气象大数据技术架构设计详解与实现路径

本文档《气象大数据技术架构思路.doc》主要探讨了气象行业的大数据应用技术架构设计，重点关注于如何有效地整合和利用气象大数据以提升业务价值。文档由高级技术经理邱承国于2015年5月编写，旨在为气象部门提供一个全面的技术路线图。 首先，文档明确了气象大数据的定义，强调其不仅限于传统的气象数据（如地面观测、卫星遥感、雷达和数值预报），还包括来自外部的各种信息源，如视频、音频资料、网页内容、地理位置数据和社会经济数据等。这种混合型数据的特性使得气象大数据处理更具挑战性，需要针对性的解决方案。 第二部分，文档介绍了大数据平台的基本构成，分为几个关键层次：大数据集成层负责数据的整合，存储层则负责海量数据的存储；分析层包括数据分析和专业预测分析，而应用层则是将这些分析结果转化为实际业务应用。每个层次都有特定的功能组件，如数据处理、数据访问、存储和探索工具等。 技术架构实现方案部分着重讨论了关键技术的选择，如Hadoop作为大数据处理的基础，数据库（包括传统关系型数据库和NoSQL数据库）、流计算技术用于实时处理大规模数据流、数据治理以确保数据质量，以及分布式存储和应用环境的构建。此外，服务平台的硬件配置、数据库与数据仓库的关系，以及Web应用开发中的关键问题也被提及。 在研发策略方面，文档强调了效益驱动的原则，即根据当前的应用需求和技术储备，制定合理的研发路径，同时考虑到未来的扩展性和灵活性。具体措施包括优化现有系统、提升数据处理能力，以及储备必要的技术人才和解决方案模式，以满足气象行业不断变化的需求。 这份文档为气象行业的决策者和工程师提供了一个框架，帮助他们理解和设计适合气象大数据处理的技术架构，以支持气象预测的准确性和效率，并充分利用这些数据来推动气象服务的社会化和商业化进程。通过解决大数据平台的构建、技术选型和研发策略等问题，文档旨在推动气象大数据在行业内的深度应用和创新。