【摘 要】
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我国高速铁路运营里程已近四万公里,高铁接触网系统是高速列车运行的动力之源。目前,接触网的检修与运维主要采用人工或接触网检测车进行定期巡检的方式,研究接触网状态的在线实时监测系统相关技术,对提升接触网的智能化运维水平,实现接触网故障预警具有非常重要的意义。本论文基于高铁接触网监测现状和实际功能需求,对面向高铁接触网监测的数据云平台的设计与应用展开了研究,深入研究了Hadoop生态系统及其作业调度算法
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我国高速铁路运营里程已近四万公里,高铁接触网系统是高速列车运行的动力之源。目前,接触网的检修与运维主要采用人工或接触网检测车进行定期巡检的方式,研究接触网状态的在线实时监测系统相关技术,对提升接触网的智能化运维水平,实现接触网故障预警具有非常重要的意义。本论文基于高铁接触网监测现状和实际功能需求,对面向高铁接触网监测的数据云平台的设计与应用展开了研究,深入研究了Hadoop生态系统及其作业调度算法,以计算能力调度算法为基础优化了调度算法。高铁接触网监测数据云平台服务器采用B/S模式设计并实现了实时数据显示、历史数据查询、报警处理、数据分析和系统管理等功能。针对监测系统海量实时数据的处理需求进行了数据库设计,采用关系型数据库Mysql、分布式NoSQL数据库Redis和OpenTSDB来构建数据库系统,实现监测数据的高效存储和管理。其中,OpenTSDB是基于Hbase的时序数据库,运行于Hadoop生态体系之上。针对Hadoop平台自带的资源调度器在异构环境下作业调度的不足,结合作业负载类型、节点实时负载情况和作业优先级权重提出了改进型计算能力调度算法,在一定程度上优化了系统的负载均衡,提高了系统的资源利用率。本论文构建了面向高铁接触网监测的数据云平台和Hadoop测试集群分别对监测系统功能、改进型计算能力调度算法进行功能和性能验证,实验结果表明:系统各功能模块能稳定运行,满足高铁接触网的功能需求;较原算法,改进型计算能力调度算法在作业平均完成时间这一指标上均有提升。在单作业类型测试下,I/O密集型作业和CPU密集型作业的作业完成时间分别缩短了10.4%和12.0%;在混合作业类型测试下,作业平均完成时间缩短了30.8%。
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