CN110519314A - 基于大数据技术的航空运营数据采集系统 - Google Patents

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CN110519314A CN201810489479.8A CN201810489479A CN110519314A CN 110519314 A CN110519314 A CN 110519314A CN 201810489479 A CN201810489479 A CN 201810489479A CN 110519314 A CN110519314 A CN 110519314A
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Abstract

本发明涉及航空数据处理，基于大数据技术的航空运营数据采集系统，包括用于采集ACARS数据的ACARS数据采集系统、用于采集QAR数据的QAR数据采集系统、用于采集文本类数据的文本类数据采集系统；还包括一大数据分析平台；ACARS数据采集系统通过报文的方式将ACARS数据传到地面站，地面站接收到报文数据解码后上传大数据分析平台；QAR数据采集系统通过地面专线将QAR数据传输给大数据分析平台；文本类数据采集系统将反映运营机队可靠性状况的原始数据，每月上传大数据分析平台一次。本发明将各种类型的数据采集到统一的大数据分析平台中，提升了运营数据采集的自动化，并解决传统数据采集后数据孤岛的问题。

Description

基于大数据技术的航空运营数据采集系统
技术领域
本发明涉及数据处理领域，具体涉及航空数据处理。
背景技术
传统的航空运营数据采集系统，多将少量的ACARS数据接入到关系型数据库里，QAR数据整合后存储到硬盘中。随着飞机数量及飞机上传感器采集参数数量的增加，民机运营将产生大量的ACARS数据、QAR数据以及其它多类型的数据，传统的数据业务系统无法满足大量数据的采集功能。
发明内容
本发明的目的在于，提供一种基于大数据技术的航空运营数据采集系统。
本发明所解决的技术问题可以采用以下技术方案来实现：
基于大数据技术的航空运营数据采集系统，其特征在于，包括用于采集ACARS数据的ACARS数据采集系统、用于采集QAR数据的QAR数据采集系统、用于采集文本类数据的文本类数据采集系统；
还包括一大数据分析平台；
所述ACARS数据采集系统在飞机飞行过程中通过报文的方式将ACARS数据传到地面站，地面站接收到报文数据解码后上传大数据分析平台；
所述QAR数据采集系统在飞机降落后，通过地面专线将QAR数据传输给大数据分析平台；
所述文本类数据采集系统将反映运营机队可靠性状况的原始数据，采用EXCEL文件格式，每月上传大数据分析平台一次。
本发明将各种类型的数据采集到统一的大数据分析平台中，提升了运营数据采集的自动化，并解决传统数据采集后数据孤岛的问题。
所述ACARS数据采集系统，采用流数据处理的方式，利用Flume及Kafka消息网关的方法进行采集。
Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。ACARS数据传到地面站以后，Flume可以采集文件、socket数据包等各种形式源数据，又可以将采集到的数据输出到HDFS、Hbase、hive、kafka队列等众多外部存储系统中。通过对flume的配置实现相关ACARS数据的抽取采集。
地面站接收到报文数据解码后上传大数据分析平台同时，上传给地面站的监控系统。
所述QAR数据采集系统在飞机降落后，可以先通过地面专线将QAR数据导入关系型数据库中，然后对存放在关系型数据库中的数据，通过Sqoop工具定时抽取到大数据平台中。优选，通过Sqoop工具定时抽取到大数据平台的HDFS、HIVE、HBASE等数据存储系统中。
Sqoop工具的架构主要由三个部分组成：Sqoop client、HDFS/HBase/Hive、Database。用户向Sqoop发起一个命令之后，这个命令会转换为一个基于Map Task的MapReduce作业；Map Task会访问关系型数据库中的原数据信息，通过并行的Map Task将数据库的数据读取出来，然后导入大数据平台中。当然也可以将大数据平台中的数据，导入传统的关系型数据库中。它的核心思想就是通过基于Map Task(只有map)的MapReduce作业，实现数据的并发拷贝和传输，这样可以大大提高效率。
