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    基于云計算的柑橘市場信息預(yù)測平臺構(gòu)建研究*

    2016-10-14 07:03:00黃曉英
    中國農(nóng)業(yè)信息 2016年14期
    關(guān)鍵詞:柑橘數(shù)據(jù)挖掘節(jié)點

    王 聰,黃曉英

    (浙江農(nóng)林大學(xué)暨陽學(xué)院,紹興 311800)

    基于云計算的柑橘市場信息預(yù)測平臺構(gòu)建研究*

    王 聰,黃曉英

    (浙江農(nóng)林大學(xué)暨陽學(xué)院,紹興 311800)

    文章設(shè)計了一種基于Hadoop的柑橘市場信息預(yù)測平臺,根據(jù)往年的柑橘產(chǎn)量、柑橘消費量、進出口量、庫存量等,通過Apriori算法在云計算平臺Hadoop下實現(xiàn)對影響柑橘價格的各類影響因素和柑橘市場信息之間的關(guān)聯(lián)分析,根據(jù)得出的關(guān)聯(lián)性和置信度預(yù)測柑橘價格和產(chǎn)量,以此構(gòu)建柑橘市場信息預(yù)測平臺,對柑橘價格和產(chǎn)量進行預(yù)測。

    云計算 數(shù)據(jù)挖掘 Hadoop 柑橘

    目前,中國柑橘生產(chǎn)面積已躍居世界第一,柑橘產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要力量,在發(fā)展的過程中,也面臨一系列問題。由于柑橘產(chǎn)量與需求的不平衡,使得柑橘的銷售和增收困難,柑橘價格長期劇烈的波動,使得柑橘種植商的利潤波動大,當(dāng)柑橘生產(chǎn)量遠遠大于供應(yīng)量時,就會出現(xiàn)柑橘滯銷、價格低廉,相反就會出現(xiàn)供不應(yīng)求的情況。如果通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),分析柑橘市場每年的供求關(guān)系,提前知曉柑橘未來供需缺口的變化,能夠為柑橘生產(chǎn)、消費、進出口制定相應(yīng)對策提供依據(jù)的同時,保證柑橘市場的供需平衡,具有重要的意義。

    1 數(shù)據(jù)挖掘與云計算

    隨著數(shù)據(jù)量不斷的劇增,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法和分析工具在面臨海量數(shù)據(jù)時,出現(xiàn)挖掘效率低的問題,由于已有的數(shù)據(jù)挖掘大多基于傳統(tǒng)的單機模式,無法高效的處理海量數(shù)據(jù)。同時,擴展已有的挖掘體系,會造成人力物力成本上升,很多中小企業(yè)無法承擔(dān)如此高昂的成本,而且,數(shù)據(jù)挖掘成本高,效率低。

    云計算的出現(xiàn),給數(shù)據(jù)挖掘帶來新的方向。基于云計算的數(shù)據(jù)挖掘,具有在計算能力、存儲能力、可靠性、價格低等優(yōu)點,迅速地得到廣泛應(yīng)用。云計算挖掘平臺可以分為3層,包括數(shù)據(jù)挖掘云服務(wù)層、數(shù)據(jù)挖掘分析層和云計算支持平臺。云服務(wù)層通過網(wǎng)絡(luò)連接,為云用戶提供云資源例如挖掘算法服務(wù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)、調(diào)度服務(wù)等;數(shù)據(jù)挖掘能力層包括數(shù)據(jù)并行處理、調(diào)度引擎等;云計算支持平臺提供分布式存儲和計算能力,為數(shù)據(jù)挖掘提供物理支持。如圖1所示。

    2 基于Hadoop的柑橘市場信息預(yù)測平臺設(shè)計

    2.1 系統(tǒng)設(shè)計目標(biāo)

    目前,市場上柑橘種類繁多,柑橘數(shù)據(jù)來源收受域約束,分布比較分散。同時,這些數(shù)據(jù)具有時效性,在移動互聯(lián)網(wǎng)和各種物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展下,柑橘的數(shù)據(jù)量劇增,如果采用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘體系,無法很好地完成挖掘功能。因此,文章采用基于云計算的Hadoop下的云計算方式進行平臺設(shè)計。

    該系統(tǒng)設(shè)計基于云計算的市場信息預(yù)測平臺要滿足以下需求。

    (1)存儲具有可擴展性。在存儲層,存儲節(jié)點具有可擴展性,由于柑橘數(shù)據(jù)來源多樣,且很多異構(gòu)數(shù)據(jù)。因此,該文采用非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的存儲模式存儲數(shù)據(jù),存儲方式采用分布式,便于靈活地進行系統(tǒng)擴容和系統(tǒng)伸縮。

