空调器的大数据实时分析方法、系统、存储介质和空调器技术方案

本发明专利技术提供了一种空调器的大数据实时分析方法、系统、存储介质和空调器，所述大数据实时分析方法基于Spark框架，且大数据实时分析方法包括：获取信息存储库中的信息数据；将所述信息数据通过流处理平台集群转换成数据流；将所述数据流转换为样例类缓存至缓存数据库；当运行关联程序时，控制对缓存于所述缓存数据库中的多个所述样例类进行关联处理。本发明专利技术解决的技术问题是当需要关联数据流与数据流时，需要从主库中查询与之关联的数据流，而大数据环境下数据流与数据流之间的交互存在很高的延迟，导致无法满足高时效性的需求。导致无法满足高时效性的需求。导致无法满足高时效性的需求。

【技术实现步骤摘要】
空调器的大数据实时分析方法、系统、存储介质和空调器


[0001]本专利技术涉及空调
，具体而言，涉及一种大数据实时分析方法、系统、存储介质和空调器。

技术介绍

[0002]传统空调数据的清洗框架现如今已无法满足日益迭代的需求。具体的，相关技术中存在一种基于Hadoop的数据ETL框架，基于MapReduce计算引擎，针对海量、多维、多变数据运行Hadoop的高扩展性和对高并发运算的兼容性来解决海量空调数据的ETL快速清洗问题。
[0003]但是却存在以下至少一种技术问题：当需要关联数据流与数据流时，需要从主库中查询与之关联的数据流，而大数据环境下数据流与数据流之间的交互存在很高的延迟，导致无法满足高时效性的需求。

技术实现思路

[0004]本专利技术解决的问题是当需要关联数据流与数据流时，需要从主库中查询与之关联的数据流，而大数据环境下数据流与数据流之间的交互存在很高的延迟，导致无法满足高时效性的需求。
[0005]为解决上述问题，本专利技术提供一种空调器的大数据实时分析方法，所述大数据实时分析方法基于Sp本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种空调器的大数据实时分析方法，所述大数据实时分析方法基于Spark框架；其特征在于，所述大数据实时分析方法包括：获取信息存储库中的信息数据；将所述信息数据通过流处理平台集群转换成数据流；将所述数据流转换为样例类缓存至缓存数据库；当运行关联程序时，查询所述缓存数据库中的样例类与相应的所述数据流关联处理。2.根据权利要求1所述的大数据实时分析方法，特征在于，所述查询所述缓存数据库中的样例类与相应的所述数据流关联处理：判断所述样例类是否满足关联条件；若否，则将所述样例类转换为Json数据，并将所述Json数据缓存于所述缓存数据库。3.根据权利要求2所述的大数据实时分析方法，其特征在于，所述判断所述样例类是否满足关联条件包括：若所述数据流包括设备日志数据流或设备业务数据流中的任一者时，判断所述缓存数据库中是否存储有与所述设备日志数据流或所述设备业务数据流中的另一者相对应的Json数据；其中，若判断所述缓存数据库中存储有与所述设备日志数据流或所述设备业务数据流中的另一者相对应的Json数据，则判断所述数据流满足关联条件，将所述设备日志数据流和所述设备业务数据流组合成设备明细写入关联集合。4.根据权利要求2或3所述的大数据实时分析方法，其特征在于，所述判断所述数据流是否满足关联条件包括：若所述数据流包括设备日志数据流和设备业务数据流时，判断满足所述关联条件；将所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱文超，
申请(专利权)人：奥克斯空调股份有限公司，
类型：发明
国别省市：