作为一种优选方案：
Sqoop工具具有Sqoop import功能，Sqoop import功能是将数据从关系型数据库导入HDFS中：
首先用户输入一个Sqoop import命令，Sqoop工具会从关系型数据库中获取原数据信息，比如要操作数据库表的schema是什么样子，这个表有哪些字段，这些字段都是什么数据类型等。它获取这些信息之后，会将输入命令转化为基于Map的MapReduce作业。这样MapReduce作业中有很多Map任务，每个Map任务从数据库中读取一片数据，这样多个Map任务实现并发的拷贝，把整个数据快速的拷贝到大数据平台的HDFS上。
Sqoop工具具有Sqoop export功能，Sqoop export功能是将数据从HDFS导入关系型数据库表中：
首先用户输入一个Sqoop export命令，它会获取关系型数据库的Schema，建立大数据平台字段与关系型数据库表字段的映射关系。然后会将输入命令转化为基于Map的MapReduce作业，这样MapReduce作业中有很多Map任务，它们并行的从HDFS读取数据，并将整个数据拷贝到关系型数据库中。
所述文本类数据采集系统，通过一次性批量采集加定时抽取的方式进行采集。反映运营机队可靠性状况的原始数据，主要包括飞机使用数据、动力装置使用数据、故障记录、部件拆换记录以及修理记录等。这些数据通过某些特定的计算公式进行统计分析后，可以得出一些概率值或指标值，能够直观的反应机队可靠性状况。
反映运营机队可靠性状况的原始数据，除可以采用EXCEL文件格式，每月上传大数据分析平台一次外，还可以与现有现有机队可靠性管理系统建立数据接口，实现数据自动导入。数据录入系统后及进行各可靠性指标值的计算。
对于应用系统中的结构化、非结构化数据可通过批量采集方式汇集到大数据存储处理系统中，这个汇集过程是需要配置自动化的数据采集规则，并得到数据拥有者的审核授权方能进行，数据管理员可以对整个数据采集过程进行监控追溯。
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，下面进一步阐述本发明。
基于大数据技术的航空运营数据采集系统，包括用于采集ACARS数据的ACARS数据采集系统、用于采集QAR数据的QAR数据采集系统、用于采集文本类数据的文本类数据采集系统；还包括一大数据分析平台；ACARS数据采集系统在飞机飞行过程中通过报文的方式将ACARS数据传到地面站，地面站接收到报文数据解码后上传大数据分析平台；QAR数据采集系统在飞机降落后，通过地面专线将QAR数据传输给大数据分析平台；文本类数据采集系统将反映运营机队可靠性状况的原始数据，采用EXCEL文件格式，每月上传大数据分析平台一次。本发明将各种类型的数据采集到统一的大数据分析平台中，提升了运营数据采集的自动化，并解决传统数据采集后数据孤岛的问题。
ACARS数据采集系统，采用流数据处理的方式，利用Flume及Kafka消息网关的方法进行采集。Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。ACARS数据传到地面站以后，Flume可以采集文件、socket数据包等各种形式源数据，又可以将采集到的数据输出到HDFS、Hbase、hive、kafka队列等众多外部存储系统中。通过对flume的配置实现相关ACARS数据的抽取采集。地面站接收到报文数据解码后上传大数据分析平台同时，上传给地面站的监控系统。
QAR数据采集系统在飞机降落后，可以先通过地面专线将QAR数据导入关系型数据库中，然后对存放在关系型数据库中的数据，通过Sqoop工具定时抽取到大数据平台中。优选，通过Sqoop工具定时抽取到大数据平台的HDFS、HIVE、HBASE等数据存储系统中。
