智慧农业解决方案说明书

智慧农业项目解决方案说明书XX科技股份有限公司编制

目录一、项目存在问题及需解决问题 31. 存在问题 32. 需解决问题 4二、解决方案 51.解决方案总体架构 52.核心技术 6（1）Hadoop 6（2）SpringMVC 6（3）MyBatis 7（4）Echarts 7（5）MySQL 7（6）Hive 7（7）HBASE 8（8）Zookeeper 8（9）Flume 8三、开发范围 91.数据生产 92.数据采集/消费 93.数据分析 104.数据展示 11项目存在问题及需解决问题存在问题传统的农业生产方式面临着资源浪费与农产品安全问题，受自然因素影响大，经验种植推广慢，难以复制，以及农业数据资源孤立、缺乏统一标准等亟待解决的问题。1.资源浪费与农产品安全问题在传统的农业生产中，农民种地往往贪图方便省事，导致劳动力投入大大减少。主要表现在：使用大量农药除草、水源漫灌及化肥农药不合理使用，不能根据实际农作物所需的生长要素做到资源的按需供给，造成资源的严重浪费。农药、化肥等化学物质的不合理使用，带来了农副产品有害物质残留量超标、质量下降等问题，同时超量农药及化肥会随雨水流入江河、湖泊，造成水源的污染，影响整个生态环境。2.受自然因素影响大我国是世界上自然灾害频繁发生的国家之一。近年来，受全球气候变暖影响，气象灾害和病虫害频繁发生，对种植业生产的影响呈加重趋势。气象灾害方面，常年农作物受灾面积7亿多亩，约占农作物总播种面积的1/3，成灾率50％左右，因干旱、洪涝、台风、低温冻害等气象灾害损失粮食1000亿斤左右，农业直接经济损失1000多亿元。随着气候变暖趋势不断加快，灾害发生形势将更加严峻，生产风险和不稳定性将进一步增加。3.经验种植推广慢，难以复制近年来，随着青壮年劳动力大量进城务工，许多文化程度较高的青壮年离开农村，留在农村的大部分是妇女和中老年人，从事种植业生产的劳动力素质呈下降趋势，制约了先进技术的推广应用。老农民虽然种植经验丰富，但是难以得到有效传承，经验往往也缺少有效的数据支撑及验证方式。4.数据资源孤立，缺乏统一标准目前，我国建设了大量的涉农网站，汇集了很多信息资源。但由于体制和利益等原因，这些数据相互之间缺乏统一标准和规范，在功能上不能关联互补、信息不能共享互换、信息与业务流程和应用相互脱节，形成了所谓的信息孤岛。同时，数据缺乏标准、难以共享，导致低水平重复建设、数据利用率低、信息资源凌乱分散和大量冗余等。需解决问题资源浪费与农产品安全问题受自然因素影响大数据资源孤立，缺乏统一标准解决方案解决方案总体架构图1智慧农业解决方案总体架构HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于FayChang所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（FileSystem）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。系统采用面向对象的软件设计方法，把整个系统看作是多个离散对象的组合。系统设计时，首先把业务流程分解成功能模块及其业务实体对象，然后根据业务流程分析对于这些业务实体对象的操作方法，形成业务处理对象，最后把各个功能模块关联起来，形成系统。软件设计是一个将需求转变为软件的过程，系统通过逐步求精使得设计陈述逐渐接近于源代码。系统程序采用MVC的设计思想，将展现逻辑、控制逻辑、业务处理逻辑分离。系统采用参数化的设计思想，定义和管理系统的实体及配置，调整实体以适应外部变化。系统采用J2EE技术保证程序逻辑实现的平台无关性，并便于安装部署。系统采用AJAX技术，提高客户操作的交互性，保证实际使用的易用性。系统采用echarts可视化框架实现数据展示。核心技术HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。SpringMVCSpringMVC：属于SpringFrameWork的后续产品，已经融合在SpringWebFlow里面。Spring框架提供了构建Web应用程序的全功能MVC模块。MyBatisMYBatis：是支持普通SQL查询，存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis消除了几乎所有的JDBC代码和参数的手工设置以及结果集的检索。MyBatis使用简单的XML或注解用于配置和原始映射，将接口和Java的POJOs（PlainOldJavaObjects，普通的Java对象）映射成数据库中的记录。EchartsECharts是一款基于Javascript的数据可视化图表库，提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。MySQLMySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQLAB公司开发，属于Oracle旗下产品。MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一，在WEB应用方面，MySQL是最好的RDBMS(RelationalDatabaseManagementSystem，关系数据库管理系统)应用软件之一。MySQL是一种关系型数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。MySQL所使用的SQL语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL软件采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择MySQL作为网站数据库。HiveHive是基于Hadoop构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop分布式文件系统中的数据：可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能；可以将SQL语句转换为MapReduce任务运行，通过自己的SQL查询分析需要的内容，这套SQL简称HiveSQL，使不熟悉mapreduce的用户可以很方便地利用SQL语言查询、汇总和分析数据。而mapreduce开发人员可以把自己写的mapper和reducer作为插件来支持hive做更复杂的数据分析。它与关系型数据库的SQL略有不同，但支持了绝大多数的语句如DDL、DML以及常见的聚合函数、连接查询、条件查询。它还提供了一系列的：具进行数据提取转化加载，用来存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据集，并支持UDF（User-DefinedFunction）、UDAF(User-DefnesAggregateFunction)和UDTF（User-DefinedTable-GeneratingFunction），也可以实现对map和reduce函数的定制，为数据操作提供了良好的伸缩性和可扩展性。HBASEHBase–HadoopDatabase，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PCServer上搭建起大规模结构化存储集群。ZookeeperZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。FlumeFlume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。开发范围数据生产对于该模块的业务，即数据生产过程，一般并不会让你来进行操作，数据生产是一套完整且严密的体系，这样可以保证数据的安全性。但是如果涉及到项目的一体化方案的设计（数据的产生、存储、分析、展示），则必须清楚每一个环节是如何处理的，包括其中每个环境可能隐藏的问题；数据结构，数据内容可能出现的问题。数据采集/消费数据采集模块（消费），在企业中你要清楚流式数据采集框架flume和kafka的定位是什么。我们在此需要将实时数据通过flume采集到kafka然后供给给hbase消费。flume：cloudera公司研发适合下游数据消费者不多的情况；适合数据安全性要求不高的操作；适合与Hadoop生态圈对接的操作。kafka：linkedin公司研发适合数据下游消费众多的情况；适合数据安全性要求较高的操作（支持replication）；因此我们常用的一种模型是：线上数据-->flume-->kafka-->flume(根据情景增删该流程)-->HDFS线上数据-->flume-->kafka-->sparkstreaming实时流式处理消费存储模块