专家系统数据仓库构建方案：架构与关键技术

大数据仓库建设方案设计深入探讨了数据仓库在专家系统中的核心作用，以及如何构建高效、灵活的数据处理架构。首先，章节一详细阐述了数据仓库的总体架构，它由数据采集、数据存储、数据分析和数据服务总线四个主要部分组成。数据采集模块是关键，它通过集成Kafka、Storm和Flume等工具，确保从外部如TCMS和车载子系统获取实时或离线数据。实时数据采集针对检测指标，非实时数据如日检修数据则按需定期收集，强调了高吞吐量和高频次的处理能力，以满足系统的扩展性和灵活性。 外部数据汇集是将这些外部数据整合至操作型存储层（ODS），而内部各层数据则通过数据提取与加载进行无缝衔接。数据源不仅限于列车监控与检测系统（TCMS），还包括其他车载子系统，且数据采集分为实时和定时两种类型。 在数据采集架构的设计上，采用Flume作为Kafka的生产者，利用其高效的数据传输特性；而Storm则作为消费者，负责实时处理大量数据并实施预警，确保系统的实时性。这种组合架构确保了系统能够应对海量数据的挑战，同时保持高度的可配置性，以便适应业务需求的变化。 数据存储方面，本方案采用了Hdfs（分布式文件系统）、Hbase（NoSQL数据库）以及RDBMS（关系型数据库管理系统）的混合模式，以支持大规模数据的分布式存储和高效查询。数据分析模块支持传统的OLAP分析（在线分析处理）以及Spark的机器学习算法，为故障诊断和决策支持提供了强大的工具。 数据服务总线作为核心组件，实现了数据资源的统一管理和调度，对外部系统提供了稳定的数据服务接口，确保了数据的一致性和可靠性。综上，这个大数据仓库建设方案旨在构建一个高效、可扩展且能满足实时故障诊断需求的智能系统。