    (2)集成化、可定制的數(shù)據(jù)挖掘能力。用戶可以根據(jù)實際添加所需要的算法,因此系統(tǒng)實現(xiàn)了可定制的數(shù)據(jù)挖掘能力。

    (3)友好的用戶展示界面。能夠直觀地顯示數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果,用戶可以輕而易舉地理解挖掘的含義。

    因此,該設(shè)計基于云計算的柑橘市場信息預(yù)測平臺,具有可靠、高效、性能好、可擴展的特點。

    2.2 設(shè)計思路及方案

    文章設(shè)計了基于Hadoop的柑橘市場信息預(yù)測平臺,利用Hadoop的強大計算能力和存儲能力,達到以上系統(tǒng)設(shè)計目標(biāo)。

    其設(shè)計思路是:利用Hadoop的特性,將數(shù)據(jù)挖掘中需要大的計算能力的算法擴展到Hadoop集群的各個節(jié)點上,利用并行計算能力進行數(shù)據(jù)挖掘工作,提高挖掘效率。采用分層設(shè)計思想,存儲層使用HDFS存儲文件和數(shù)據(jù),通過Map Reduce計算模型來執(zhí)行海量數(shù)據(jù)挖掘。

    根據(jù)設(shè)計思路和云計算數(shù)據(jù)挖掘模型,通過分層設(shè)計思想,自頂向下的調(diào)用下層結(jié)構(gòu),最頂層是用戶和系統(tǒng)的交互層;中間層是業(yè)務(wù)處理層,提供基礎(chǔ)計算框架和業(yè)務(wù)邏輯處理;最底層為存儲層,提供分布式存儲。

    2.3 系統(tǒng)模塊功能

    數(shù)據(jù)管理框架。數(shù)據(jù)管理層建立在Hadoop下的HDFS文件系統(tǒng)之上,提供并行數(shù)據(jù)訪問和高效、可擴展的存儲服務(wù)。當(dāng)系統(tǒng)存儲能力不足時,可以在不影響已有數(shù)據(jù)情況下,添加新的存儲節(jié)點。通過多副本存儲機制保障數(shù)據(jù)安全,即使有節(jié)點出現(xiàn)存儲失效,通過副本機制將失效節(jié)點數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到其他節(jié)點。

    圖1 基于云計算的數(shù)據(jù)挖掘

    基礎(chǔ)計算框架。Map Reduce為系統(tǒng)的基礎(chǔ)計算框架,它可以隱藏底層設(shè)計細(xì)節(jié),通過簡單的對外接口,實現(xiàn)各種并行計算能力,并且具有很好的擴展性和伸縮性,可以根據(jù)實際需求增加或者刪除節(jié)點。

    算法管理。用戶通過算法管理模塊查看系統(tǒng)提供的算法,并且可以上傳自己設(shè)計的算法,實現(xiàn)可定制化的數(shù)據(jù)挖掘能力。

    頁面展示。通過友好的方式展示數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果。

    數(shù)據(jù)加載塊。由于數(shù)據(jù)種類繁多,且來源不同,數(shù)據(jù)加載模塊將來源各異的數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)集管理模塊中進行注冊,然后存儲到HDFS文件系統(tǒng)。

    數(shù)據(jù)挖掘算法模塊。提供各種并行挖掘算法,是基于算法管理模塊的擴展。

    數(shù)據(jù)挖掘。是系統(tǒng)的核心模塊,通過調(diào)用業(yè)務(wù)層的Map Reduce計算框架,提供高效的數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)。

    3 基于Hadoop的柑橘市場信息預(yù)測平臺構(gòu)建

    3.1 Hadoop平臺搭建

    平臺采用B/S架構(gòu),前臺采用JSP作為開發(fā)語言;后臺選擇java語言,采用Tomcat服務(wù)器;數(shù)據(jù)存儲采用MySQL和Hadoop的HDFS;Hadoop采用4臺PC機器作為數(shù)據(jù)節(jié)點。所有機器配置:4臺HP刀片服務(wù)器組成一個內(nèi)部往來,建立一個 4個節(jié)點的Hadoop集群。其中 1個節(jié)點作為 Master,其余3 個節(jié)點作為 Slave,各個節(jié)點通過100M網(wǎng)卡進行數(shù)據(jù)訪問。Master節(jié)點服務(wù)器CPU:Inter(R)Xeon(R)E5620 2.4GHz 4*4核,Memory:6GB,Disk:500G*8。Salve節(jié) 點 服 務(wù) 器 CPU:Inter (R)Xeon(TM)3.00GHZ 4核,Memory:1GB,Disk: 146.8G*2。每臺服務(wù)器上安裝OS:64 bit CentOS6.2,Hadoop 版本1.0.3和Eclipse版本4.3.1。Hadoop默認(rèn)參數(shù)配置Block為64M,備份數(shù)為3。

