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    流式計(jì)算技術(shù)在山東省非考核地面氣象自動(dòng)站數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理中的應(yīng)用*

    2022-09-26 04:19:28馮勇李微袁雅涵
    關(guān)鍵詞:解碼入庫氣象

    馮勇 李微 袁雅涵

    1.山東省氣象局氣象防災(zāi)減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;2.山東省氣象信息中心;3.濟(jì)南高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)氣象局

    本文基于山東省氣象大數(shù)據(jù)云平臺(tái)“天擎”,采用Storm流式處理技術(shù),從數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)解碼、數(shù)據(jù)入庫、數(shù)據(jù)監(jiān)控等方面設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)處理原型,解決2021年4月標(biāo)準(zhǔn)格式切換后非考核地面氣象自動(dòng)站數(shù)據(jù)無法提供數(shù)據(jù)服務(wù)的難題,并與多線程處理程序進(jìn)行時(shí)效對(duì)比,實(shí)踐表明,基于Storm的數(shù)據(jù)處理程序更能滿足現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)時(shí)效的要求。

    氣象自動(dòng)站觀測(cè)數(shù)據(jù)屬于氣象數(shù)據(jù)中的一種,具有產(chǎn)生快、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、數(shù)據(jù)量大等特點(diǎn)[1]。經(jīng)過多年建設(shè),山東省氣象部門已建成區(qū)域地面氣象自動(dòng)站1921個(gè),其中納入全省業(yè)務(wù)考核站點(diǎn)1763個(gè),服務(wù)地方發(fā)展的非考核站點(diǎn)158個(gè),覆蓋山東全省16地市,在城市防災(zāi)減災(zāi)、氣候變化、氣象服務(wù)中提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。

    山東省氣象大數(shù)據(jù)云平臺(tái)“天擎”系統(tǒng)始建于2019年12月,作為全國試點(diǎn)部署省份,山東省氣象信息中心率先在全國完成業(yè)務(wù)部署,為全省提供“數(shù)算一體”的平臺(tái)化服務(wù)。云平臺(tái)數(shù)據(jù)全面,涵蓋CIMISS[2]所有數(shù)據(jù),支撐氣象部門所有數(shù)據(jù)資源的匯聚、管理和服務(wù),包括觀測(cè)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)產(chǎn)品、政務(wù)信息、行業(yè)社會(huì)數(shù)據(jù)以及多媒體、出版物、設(shè)備信息、監(jiān)控日志等;實(shí)現(xiàn)云上計(jì)算能力,提供除數(shù)值預(yù)報(bào)以外各類數(shù)據(jù)產(chǎn)品加工、挖掘分析的平臺(tái)計(jì)算服務(wù);直接支撐應(yīng)用,助力“云+端”業(yè)務(wù)模式的全面發(fā)展,構(gòu)成集約化、標(biāo)準(zhǔn)化、開放發(fā)展的氣象新業(yè)態(tài),為山東省業(yè)務(wù)技術(shù)體制改革,建立“云+端”的業(yè)務(wù)模式新格局,奠定重要技術(shù)基礎(chǔ)[3]。

    本文結(jié)合山東省氣象局的氣象預(yù)報(bào)、公共氣象服務(wù)等業(yè)務(wù)對(duì)非考核地面氣象自動(dòng)站的需求,重點(diǎn)研究了Storm框架下的自動(dòng)站實(shí)時(shí)處理技術(shù),設(shè)計(jì)了非考核地面氣象自動(dòng)站流式入庫算法,實(shí)現(xiàn)了一種分布式的地面自動(dòng)氣象站數(shù)據(jù)流式處理,并基于山東省氣象大數(shù)據(jù)云平臺(tái)“天擎”,為全省氣象部門、行業(yè)用戶提供數(shù)據(jù)服務(wù)。

    1 業(yè)務(wù)現(xiàn)狀

    2021年以前,山東省氣象局主要依托新Z文件為全省業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供非考核地面氣象自動(dòng)站數(shù)據(jù)服務(wù),2021年4月,山東省完成地面氣象自動(dòng)站標(biāo)準(zhǔn)格式業(yè)務(wù)升級(jí)工作,原有TXT格式數(shù)據(jù)文件轉(zhuǎn)為BUFR文件,后續(xù)將取消新Z文件服務(wù)。目前,山東省氣象局主要依托氣象大數(shù)據(jù)云平臺(tái)(CMADaaS)實(shí)現(xiàn)全省1763個(gè)地面氣象自動(dòng)站數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理、入庫存儲(chǔ)管理,并通過“天擎”的氣象數(shù)據(jù)統(tǒng)一服務(wù)接口(Meteorological Unified Service Interface Community,MUSIC)獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),但是對(duì)于非考核地面氣象自動(dòng)站BUFR格式數(shù)據(jù),全省氣象業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)于BUFR格式數(shù)據(jù)文件缺少統(tǒng)一數(shù)據(jù)處理模塊,無法滿足全省氣象部門對(duì)非考核自動(dòng)站數(shù)據(jù)的服務(wù)需求,迫切需要改進(jìn)。

