【摘 要】
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针对目前煤矿机电设备运行状态数据量大、 关系复杂且利用率低的现状,提出了一种基于Hadoop的煤矿机电设备运行状态大数据管理平台,整合企业资源数据和设备状态监测数据,建立
【机 构】
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西安科技大学机械工程学院,陕西西安,710054
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针对目前煤矿机电设备运行状态数据量大、 关系复杂且利用率低的现状,提出了一种基于Hadoop的煤矿机电设备运行状态大数据管理平台,整合企业资源数据和设备状态监测数据,建立适用于煤矿机电设备的大数据专用模型.对高通量数据管理技术、多源数据融合技术、并行化数据处理技术及数据可视化技术进行研究,并结合实际需求对数据管理分析平台的原型进行设计和开发.实验表明,该平台可实现对煤矿机电设备状态大数据的高效管理,为数字矿山的建设奠定了基础.
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