一种分布式时序数据存储与聚合分析方法技术

本发明专利技术公开了一种分布式时序数据存储与聚合分析方法，涉及数据处理领域；根据时序数据的采样时间点，采集每辆车辆的车辆行车信息参数数据，将采集到的每辆车辆的车辆行车信息参数数据进行聚合处理，生成有效数据，对聚合生成的有效数据进行分析，生成最新时序数据；预设时序数据标准阈值范围，根据时序数据标准阈值范围查询最新时序数据是否发生异常，从而判断车辆是否发生故障，并生成故障报告，用户接收到故障报告，根据故障报告对车辆发生的故障进行排查维修。障进行排查维修。障进行排查维修。

【技术实现步骤摘要】
一种分布式时序数据存储与聚合分析方法


[0001]本专利技术涉及数据处理领域，具体是一种分布式时序数据存储与聚合分析方法。

技术介绍

[0002]随着车联网和无线通信等技术的发展，需要从车辆上采集的参数量越来越多，同时用户需要查询的车辆数据也在不断更新；现有的车辆数据查询技术中，依据物联网大数据对用户需求的数据信息进行查询，这种方法没有对车辆数据来源参数进行整理，忽略了不同车辆参数有着不同的重要性，导致查询车辆大数据时效率低，并且现有的车辆数据查询方法只能满足数据查询，无法在查询到结果后，对结果进行分析，无法排查到车辆的故障问题，提醒用户对车辆故障问题进行维修，忽略了对车辆时序数据的查询监测，无法满足车辆查询监测需求，为此，提供了一种分布式时序数据存储与聚合分析方法。

