近年来,随着人们生活品质的不断提高,智能家居越来越受到人们的亲睐。传统智能家居系统大多都是独立的,每个家庭都由其家庭服务器提供服务,但家庭服务器的冗余性、容错性和数据处理能力较差,这种模式下的智能家居不够灵活。此外,智能家居厂商采用的标准不统一,很难实现不同厂商设备间的互联互通。同时,厂商也很难保障底层设备数据的安全。本课题针对上述情形和用户的需求,利用分布式计算平台Hadoop具有冗余性较高、数据处理能力较强等优势,将Hadoop与现有的智能家居系统结合,采用分层设计的思想设计了松耦合、易扩展的基于Hadoop的智能家居管理软件,为用户提供可灵活扩展家居系统的统一化管理服务,实现不同厂商的智能设备互联互通、保障底层设备数据安全。本文的主要工作如下:1.分析国内外分布式计算框架技术、分布式计算技术在智能家居领域应用的研究现状。根据当前智能家居系统存在服务器处理能力不够及不同厂商的设备间无法互联互通等缺点,结合智能家居系统的需求,提出了本课题研究的内容和意义。2.搭建本课题所需的分布式计算平台Hadoop。同时,考虑到软件向多个社区的用户提供服务时,易出现高并发访问的情形,对Hadoop平台的任务调度算法进行研究与改进,使用多维约束目标改进遗传-蚁群算法,并将改进后的算法应用于Hadoop平台上。根据仿真结果,改进后的算法比改进前任务执行时间减少2.03%,平台负载均衡水平提高1.44%,一定程度上改善了用户的体验效果。3.根据分层设计思想和B/S设计模式,将智能家居管理软件划分为五层:表示层、控制层、业务逻辑层、数据访问层、数据层,采用Struts2、Spring4、Hibernate5(SSH)框架,按照用户需求设计和实现软件的各项服务功能,这些服务功能包括用户登录及注册、用户管理、数据信息管理、设备管理、视频监控、家电控制和消息推送。4.搭建智能家居管理软件测试环境,按照用户对智能家居服务的需求,依据软件质量测试标准GB/T25000.51-2016和GB/T25000.10-2016、标准GB/T35136-2017,对软件的功能和非功能进行测试,以此来测试软件功能的合理性和可行性。测试结果表明,软件满足用户对智能家居服务的需求,稳定性和兼容性符合国家软件标准。