Sqoop工具的架构主要由三个部分组成：Sqoop client、HDFS/HBase/Hive、Database。用户向Sqoop发起一个命令之后，这个命令会转换为一个基于Map Task的MapReduce作业；Map Task会访问关系型数据库中的原数据信息，通过并行的Map Task将数据库的数据读取出来，然后导入大数据平台中。当然也可以将大数据平台中的数据，导入传统的关系型数据库中。它的核心思想就是通过基于Map Task(只有map)的MapReduce作业，实现数据的并发拷贝和传输，这样可以大大提高效率。
作为一种优选方案：
Sqoop工具具有Sqoop import功能，Sqoop import功能是将数据从关系型数据库导入HDFS中：首先用户输入一个Sqoop import命令，Sqoop工具会从关系型数据库中获取原数据信息，比如要操作数据库表的schema是什么样子，这个表有哪些字段，这些字段都是什么数据类型等。它获取这些信息之后，会将输入命令转化为基于Map的MapReduce作业。这样MapReduce作业中有很多Map任务，每个Map任务从数据库中读取一片数据，这样多个Map任务实现并发的拷贝，把整个数据快速的拷贝到大数据平台的HDFS上。Sqoop工具还具有Sqoop export功能，Sqoop export功能是将数据从HDFS导入关系型数据库表中：首先用户输入一个Sqoop export命令，它会获取关系型数据库的Schema，建立大数据平台字段与关系型数据库表字段的映射关系。然后会将输入命令转化为基于Map的MapReduce作业，这样MapReduce作业中有很多Map任务，它们并行的从HDFS读取数据，并将整个数据拷贝到关系型数据库中。
文本类数据采集系统，通过一次性批量采集加定时抽取的方式进行采集。反映运营机队可靠性状况的原始数据，主要包括飞机使用数据、动力装置使用数据、故障记录、部件拆换记录以及修理记录等。这些数据通过某些特定的计算公式进行统计分析后，可以得出一些概率值或指标值，能够直观的反应机队可靠性状况。反映运营机队可靠性状况的原始数据，除可以采用EXCEL文件格式，每月上传大数据分析平台一次外，还可以与现有现有机队可靠性管理系统建立数据接口，实现数据自动导入。数据录入系统后及进行各可靠性指标值的计算。
对于应用系统中的结构化、非结构化数据可通过批量采集方式汇集到大数据存储处理系统中，这个汇集过程是需要配置自动化的数据采集规则，并得到数据拥有者的审核授权方能进行，数据管理员可以对整个数据采集过程进行监控追溯。
大数据分析平台设有一计算机行为分析系统，计算机行为分析系统连接一故障检测系统；故障检测系统包括一硬件监控模块，硬件监控模块包括一硬件温度监控模块，硬件温度监控模块包括一温度传感器，温度传感器位于被检单元处。被检单元可以包括CPU、显卡、主硬盘、主板等，用于检测CPU、显卡、主硬盘以及主板的温度。上述的各个部件本身大都设有传感器，可以利用本身的传感器。硬件监控模块可以用软件实现。硬件监控模块较全面的实时监控着电脑硬件信息，一旦硬件出现故障，能够及时报警。
故障检测系统还包括一电源监控模块；电源监控模块可以是一用于监控电源状态、电源损耗、电源质量的检测模块。计算机行为分析系统还可以通过监测失效征兆来预测故障，对失效征兆的监测是通过将传感器嵌入到电子产品中以搜集和分析与故障密切相关的参数(比如性能参数)来实现的。比如，利用焊接件焊点的电阻变化来预测电子产品的残余寿命。
计算机行为分析系统还可以通过设置检测电路来预测故障，这种方法是通过在电子产品中设置检测电路来诊断与预测故障。检测电路比起电子产品正常使用的电路来具有更高的失效率。它通过减少检测电路的线路直径来增加其电流密度，而随着电流密度的增加，预测电路产生的热量也比正常使用电路产生的热量大，继而导致热应力增加。随着时间的推移，应力增加到一定程度便使预测电路先于电子产品发生失效，从而提供故障的早期预警。比如，利用故障预测芯片来监测晶体管的时间相关绝缘击穿。
大数据分析平台还包括故障诊断数据库，计算机行为分析系统连接故障诊断数据库。故障诊断数据库设有故障信息数据库及与故障信息相匹配的解决方案数据库，计算机行为分析系统将故障检测系统发送的状态参数与故障信息数据库的故障数据表现进行匹配，并将相应的解决方案发送至地面站、大数据分析平台的显示器或与大数据分析平台远程连接的客户终端显示器上，用于提示使用者下一步的维护及故障排除方案。客户终端显示器可以是位于现场的计算机、便携式设备的显示终端等。
