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书名 | 面向高端制造领域的大数据管理系统 |
分类 | 教育考试-考试-计算机类 |
作者 | "面向高端制造领域的大数据管理系统"项目组 |
出版社 | 清华大学出版社 |
下载 | ![]() |
简介 | 编辑推荐 本书介绍“工业大数据管理系统”的重要构件,包括多模态异构数据源管理引擎、语义融合与一体化管理、运维工具与测试床等。 内容推荐 本书是“十三五”国家重点研发计划“云计算和大数据”专项“面向高端制造领域的大数据管理系统”项目的研究成果。全书共25章,分为导论篇、多模态异构数据源管理引擎篇、语义融合与一体化管理引擎篇、运维工具篇、测试篇和应用篇,紧密围绕我国优选制造发展的需求和靠前大数据管理技术的前沿,在工业大数据一体化管理体系架构、多模态异构数据管理、语义融合与协同优化、运维工具与测试床等多个方面论述了本项目的重要成果。本书可供高端制造企业大数据管理和工业大数据管理领域的科研、开发和运维人员阅读。 目录 第1篇导论篇 第1章什么是工业大数据3 1.1工业大数据的定义3 1.2确定性与不确定性并存3 1.34V特征4 1.4多模态、强关联、高通量5 1.5应用特征5 本章参考文献7 第2章发展动态与现实需求8 2.1靠前动态8 2.2国内现状9 2.3现实需求10 本章参考文献11 第3章系统架构与关键技术12 3.1工业大数据技术架构12 3.2工业大数据管理系统架构14 3.3工业大数据管理关键技术15 本章参考文献16 第2篇多模态异构数据源管理引擎篇 第4章高通量监测时序数据管理引擎19 4.1概述19 4.2需求19 4.2.1时序数据19 4.2.2应用场景19 4.2.3功能需求20 4.2.4现有工作21 4.3系统设计21 4.3.1系统架构21 4.3.2系统特点22 4.3.3数据模型23 4.3.4编码压缩23 4.3.5查询功能23 4.4技术实现25 4.4.1TsFile文件格式25 4.4.2存储引擎26 4.4.3查询引擎26 4.5性能27 4.5.1性能概述27 4.5.2测试结果27 4.6本章小结32 本章参考文献33 第5章海量非结构化仿真数据管理引擎34 5.1概述34 5.2需求34 5.2.1应用场景34 5.2.2相关工作36 5.2.3需求描述36 5.3方法设计39 5.3.1系统框架执行原理39 5.3.2系统管理者模块40 5.3.3元数据存储模块40 5.3.4非结构化数据存储模块41 5.4技术实现41 5.4.1小文件管理策略42 5.4.2查询语法43 5.5性能48 5.5.1Benchmark测试48 5.5.2ImageNet测试49 5.6本章小结50 本章参考文献51 第6章BOM图数据管理引擎52 6.1概述52 6.2需求52 6.2.1BOM数据的建模需求52 6.2.2BOM数据的查询需求56 6.2.3需求小结62 6.3方法设计63 6.3.1以BOM为核心的产品生命周期信息闭环模型设计思想63 6.3.2结构化数据集成64 6.3.3非结构化数据集成67 6.3.4信息闭环的应用场景70 6.4技术实现74 6.4.1系统架构74 6.4.2功能结构实现75 6.5性能81 6.5.1数据准备81 6.5.2数据导入81 6.5.3应用案例82 6.6本章小结83 本章参考文献83 第7章BOM图数据模式匹配算法85 7.1概述85 7.2需求85 7.3相关工作88 7.3.1图同构查询88 7.3.2分布式图计算框架88 7.3.3分布式图模式匹配89 7.4方法设计89 7.4.1系统整体架构89 7.4.2查询计划SSD的构造90 7.4.3消息传递规则构建92 7.4.4消息传递规则附加到数据节点94 7.4.5查询计划的执行94 7.4.6方法分析96 7.5性能97 7.5.1实验设置97 7.5.2优化策略分析98 7.5.3可扩展性分析99 7.5.4相关方法对比分析100 7.6本章小结101 本章参考文献101 第8章BOM图数据测试与分析算法103 8.1概述103 8.2需求103 8.3方法设计105 8.4技术实现106 8.4.1社区发现106 8.4.2介数中心度计算111 8.4.3图数据库管理系统测试117 8.5效果与特色117 8.5.1界面展示117 8.5.2社区发现效率119 8.5.3介数中心度更新效率120 8.6本章小结123 本章参考文献123 第3篇语义融合与一体化管理引擎篇 第9章数据融合与一体化数据查询模型127 9.1概述127 9.2需求127 9.2.1数据集成128 9.2.2面向多源异构数据的统一数据操作接口规范130 9.3模型设计与实现130 9.3.1数据源130 9.3.2数据模式131 9.4本章小结133 本章参考文献133 第10章数据融合与一体化数据查询调度135 10.1概述135 10.2需求135 10.2.1查询语言统一问题135 10.2.2跨引擎访问切换问题136 10.2.3跨引擎查询执行效率问题136 10.3方法设计137 10.3.1设计思想137 10.3.2元数据模式信息138 10.3.3架构设计139 