移动Sinks的高可靠性无线传感器网络数据收集方案

需积分: 0 0 下载量 124 浏览量 更新于2024-09-08 收藏 385KB PDF 举报
"一种基于移动Sinks的高可靠性无线传感器网络数据收集方案" 在无线传感器网络(WSNs)的研究领域,近年来受到了广泛的关注。无线传感器网络由大量部署的微型传感器节点组成,这些节点能感知环境参数并进行通信,通常用于监控、安全、环境监测等应用。然而,由于WSNs的分布式特性、节点资源受限以及网络拓扑的动态性,数据收集成为了一个极具挑战性的任务。 论文中提出了一种创新的解决方案,利用移动Sinks来提升数据收集的可靠性。移动Sinks是在网络中移动的数据收集节点,它们在被监控区域内随机移动,并定期发送BEACON报文,以协助网络中的其他传感器节点建立和维护路由信息。这种方式减少了对额外路由协议的依赖,使得节点能通过DATA报文(包含有效数据和节点状态信息)和BEACON报文更新路由表。 为了实现网络的负载均衡,该方案在选择DATA报文的下一跳路由时,不仅考虑了跳数(即距离Sinks的路径长度),还综合考虑了节点的缓存队列长度和剩余能量。这种策略有助于防止某些节点过载,延长网络的整体寿命,同时也提高了数据传输的可靠性。 仿真结果显示,与现有的数据收集方案相比,该移动Sinks方案在可靠性方面表现出优越性能。关键词包括无线传感器网络、高可靠性以及负载均衡,这表明该研究聚焦于解决WSNs中的关键问题,即如何在有限资源和动态环境下保证数据的高效、可靠传输。 该论文提出的基于移动Sinks的数据收集方案是针对WSNs的一种有效优化,它通过智能路由选择策略实现了网络的高可靠性与负载均衡,为无线传感器网络领域的研究提供了有价值的参考。

#定义三大组件的名称 a.sources = r a.sinks = k1 k2 k3 a.channels = c1 c2 c3 #将数据流复制给所有channel a.sources.r.selector.type = replicating  # 配置Source组件 a.sources.r.type = exec #exec表示数据源来自运行给定的Unix命令后生成的数据 a.sources.r.command = cat /home/bit/ys/hngyzd.csv # kafka a.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink a.sinks.k1.kafka.topic = data a.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = localhost:9092 a.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 20 a.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1 a.sinks.k1.kafka.producer.linger.ms = 1 a.sinks.k1.kafka.producer.compression.type = snappy a.channels.c1.type = memory a.channels.c1.capacity = 100000 a.channels.c1.transactionCapacity = 100 # mysql a.sinks.k2.type =com.us.flume.MysqlSink a.sinks.k2.hostname=localhost a.sinks.k2.port=3306 a.sinks.k2.databaseName=ys a.sinks.k2.tableName=table1 a.sinks.k2.user=bit a.sinks.k2.password=123456 a.channels.c2.type = memory a.channels.c2.capacity = 100000 a.channels.c2.transactionCapactiy = 2000 # hdfs a.sinks.k3.type = hdfs a.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://localhost:9000/user/bit/ys #积攒多少个Event才flush到HDFS一次 a.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100 #设置文件类型,可支持压缩 a.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream #多久生成一个新的文件 a.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 5 a.channels.c3.type = memory a.channels.c3.capacity =100000 a.channels.c3.transactionCapacity = 100 # Bind the source and sink to the channel a.sources.r.channels = c1 c2 c3 a.sinks.k1.channel = c1 a.sinks.k2.channel = c2 a.sinks.k3.channel = c3

2023-05-23 上传

以下是一个flume的conf文件,请帮我逐行解释一下代码:“#定义三大组件的名称 a.sources = r a.sinks = k1 k2 k3 a.channels = c1 c2 c3 #将数据流复制给所有channel a.sources.r.selector.type = replicating  # 配置Source组件 a.sources.r.type = exec a.sources.r.command = cat /home/bit/novel/novel.csv # kafka a.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink a.sinks.k1.kafka.topic = data a.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = localhost:9092 a.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 20 a.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1 a.sinks.k1.kafka.producer.linger.ms = 1 a.sinks.k1.kafka.producer.compression.type = snappy a.channels.c1.type = memory a.channels.c1.capacity = 100000 a.channels.c1.transactionCapacity = 100 # mysql a.sinks.k2.type =com.us.flume.MysqlSink a.sinks.k2.hostname=localhost a.sinks.k2.port=3306 a.sinks.k2.databaseName=novel a.sinks.k2.tableName=table1 a.sinks.k2.user=bit a.sinks.k2.password=123456 a.channels.c2.type = memory a.channels.c2.capacity = 100000 a.channels.c2.transactionCapactiy = 2000 # hdfs a.sinks.k3.type = hdfs a.sinks.k3.hdfs.path = hdfs://localhost:9000/user/bit/novel #积攒多少个Event才flush到HDFS一次 a.sinks.k3.hdfs.batchSize = 100 #设置文件类型,可支持压缩 a.sinks.k3.hdfs.fileType = DataStream #多久生成一个新的文件 a.sinks.k3.hdfs.rollInterval = 5 a.channels.c3.type = memory a.channels.c3.capacity =100000 a.channels.c3.transactionCapacity = 100 # Bind the source and sink to the channel a.sources.r.channels = c1 c2 c3 a.sinks.k1.channel = c1 a.sinks.k2.channel = c2 a.sinks.k3.channel = c3”

2023-05-24 上传