故障诊断数据库为一静态数据库，故障诊断数据库存储有一设定数量的IPTV的故障数据表现和相对应的解决方案。故障诊断数据库为一动态数据库，故障诊断数据库对故障数据表现进行记录并存入故障诊断数据库的故障信息数据库，同时存储相匹配的解决方案至解决方案数据库。动态数据库在使用过程中得以扩展，构成一具有自主学习模式的动态数据库。
计算机行为分析系统还连接一自修复系统，自修复系统设有一驱动保护电路，驱动保护电路连接被检测单元。硬件温度监控模块检测被检测单元的温度信息发送给计算机行为分析系统，计算机行为分析系统将温度信息与故障诊断数据库进行判断比对后，输出信号给驱动保护电路，通过驱动保护电路控制被检测单元。这里，驱动保护电路可以是专用的保护电路。也可以是被检测单元连接一可调节功能电路，驱动保护电路采用可调节功能电路。
故障检测系统还包括一与外部连接的数据通讯接口，数据通讯接口接收外部输入，对故障诊断数据库的数据进行更新。保证故障模式识别的准确性。故障模式是故障的表现形式，不同的故障模式下温度检测模块检测的电信号有不同的表现形式或数值范围。便于对不同的故障模式进行识别。
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 (9)

1.基于大数据技术的航空运营数据采集系统，其特征在于，包括用于采集ACARS数据的ACARS数据采集系统、用于采集QAR数据的QAR数据采集系统、用于采集文本类数据的文本类数据采集系统；
还包括一大数据分析平台；
所述ACARS数据采集系统在飞机飞行过程中通过报文的方式将ACARS数据传到地面站，地面站接收到报文数据解码后上传大数据分析平台；
所述QAR数据采集系统在飞机降落后，通过地面专线将QAR数据传输给大数据分析平台；
所述文本类数据采集系统将反映运营机队可靠性状况的原始数据，采用EXCEL文件格式，每月上传大数据分析平台一次。
2.根据权利要求1所述的基于大数据技术的航空运营数据采集系统，其特征在于：所述ACARS数据采集系统，采用流数据处理的方式，利用Flume及Kafka消息网关的方法进行采集。
3.根据权利要求2所述的基于大数据技术的航空运营数据采集系统，其特征在于：ACARS数据传到地面站以后，Flume采集源数据，并将采集到的数据输出到HDFS、Hbase、hive、kafka队列中。
4.根据权利要求1所述的基于大数据技术的航空运营数据采集系统，其特征在于：地面站接收到报文数据解码后上传大数据分析平台同时，上传给地面站的监控系统。
5.根据权利要求1所述的基于大数据技术的航空运营数据采集系统，其特征在于：所述QAR数据采集系统在飞机降落后，先通过地面专线将QAR数据导入关系型数据库中，然后对存放在关系型数据库中的数据，通过Sqoop工具定时抽取到大数据平台中。
6.根据权利要求5所述的基于大数据技术的航空运营数据采集系统，其特征在于：首先，用户通过Sqoop工具输入一个Sqoop import命令，Sqoop工具会从关系型数据库中获取原数据信息；
它获取这些信息之后，会将输入命令转化为基于Map的MapReduce作业，这样MapReduce作业中有很多Map任务，每个Map任务从数据库中读取一片数据，这样多个Map任务实现并发的拷贝，把整个数据快速的拷贝到大数据平台的HDFS上。
7.根据权利要求5所述的基于大数据技术的航空运营数据采集系统，其特征在于：首先，用户通过Sqoop工具输入一个Sqoop export命令，它会获取关系型数据库的Schema，建立大数据平台字段与关系型数据库表字段的映射关系；
然后会将输入命令转化为基于Map的MapReduce作业，这样MapReduce作业中有很多Map任务，它们并行的从HDFS读取数据，并将整个数据拷贝到关系型数据库中。
8.根据权利要求1所述的基于大数据技术的航空运营数据采集系统，其特征在于：所述文本类数据采集系统，通过一次性批量采集加定时抽取的方式进行采集。
9.根据权利要求1所述的基于大数据技术的航空运营数据采集系统，其特征在于：反映运营机队可靠性状况的原始数据，包括飞机使用数据、动力装置使用数据、故障记录、部件拆换记录以及修理记录。
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