10.4技术实现140 10.4.1整体框架140 10.4.2语法设计141 10.4.3词法、语法与语义模块143 10.4.4元数据管理模块144 10.4.5计划与整合规则生成模块145 10.4.6执行器模块146 10.4.7结果整合模块和JSON转换模块146 10.5性能146 10.5.1首页146 10.5.2数据源147 10.5.3映射模式147 10.5.4数据集信息148 10.5.5数据查询149 10.6本章小结150 本章参考文献150 第11章语义融合中的实体抽取与关联151 11.1概述151 11.2需求151 11.3方法设计152 11.3.1方法概述152 11.3.2候选样本提取与特征选择方法153 11.3.3基于标签函数的标签推断方法154 11.3.4基于专家委员会的主动学习交互方法155 11.3.5标签函数构造方法156 11.4技术实现160 11.4.1概述160 11.4.2数据结构160 11.4.3实现细节161 11.4.4外部接口161 11.5性能162 11.5.1实体挖掘模块成果162 11.5.2实体抽取系统性能162 11.6本章小结163 \t本章参考文献163 \t第12章语义融合与一体化语义查询实现165 12.1概述165 12.2需求165 12.3方法设计166 12.3.1方法概述166 12.3.2时序模式生成算法166 12.3.3文本匹配方法167 12.3.4时间序列的模式匹配算法168 12.4技术实现169 12.4.1组件选取169 12.4.2数据结构与预处理171 12.4.3系统实现174 12.4.4外部接口175 12.5性能176 12.5.1被测系统简介176 12.5.2测试环境介绍177 12.5.3测试方法177 12.5.4测试内容178 12.5.5测试结果179 12.6本章小结179 本章参考文献179 第4篇运维工具篇 第13章性能监控工具183 13.1概述183 13.2需求183 13.3模型设计183 13.3.1数据库监控模块185 13.3.2硬件监控模块186 13.3.3集群监控模块188 13.3.4Docker监控模块189 13.4技术实现189 13.4.1数据采集189 13.4.2监控数据处理与可视化193 13.4.3异常检测194 13.4.4历史任务评价197 13.5效果与优势198 13.5.1监控效果演示198 13.5.2与相关工具相比的优势199 13.6本章小结200 本章参考文献200 第14章系统调优工具202 14.1概述202 14.2需求202 14.3方法设计203 14.3.1关系型数据库调优工具设计203 14.3.2键值数据库调优工具设计204 14.3.3时间序列数据库调优工具设计204 14.3.4Apache Spark分布式数据处理平台调优工具设计206 14.4技术实现208 14.4.1关系型数据库调优工具实现208 14.4.2键值数据库调优工具实现209 14.4.3时间序列数据库调优工具实现212 14.4.4Apache Spark分布式数据处理平台调优工具实现215 14.5性能217 14.6本章小结219 本章参考文献219 第15章资源规划和调度工具222 15.1概述222 15.2需求222 15.2.1功能需求222 15.2.2挑战224 15.3方法设计224 15.3.1系统结构224 15.3.2数据持久化227 15.3.3资源的规划和调度230 15.3.4资源动态伸缩机制231 15.3.5资源预估机制233 15.3.6资源管理系统界面233 15.4系统实现234 15.4.1共享存储的集成235 15.4.2时序数据库管理引擎的集成239 15.4.3结构化数据库管理引擎的集成242 15.4.4键值数据库管理引擎的集成244 15.4.5BOM图数据库管理引擎的集成246 15.4.6非结构化数据库管理引擎的集成251 15.4.7自定义调度器的实现254 15.4.8资源动态伸缩机制的实现259 15.4.9资源预估机制的实现263 15.5性能与优势265 15.6本章小结270 本章参考文献271 第16章数据备份与容灾工具273 16.1概述273 16.2需求273 16.2.1术语解释273 16.2.2系统需求274 16.3相关工作275 16.3.1请求分发模块276 16.3.2用户命令处理模块277 16.3.3磁盘I/O管理模块277 16.3.4远程传输模块280 16.3.5监听模块283 16.3.6主从角色互换模块284 16.3.7远程复制灾难恢复模块284 16.3.8连续数据备份模块286 16.3.9连续数据恢复模块286 16.4本章小结290 本章参考文献290 第17章故障诊断与修复工具292 17.1概述292 17.2需求292 17.3方法设计293 17.3.1总体框架293 17.3.2功能设计294 17.4技术实现296 17.4.1系统结构296 17.4.2图形用户界面312 17.5性能318 17.5.1集群组件监控模块318 17.5.2规则检测模块323 17.5.3日志检测模块324 17.5.4故障诊断与报警模块325 