    2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    2.1 系統(tǒng)技術(shù)框架

    Storm是Twitter開源的分布式實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理框架,被業(yè)界稱為實(shí)時(shí)版Hadoop。隨著越來越多的場(chǎng)景對(duì)Hadoop的MapReduce高延遲無法容忍,比如網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)、推薦系統(tǒng)、預(yù)警系統(tǒng)、金融系統(tǒng)(高頻交易、股票)等,大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理解決方案(流計(jì)算)的應(yīng)用日趨廣泛,目前已是分布式技術(shù)領(lǐng)域最新爆發(fā)點(diǎn),而Storm更是流計(jì)算技術(shù)中的佼佼者和主流。主要由以下關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)構(gòu)成。

    (1)Nimbus(主節(jié)點(diǎn)):主節(jié)點(diǎn)通常運(yùn)行一個(gè)后臺(tái)程序——Nimbus,用于響應(yīng)分布在集群中的節(jié)點(diǎn),分配任務(wù)和監(jiān)測(cè)故障。這個(gè)很類似于Hadoop中的JobTracker。

    (2)Supervisor(工作節(jié)點(diǎn)):工作節(jié)點(diǎn)同樣會(huì)運(yùn)行一個(gè)后臺(tái)程序——Supervisor,用于收聽工作指派并基于要求運(yùn)行工作進(jìn)程。每個(gè)工作節(jié)點(diǎn)都是Topology中一個(gè)子集的實(shí)現(xiàn)。而Nimbus和Supervisor之間的協(xié)調(diào)則通過Zookeeper系統(tǒng)或者集群。

    (3)Spout:從來源處讀取數(shù)據(jù)并放入Topology。Spout分成可靠和不可靠?jī)煞N;當(dāng)Storm接收失敗時(shí),可靠的Spout會(huì)對(duì)Tuple(元組,數(shù)據(jù)項(xiàng)組成的列表)進(jìn)行重發(fā);而不可靠的Spout不會(huì)考慮接收成功與否只發(fā)射一次。

    (4)Bolt:Topology中所有的處理都由Bolt完成。Bolt從Spout中接收數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理,如果遇到復(fù)雜流的處理也可能將Tuple發(fā)送給另一個(gè)Bolt進(jìn)行處理。

    2.2 邏輯表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

    山東省非考核地面氣象自動(dòng)站數(shù)據(jù)邏輯表總共分為3張:中國地面逐小時(shí)資料(山東省非考核)、中國地面分鐘資料(山東省非考核)、中國地面分鐘降水資料(山東省非考核),表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)采用傳統(tǒng)的表字段模式,存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的命名主要參考行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《QX/T 233-2014氣象數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)管理命名》、《QX/T 133-2011氣象要素分類與編碼》等[4]。以中國地面分鐘降水資料(山東省非考核)為例,具體表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)如表1所示。

    表1 中國地面分鐘降水資料(山東省非考核)邏輯表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)Tab.1 Logical table structure design for Chinese surface minute precipitation data (non-assessed in Shandong Province)

    2.3 監(jiān)視信息DI接入設(shè)計(jì)

    數(shù)據(jù)入庫監(jiān)視主要包括業(yè)務(wù)系統(tǒng)自身的產(chǎn)品生成、加工處理等運(yùn)行狀況。DI信息采用POST方式發(fā)送至天鏡Restful接口。數(shù)據(jù)每次提交最多200條。格式如下:

    2.4 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    本文將Storm技術(shù)結(jié)合到氣象大數(shù)據(jù)云平臺(tái)“天擎”解碼入庫系統(tǒng),利用Storm框架進(jìn)行非考核地面自動(dòng)站氣象數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理,完成毫秒級(jí)數(shù)據(jù)入庫,并實(shí)時(shí)將監(jiān)控消息發(fā)送至氣象綜合業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)(天鏡)[5]。系統(tǒng)主要包括4部分:

    (1)數(shù)據(jù)采集模塊:通過CTS將非考核小時(shí)數(shù)據(jù)、分鐘數(shù)據(jù)推送至氣象大數(shù)據(jù)云平臺(tái)“天擎”FTP節(jié)點(diǎn),通過消息轉(zhuǎn)發(fā)與拆分系統(tǒng)分發(fā)至隊(duì)列SURF_PQC_A.0001.0041.R002_001和SURF_PQC_A.0001.0042.R002_001。

    (2)數(shù)據(jù)解碼模塊:通過文件絕對(duì)路徑找尋文件進(jìn)行數(shù)據(jù)解碼處理。

    (3)數(shù)據(jù)入庫模塊:采用批量+定時(shí)的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)入庫處理,并將DI發(fā)送至天鏡。

    (4)DIEI發(fā)送模塊:收集數(shù)據(jù)處理DI并通過Transfer程序發(fā)送至天鏡。

    數(shù)據(jù)采集模塊復(fù)用數(shù)據(jù)收集與分發(fā)系統(tǒng)(CTS),省級(jí)區(qū)域中心站將非考核自動(dòng)站BUFR數(shù)據(jù)打包后以文件形式發(fā)送至CTS數(shù)據(jù)入口Incoming目錄,通過文件名匹配+四級(jí)編碼,進(jìn)行文件分發(fā)過濾,以FTP方式將打包文件轉(zhuǎn)發(fā)至氣象大數(shù)據(jù)云平臺(tái)數(shù)據(jù)入口/space/dpc/work/input,同時(shí)將MQ消息轉(zhuǎn)發(fā)至氣象大數(shù)據(jù)云平臺(tái)消息服務(wù)器。

    數(shù)據(jù)解碼模塊、數(shù)據(jù)入庫模塊、DIEI發(fā)送模塊均基于Storm集群進(jìn)行搭建,Storm集群部署在氣象大數(shù)據(jù)云平臺(tái)“天擎”DPC16-18節(jié)點(diǎn)。節(jié)點(diǎn)選用2U機(jī)架式X86服務(wù)器,CPU 32核,內(nèi)存256GB。其中主節(jié)點(diǎn)設(shè)置在服務(wù)器DPC16上,負(fù)責(zé)運(yùn)行Nimbus程序,并分配數(shù)據(jù)處理任務(wù)給工作節(jié)點(diǎn)。工作節(jié)點(diǎn)設(shè)置在服務(wù)器DPC16-DPC18上,工作節(jié)點(diǎn)運(yùn)行了狀態(tài)監(jiān)控程序(Supervisior程序),負(fù)責(zé)監(jiān)聽Nimbus分配的任務(wù)[6]。當(dāng)來自主節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)解碼任務(wù)被提交時(shí),Nimbus程序?qū)?huì)根據(jù)工作量設(shè)定相應(yīng)的Task數(shù)量。

    當(dāng)來自氣象大數(shù)據(jù)云平臺(tái)“天擎”的MQ消息通過主節(jié)點(diǎn)上的Spout程序傳遞至工作節(jié)點(diǎn)后,工作節(jié)點(diǎn)DPC16-DPC18上的運(yùn)行Supervisior程序通過監(jiān)聽主節(jié)點(diǎn)的Spout程序,獲取山東省非考核地面氣象自動(dòng)站打包文件中的Message信息,通過解析Message獲取CTS編碼、資料時(shí)間、文件名、文件絕對(duì)路徑等,然后傳輸給不同的Bolt程序進(jìn)行處理[6]。如圖1所示,工作節(jié)點(diǎn)上的Bolt-解碼程序完成文件處理后,由Bolt--入庫程序?qū)⒔獯a程序生成的List體通過JDBC進(jìn)行完成數(shù)據(jù)庫寫入;同時(shí),Bolt-DIEI程序在整個(gè)數(shù)據(jù)解碼入庫過程中將發(fā)送的EIDI信息傳給“天鏡”Transfer接口,記錄數(shù)據(jù)處理過程全狀態(tài)。

    圖1 基于Storm的山東省非考核地面自動(dòng)站數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理流程圖Fig.1 Storm-based real-time processing flow chart of non-assessment ground automatic station data in Shandong Province

    在實(shí)際過程中,為了方便數(shù)據(jù)處理,區(qū)域站中心站對(duì)資料進(jìn)行打包時(shí)分為分鐘數(shù)據(jù)和小時(shí)數(shù)據(jù),因此在入庫的時(shí)候可根據(jù)數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)的不同簡(jiǎn)化入庫流程,根據(jù)資料類型來啟動(dòng)對(duì)應(yīng)入庫程序。如圖2所示。

