| 高速铁路道岔异构数据在Hbase上的云存储方案 |
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| 引用本文： | 张志哲,徐田华,李波.高速铁路道岔异构数据在Hbase上的云存储方案[J].铁路计算机应用,2019,28(1):9-14. |
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| 作者姓名： | 张志哲 徐田华 李波 |
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| 作者单位： | 1.北京交通大学 轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京 100044; |
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| 基金项目： | 北京市教委项目（ I17H100010）；铁路总公司重点资助项目（2016X001-A) ；北京市自然科学基金项目（L161008）；轨道交通控制与安全国家重点实验室自主研究课题（RCS2016ZT010) |
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| 摘 要： | 实现健康预测管理(PHM)可以提高信号设备的运行安全性、系统可靠性和可维修性,道岔设备的数据对其PHM的研究有重要意义。目前,高速铁路道岔监测数据存储架构难以满足PHM海量异构历史数据存储问题,结合道岔监控数据以及道岔缺口监测图像等异构数据,引入大数据技术中的Hbase非结构化数据存储理念,提出高速铁路道岔设备海量异构数据的云存储及查询管理方案。针对图像数据尺寸不一致的问题,提出基于MapReduce的优化图像分块存储算法,实现高速铁路道岔异构数据的Hbase云存储,在实验室环境搭建平台对方案进行验证。结果表明:从MySQL到Hbase迁移10 GB历史数据约为15min,在数量到达20万条以上时Hbase查询性能优于MySQL。通过MapReduce优化图像数据分块算法,存储速度得到提升。该方案对高速铁路道岔设备PHM中海量异构数据的存储提供了理论和技术支撑。
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| 关 键 词： | 高速铁路 道岔异构数据 HBASE 云存储 MAPREDUCE 图像分块算法 健康预测管理 |
| 收稿时间： | 2018-04-27 |
Cloud storage solution for heterogeneous data of high-speed railway turnout on Hbase |
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| ZHANG Zhizhe,XU Tianhua,LI Bo.Cloud storage solution for heterogeneous data of high-speed railway turnout on Hbase[J].Railway Computer Application,2019,28(1):9-14. |
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| Authors: | ZHANG Zhizhe XU Tianhua LI Bo |
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| Institution: | 1.State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China;2.Intelligent Transportation Technology Branch, China Railway Electrification Engineering Group Co. Ltd.,Beijing 100161, China |
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| Abstract: | ZHANG Zhizhe;XU Tianhua;LI Bo(State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China;Intelligent Transportation Technology Branch,China Railway Electrification Engineering Group Co.Ltd.,Beijing 100161,China) |
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| Keywords: | high-speed railway heterogeneous data of turnout Hbase cloud storage MapReduce image segmentation algorithm Prognostics Health Management(PHM) |
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