专家系统数据仓库构建与实时数据采集

"该文档是关于数据仓库建设的方案，涵盖了数据仓库的总体架构、数据采集、数据存储、数据分析以及数据服务等方面。方案旨在构建一个能够处理来自列车监控与检测系统(TCMS)和其他车载子系统的实时和离线数据的专家系统，以支持故障诊断和修复建议。" 在数据仓库建设方案中，数据仓库的总体架构被划分为四个关键部分： 1. 数据采集：此阶段涉及从各个业务子系统中收集信息数据，方案提到了Kafka、Storm、Flume和传统ETL工具作为数据采集工具。Kafka用于消息队列，Flume用于日志收集，而Storm则用于实时数据处理和快速响应。 2. 数据存储：系统采用混合存储模式，包括Hdfs（Hadoop分布式文件系统）、Hbase（分布式NoSQL数据库）以及RDBMS（关系型数据库管理系统），以适应大规模数据的分布式存储需求。 3. 数据分析：支持传统的在线分析处理(OLAP)和基于Spark的常规机器学习算法，这使得系统能够进行复杂的数据挖掘和智能分析。 4. 数据服务：通过数据服务总线，实现数据资源的统一管理和调度，对外提供高效的数据服务接口。 在数据采集环节，方案详细讨论了外部数据汇集和内部数据提取与加载。外部数据汇集主要是从TCMS、车载子系统等外部信息系统获取数据到操作型存储层(ODS)。内部数据的提取与加载则是指数据在不同存储层间的流动，包括转换和加载过程。 针对实时和非实时数据采集，方案指出列车监控数据的特性是高频率和大数据量，因此选择了支持高吞吐量和灵活扩展的Flume+Kafka+Storm架构。Flume和ETL工具作为Kafka的生产者，收集数据，而Storm作为消费者，能实时处理大量数据并进行预警。 总结来说，这份数据仓库建设方案旨在构建一个高效、灵活且适应大规模数据处理的平台，以满足列车监控系统对实时数据分析和故障诊断的需求。通过这样的系统，可以提高故障识别的效率，为车辆的维护和优化提供有力支持。