17.6本章小结325 本章参考文献325 第18章数据清洗工具327 18.1概述327 18.2需求327 18.2.1需求分析327 18.2.2总体设计328 18.3方法设计328 18.3.1不完整或不准确数据修复模块328 18.3.2不一致数据中的错列检测与修复模块328 18.3.3异常区间检测与修复模块330 18.4技术实现330 18.4.1不完整或不准确数据修复模块330 18.4.2错列检测与修复模块333 18.4.3异常区间检测与修复333 18.5性能335 18.5.1不完整或不准确数据修复实验结果335 18.5.2错列检测与修复实验结果337 18.5.3异常片段检测与修复实验结果339 18.6本章小结340 本章参考文献340 第5篇测试篇 第19章高通量监测时序数据管理引擎测试基准与工具345 19.1概述345 19.2需求345 19.2.1现有测试基准和工具345 19.2.2应用场景需求描述346 19.3方法设计348 19.3.1数据模型348 19.3.2性能指标349 19.3.3负载模型350 19.4技术实现352 19.4.1评测方案352 19.4.2评测工具的设计和实现352 19.5评测方式和结果354 19.6本章小结356 本章参考文献357 第20章BOM图数据管理引擎测试基准与工具359 20.1概述359 20.2需求360 20.2.1分析360 20.2.2功能360 20.2.3挑战360 20.3方法设计361 20.3.1数据模型分析与设计361 20.3.2数据生成器的设计363 20.3.3查询负载生成器的设计367 20.4技术实现369 20.4.1数据生成器的实现369 20.4.2数据负载生成器的实现373 20.5性能374 20.5.1数据生成器生成的图数据374 20.5.2负载生成器生成的负载374 20.5.3进行测试375 20.5.4基准评价体系设计与建立376 20.6本章小结377 本章参考文献377 第21章海量非结构化工程数据管理引擎测试基准与工具378 21.1概述378 21.2需求378 21.2.1需求概述378 21.2.2基准概述380 21.3模型设计380 21.3.1模型设计概述380 21.3.2数据模型380 21.3.3负载模型383 21.4技术实现385 21.4.1评测系统设计385 21.4.2数据生成部分387 21.4.3负载测试部分392 21.4.4结果显示部分394 21.5特点395 21.6本章小结396 本章参考文献396 第6篇应用篇 第22章支持航天航空装备创新研制的大数据挖掘与分析平台401 22.1概述401 22.2需求401 22.2.1气动特性分析需求402 22.2.2气动热数据分析需求402 22.2.3载荷与环境相关数据分析需求403 22.3方法设计403 22.3.1总体架构403 22.3.2气动特性挖掘算法库405 22.4技术实现407 22.4.1气动规律分析407 22.4.2气动不确定度挖掘416 22.5性能及优势419 22.6本章小结419 本章参考文献419 第23章民机协同大数据设计平台421 23.1概述421 23.2需求421 23.3方法设计422 23.4技术实现424 23.4.1数据接入与存储424 23.4.2数据融合424 23.4.3预研流程与数据协同425 23.5性能426 23.5.1客机多参数综合分析优化平台427 23.5.2中心数据库435 23.5.3基于快速数值分析方法的机翼气动/结构等多学科设计优化软件437 23.6本章小结442 本章参考文献442 第24章基于风电大数据平台的风电场智能运维与设计443 24.1概述443 24.2现状443 24.2.1风电场运维业务现状443 24.2.2风电场设计现状444 24.3平台设计445 24.3.1风电大数据平台总体设计445 24.3.2风电场智能运维服务系统设计446 24.3.3风电厂定制化设计系统设计447 24.4技术方案450 24.4.1风电大数据平台技术方案450 24.4.2风电场智能运维系统技术方案456 24.4.3基于大数据的开放式风电场定制化设计关键技术457 24.5性能459 24.6本章小结460 本章参考文献461 第25章风电装备全生命周期绿色供应链管理462 25.1概述462 25.2应用背景与建设目标462 25.2.1风电绿色供应链建设现状462 25.2.2风电绿色供应链建设需求464 25.2.3风电装备全生命周期绿色供应链管理数据需求466 25.2.4风电绿色供应链建设目标466 25.3风电装备绿色供应链管理的设计467 25.3.1总体任务467 25.3.2总体设计467 25.4技术方案468 25.4.1技术路线468 25.4.2平台建设472 25.4.3关键技术479 25.5性能480 25.5.1特色与优势480 25.5.2经济效益480 25.5.3社会效益481 25.6本章小结482 本章参考文献482 寄语484 |
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