    圖2 基于Storm的山東省非考核地面自動(dòng)站數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理流程圖Fig.2 Storm-based real-time processing flow chart of non-assessment ground automatic station data in Shandong

    3 性能分析

    3.1 省級(jí)入庫時(shí)效對(duì)比

    以山東省非考核地面氣象自動(dòng)站實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源,分別利用Storm解碼入庫和Java多線程入庫處理技術(shù),對(duì)兩種不同方法的入庫時(shí)效進(jìn)行對(duì)比。其中Storm集 群 配 置 了3個(gè)Work節(jié) 點(diǎn),6個(gè)Spout和48個(gè)Blot;多線程處理程序部署在DPC14-DPC15上,機(jī)器配置:CPU16核×2、內(nèi)存256G。具體入庫時(shí)效對(duì)比結(jié)果如表2所示??梢钥闯觯赟torm的數(shù)據(jù)解碼處理程序時(shí)效均比多線程處理程序高4倍以上。

    表2 Storm解碼入庫程序和多線程入庫程序時(shí)效對(duì)比Tab.2 Timing comparison between Storm decoding entry procedure and multi-threaded entry procedure

    以山東省非考核地面氣象自動(dòng)站歷史數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源,分別利用Storm解碼入庫和多線程入庫處理技術(shù),對(duì)兩種不同方法的入庫效率進(jìn)行對(duì)比。其中歷史小時(shí)BUFR數(shù)據(jù)15810條,歷史分鐘BUFR數(shù)據(jù)33922條。具體入庫效率對(duì)比結(jié)果如表3所示。可以看出,基于Storm的數(shù)據(jù)解碼處理程序入庫效率比多線程處理程序高6倍以上。

    表3 Storm解碼入庫程序和多線程入庫程序入庫效率對(duì)比Tab.3 Comparison of accession efficiency between Storm decoding accession procedure and multi-threaded accession procedure

    3.2 非功能性對(duì)比

    在非功能性性能方面,Storm采用流式處理技術(shù),實(shí)現(xiàn)了非考核站點(diǎn)數(shù)據(jù)1min到達(dá)預(yù)報(bào)員桌面的需求;在可靠性和穩(wěn)定性上要達(dá)到每條數(shù)據(jù)準(zhǔn)確入庫、記載錯(cuò)誤、及時(shí)處理的流程在可拓展性上達(dá)到方便的應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)庫的分布式拓展,可靈活調(diào)整入庫配置。在這些方面,Storm是更優(yōu)于多線程處理技術(shù)的。Storm 的實(shí)現(xiàn)方式及與多線程處理的實(shí)現(xiàn)方式如表4所示。

    表4 Storm解碼程序和多線程處理程序的非功能性對(duì)比Tab.4 Non-functional comparison of Storm decoder and multi-threaded processor

    4 結(jié)論

    本文通過對(duì)Storm技術(shù)進(jìn)行理論和業(yè)務(wù)邏輯設(shè)計(jì),并與多線程入庫程序進(jìn)行對(duì)比,事實(shí)證明,Storm在入庫時(shí)效、穩(wěn)定性、可靠性和可擴(kuò)展性上都優(yōu)于多線程處理技術(shù)。Storm集群已在氣象大數(shù)據(jù)云平臺(tái)“天擎”穩(wěn)定運(yùn)行379天,累計(jì)處理近3000萬份非結(jié)構(gòu)化地面氣象自動(dòng)站數(shù)據(jù),累計(jì)入庫條數(shù)近5500萬條,為全省氣象部門、行業(yè)用戶累計(jì)提供數(shù)據(jù)訪問近400萬次,有效支撐氣象防災(zāi)減災(zāi)、智慧城市建設(shè),為全省開展氣象數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)集約化奠定基礎(chǔ)。

    引用

    [1] 趙文芳,劉旭林.Spark Streaming框架下的氣象自動(dòng)站數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2018,38(1):38-43+55.

    [2] 趙芳,何文春,張小纓,等.全國綜合氣象信息共享平臺(tái)建設(shè)[J].氣象科技進(jìn)展,2018,8(1):171-180.

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    [4] 徐擁軍,何文春,劉媛媛,等.氣象大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)體系設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].電子測(cè)量技術(shù),2020,43(22):19-25.

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    [6] 廖婷婷,王彪,肖衛(wèi)青,等.Storm流式技術(shù)在地面氣象數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用[J].中低緯山地氣象,2019,43(5):78-81.

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