    3.2 預(yù)測模型構(gòu)建

    文章采用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析中的Apriori算法,對柑橘價格和產(chǎn)量進行分析和預(yù)測,主要通過Apriori算法,找出影響柑橘價格和產(chǎn)量之間的置信度,通過置信度構(gòu)建柑橘市場分析模型,以置信度計算柑橘市場信息。

    基于Apriori算法的柑橘市場價格預(yù)測模型,如圖3.1所示。整個柑橘價格是建立在2005~2015年的柑橘價格指數(shù)、生產(chǎn)量指數(shù)、世界柑橘價格指數(shù)等基層上,通過我國《中國統(tǒng)計年鑒》發(fā)布的數(shù)據(jù),導(dǎo)入這10年的柑橘指數(shù)作為預(yù)測模型基礎(chǔ)。利用這些數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘模型,利用Apriori算法對這些數(shù)據(jù)進行挖掘分析,得到各種因素對柑橘價格和產(chǎn)量之間的置信度,然后通過計算模型,實現(xiàn)對柑橘價格和產(chǎn)量的預(yù)測(圖2)。

    3.3 Hadoop數(shù)據(jù)預(yù)處理

    影響柑橘市場的數(shù)據(jù)主要有柑橘產(chǎn)量、柑橘消費量、進出口量、庫存量等,文章主要通過這些數(shù)據(jù),構(gòu)建柑橘市場預(yù)測模型。由于庫存量沒有統(tǒng)計數(shù)據(jù),因此,文章不考慮柑橘的庫存量對市場影響。

    (1)柑橘產(chǎn)量。柑橘產(chǎn)量數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》。

    (2)柑橘消費量,數(shù)據(jù)來源于《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》,根據(jù)家庭人均水果消費量,計算出柑橘中國國內(nèi)消費數(shù)據(jù)。

    (3)柑橘出口量,數(shù)據(jù)來源于聯(lián)合國貿(mào)易數(shù)據(jù)庫。

    (4)國民消費價格指數(shù),國家統(tǒng)計局獲取。

    將以上數(shù)據(jù)存儲到預(yù)測模型的數(shù)據(jù)倉庫中,在單機模式下Apriori算法執(zhí)行效率低,因此,采用云平臺方法,通過Hadoop實現(xiàn)Apriori算法。在計算過程中,首先將這些數(shù)據(jù)處理成Html格式存儲到Hadoop中,使用MapReduce對柑橘價格影響因素數(shù)據(jù)進行提取,之后將Apriori算法預(yù)測模型與Hadoop云計算框架關(guān)聯(lián)。

    圖2 柑橘市場預(yù)測模型

    圖3 基于Hadoop的柑橘市場預(yù)測模型

    4 基于Hadoop的柑橘市場信息預(yù)測

    經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理之后,結(jié)合Hadoop云計算框架,設(shè)計基于Hadoop云計算處理的柑橘市場預(yù)測模型,如圖4.1所示,將Hadoop云計算框架部署在Linux虛擬機上,通過Hadoop框架構(gòu)建整個預(yù)測系統(tǒng),然后設(shè)計Hadoop并行Apriori處理任務(wù),將Apriori算法挖掘任務(wù)分成多個并行任務(wù),分布到各個計算節(jié)點進行處理。同時,通過預(yù)處理模塊,從柑橘市場預(yù)測數(shù)據(jù)系統(tǒng)中,導(dǎo)入柑橘產(chǎn)量、柑橘消費量、進出口量、庫存量、居民消費指數(shù)到HDFS文件系統(tǒng)中,為Hadoop執(zhí)行Apriori算法提供數(shù)據(jù)支持,最大限度地提高Apriori算法的執(zhí)行效率,最后通過Apriori算法得到各個影響因素,對糧食價格和年產(chǎn)量的置信度,交給柑橘市場預(yù)測模塊,進行計算,得到柑橘年產(chǎn)量和價格預(yù)測值(圖3)。

    以上述模型為依托,從而搭建基于Hadoop的柑橘市場信息預(yù)測平臺。

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    教育部人文社科基金項目(12YJA870008);浙江農(nóng)林大學(xué)暨陽學(xué)院大學(xué)生科技創(chuàng)新項目(TMKC1442)

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