CN106254536A - 一种基于分布式计算的电动汽车远程数据监控系统 - Google Patents

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CN106254536A
CN106254536A CN201610843926.6A CN201610843926A CN106254536A CN 106254536 A CN106254536 A CN 106254536A CN 201610843926 A CN201610843926 A CN 201610843926A CN 106254536 A CN106254536 A CN 106254536A
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贠周会
邹霞
王金会
倪琳轩
吴斌
黄江林
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Abstract

一种基于分布式计算的电动汽车远程数据监控系统，其中，用于采集电动汽车数据的车载设备终端通过GPRS通讯网络与数据监控平台连接，数据监控平台与Hadoop运算平台双向连接，并将接收到的数据传输至Hadoop运算平台，Hadoop运算平台采用SPARK框架算法对车载设备终端采集的电动汽车数据进行运算分析后，在将分析结果回传至数据监控平台界面显示。本发明有效提高了远程数据监控系统的监控能力以及数据分析能力，且可充分利用闲置的电脑资源进行分布式计算，从而大大的降低系统的运营成本。

Description

一种基于分布式计算的电动汽车远程数据监控系统
技术领域
本发明涉及远程数据监控技术领域，尤其涉及一种基于分布式计算的电动汽车远程数据监控系统。
背景技术
在现代社会中，汽车的发展趋势已由传统内燃汽车转向新能源节能环保汽车，以电动汽车为首的新能源汽车产业已然成为当今汽车界业内的研究重点和发展热点。然而现阶段电动汽车还处于示范运营阶段，目前的电动汽车远程数据监控平台能够实现电动汽车远程数据的实时采集、监控与分析，但是，随着电动汽车的规模越来越大，一方面平台需要监控的电动汽车数据越来越多，另一方面随着对远程数据监控平台的需求越来越多，对平台的数据分析功能的要求也会越来越高。电动汽车远程数据监控平台，不仅是简单的远程数据的采集、监控，更多的是数据的分析评价，随着用户的需求越来越高，驾驶习惯分析、GPS定位跟踪、历史轨迹回放、远程诊断分析等功能都需要实现并优化，由于现今的远程数据监控平台的逻辑运算能力不足，不能完全满足平台所要求深入处理以及分析评价功能，如用户需要监控平台提供精准的远程诊断功能，需要对多项部件数据进行统计分析，包括电机、蓄电池、电量、充电次数、转速分布等近百个统计分析项，那么必须联合高速的运算分析平台，需要从海量的数据来分析和挖掘其内在的联系，传统的单机存储与计算的方法已经远远不能满足需求；同时传统的计算能力有限，易造成数据从采集-处理-分析结果展现的过程很耗时，这样直接影响平台的用户体验，发挥不出平台对电动汽车的监控能力以及数据分析能力。
发明内容
本发明所解决的技术问题在于提供一种基于分布式计算的电动汽车远程数据监控系统，以解决上述背景技术中的缺点。
本发明所解决的技术问题采用以下技术方案来实现：
一种基于分布式计算的电动汽车远程数据监控系统，包括车载设备终端、数据监控平台及Hadoop运算平台，其中，用于采集电动汽车数据的车载设备终端通过GPRS通讯网络与数据监控平台连接，数据监控平台与Hadoop运算平台双向连接，并将接收到的数据传输至Hadoop运算平台，Hadoop运算平台采用SPARK框架算法对车载设备终端采集的电动汽车数据进行运算分析后，在将分析结果回传至数据监控平台界面显示。
在本发明中，数据监控平台与Hadoop运算平台的数据传输流程是：首先将待分析的数据流传输至 SPARK框架中，SPARK框架将输入的实时数据流以时间片为单位进行拆分，然后以批处理的方式处理每个时间片数据。
在本发明中，SPARK框架包括SPARK引擎模块，SPARK引擎模块用于进行各类并行算法计算。
在本发明中，并行算法的计算过程可在多台电脑上同时进行，最终多台电脑分别将处理结果回传至数据监控平台界面显示。
在本发明中， SPARK框架将输入的实时数据流以秒级时间片为单位进行拆分。
有益效果：本发明有效提高了远程数据监控系统的监控能力以及数据分析能力，且可充分利用闲置的电脑资源进行分布式计算，从而大大的降低系统的运营成本。
附图说明
图1是本发明的较佳实施例的原理图。
图2是本发明的较佳实施例中的Hadoop运算平台数据传输流程图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明。
一种基于分布式计算的电动汽车远程数据监控系统，包括车载设备终端、数据监控平台及Hadoop运算平台，其中，车载设备终端与数据监控平台连接，数据监控平台与Hadoop运算平台双向连接，车载设备终端用于采集电动汽车的远程数据，并通过GPRS通讯网络将采集的远程数据传输至数据监控平台，数据监控平台将接收到的远程数据传输至Hadoop运算平台，Hadoop运算平台对车载设备终端采集的电动汽车数据进行运算分析后，在将分析结果回传至数据监控平台界面显示，参见图1所示。
Hadoop运算平台采用SPARK框架计算，是一种实时计算框架，具有较强的大规模数据处理能力，数据监控平台与Hadoop运算平台的数据传输流程是：首先待分析的数据流传输至 SPARK框架中，SPARK框架将输入的实时数据流以时间片（秒级）为单位进行拆分，然后以类似批处理的方式处理每个时间片数据，在SPARK引擎模块中可以进行各类并行算法计算，实现如分类、聚类、回归等算法的并行计算；该计算过程可在多台电脑上同时进行，最终将处理结果回传至数据监控平台界面显示；Hadoop运算具体流程如图2所示。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (5)

1.一种基于分布式计算的电动汽车远程数据监控系统，包括车载设备终端、数据监控平台及Hadoop运算平台，其特征在于，用于采集电动汽车数据的车载设备终端通过GPRS通讯网络与数据监控平台连接，数据监控平台与Hadoop运算平台双向连接，并将接收到的数据传输至Hadoop运算平台，Hadoop运算平台采用SPARK框架算法对车载设备终端采集的电动汽车数据进行运算分析后，在将分析结果回传至数据监控平台界面显示。
2.根据权利要求1所述的一种基于分布式计算的电动汽车远程数据监控系统，其特征在于，数据监控平台与Hadoop运算平台的数据传输流程是：首先将待分析的数据流传输至SPARK框架中，SPARK框架将输入的实时数据流以时间片为单位进行拆分，然后以批处理的方式处理每个时间片数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于分布式计算的电动汽车远程数据监控系统，其特征在于，SPARK框架包括SPARK引擎模块，SPARK引擎模块用于进行各类并行算法计算。
4.根据权利要求3所述的一种基于分布式计算的电动汽车远程数据监控系统，其特征在于，并行算法的计算过程可在多台电脑上同时进行，最终多台电脑分别将处理结果回传至数据监控平台界面显示。
5.根据权利要求2所述的一种基于分布式计算的电动汽车远程数据监控系统，其特征在于，SPARK框架将输入的实时数据流以秒级时间片为单位进行拆分。
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