技术实现思路

[0003]为了解决上述技术问题本专利技术提供一种分布式时序数据存储与聚合分析方法；本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：一种分布式时序数据存储与聚合分析方法，所述方法包括：步骤一：根据时序数据的采样时间点，采集每辆车辆的车辆行车信息参数数据；步骤二：将采集到的每辆车辆的车辆行车信息参数数据进行聚合处理，生成有效数据；步骤三：对聚合生成的有效数据进行分析，生成最新时序数据；步骤四：预设时序数据标准阈值范围，根据时序数据标准阈值范围查询最新时序数据是否发生异常，从而判断车辆是否发生故障，并生成故障报告；步骤五：用户接收到故障报告，根据故障报告对车辆发生的故障进行排查维修。
[0004]进一步的，所述车辆行车信息参数数据为基于目标时间标志与目标车辆标志的基础上获得的车辆行车信息参数数据；所述目标时间标志为用户需要获得车辆行车信息参数数据相对应的时间标志；所述目标车辆标志为用户需要获得车辆行车信息参数数据相对应的目标车辆；所述车辆行车信息参数数据包括发动机转速、排气温度以及车胎气压的时序数据；所述车胎气压包括车辆每个车胎气压的时序数据。
[0005]进一步的，将采集到的每辆车辆的车辆行车信息参数数据进行聚合处理的过程包括：根据设置时间点对车辆行车信息参数数据按照预设采集时间格式进行处理，分别得到与车辆相对应的预设采集时间格式化时序数据；所述预设采集时间格式化时序数据包括车辆行车信息参数数据和采集时间，该预
设采集时间包括采集日期和采集时刻，每辆车辆至少对应有一个预设格式化时序数据；所述预设采集时间格式为YYYY年
‑
MM月
‑
DD日，hh：mm：ss；将预设采集时间格式化时序数据进行聚合处理，生成有效数据。
[0006]进一步的，所述有效数据包括有效数据A和有效数据B；所述有效数据A为发动机转速和排气温度的预设采集时间格式化时序数据进行聚合处理生成的有效数据；所述有效数据B为车胎气压的预设采集时间格式化时序数据进行聚合处理生成的有效数据；对聚合处理生成的有效数据A和有效数据B进行分析。
[0007]进一步的，对聚合处理生成的有效数据A进行分析的过程包括：聚合生成的有效数据A中存在若干个发动机转速有效数据，将若干个发动机转速有效数据进行分析获得发动机转速的有效数据均值；将有效数据A中的若干个排气温度有效数据进行分析获得排气温度的有效数据均值；根据计算公式得到各个有效数据均值为：；；；其中，N
n
表示聚合生成的有效数据A中存在n个发动机转速有效数据，表示发动机转速有效数据均值，C
n
表示聚合生成的有效数据A中存在n个排气温度的有效数据，表示排气温度有效数据均值，且n≥1；P
n
聚合生成的有效数据B中存在n个车胎气压有效数据，表示车胎气压有效数据均值，且n≥1；W
n
，U
n
和K
n
表示各个有效数据相对应的权，且n≥1；将有效数据均值进一步聚合处理存储，生成最新时序数据。
[0008]进一步的，对聚合处理生成的有效数据B进行分析的过程包括：聚合生成的有效数据B中存在若干个车轮气压有效数据，将若干个车轮气压有效数据进行分析获得车轮气压的有效数据均值。
[0009]进一步的，将各个有效数据均值进行聚合处理存储，生成最新时序数据；所述最新时序数据为{，，}。
[0010]进一步的，判断车辆是否发生故障，并生成故障报告的过程包括：预设发动机转速、排气温度以及车胎气压的标准阈值范围分别为N
标准
、C
标准
以及
P
标准
，将其聚合生成时序数据标准阈值范围；所述时序数据标准阈值范围为{N
标准
，C
标准
，P
标准
}；若最新时序数据不在时序数据标准阈值范围之内，则表示最新时序数据发生异常，车辆发生故障，且生成故障报告，并发送给用户；若最新时序数据在时序数据标准阈值范围之内，则最新时序数据未发生异常，可判断车辆未发生故障，且生成安全报告，并发送给用户。
[0011]进一步的，根据故障报告对车辆发生的故障进行排查维修的过程包括：当用户接收到的故障报告为一级故障报告，则可知车辆发生的故障原因为发动机转速问题；当用户接收到的故障报告为二级故障报告，则可知车辆发生的故障原因为排气温度问题；当用户接收到的故障报告为三级故障报告，则可知车辆发生的故障原因为车轮气压问题。
[0012]做到对接收到的故障报告的车辆故障问题一一排查，防止有泄露未排查到的车辆故障，造成行车危险；用户接收到的故障报告有且不仅只有一个；当用户接收到一级故障报告和二级故障报告，则可知车辆发生的故障原因为发动机转速和排气温度问题；当用户接收到二级故障报告和三级故障报告，则可知车辆发生的故障原因为排气温度和车轮气压问题；当用户接收到一级故障报告和三级故障报告，则可知车辆发生的故障原因为发动机转速和车轮气压问题；当用户接收到一级故障报告、二级故障报告和三级故障报告，则可知车辆发生的故障原因为发动机转速、排气温度和车轮气压问题；用户接收到三级给报告时，无法判断具体哪个车轮气压出现问题，这时需要用户继续发出轮胎气压时序数据的采集请求，将车胎气压预设采集时间格式时序数据进行聚合处理，生成有效数据B；根据有效数据B与车胎气压的标准阈值范围分别为N
标准
进行对比，进而可以判断出具体哪个位置出现轮胎气压问题，不仅提高了需要人工对车轮一一做检查的时间，还可以更加准确的排查到具体车轮气压问题为止，并对其进行维修，防止在以后的行车过程中造成危险。
[0013]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：根据时序数据的采样时间点，采集每辆车辆的车辆行车信息参数数据，将采集到的每辆车辆的车辆行车信息参数数据进行处理，按照设置时间点对各个车辆的车辆行车信息参数数据按照预设采集时间格式进行处理，分别得到与各个车辆相对应的预设采集时间格式化时序数据，并进行聚合处理生成有效数据，对聚合生成的有效数据进行分析，生成最新时序数据，预设时序数据标准阈值范围，根据时序数据标准阈值范围查询最新时序数据是否发生异常，从而判断车辆本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种分布式时序数据存储与聚合分析方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一：根据时序数据的采样时间点，采集每辆车辆的车辆行车信息参数数据；步骤二：将采集到的每辆车辆的车辆行车信息参数数据进行聚合处理，生成有效数据；步骤三：对聚合生成的有效数据进行分析，生成最新时序数据；步骤四：预设时序数据标准阈值范围，根据时序数据标准阈值范围查询最新时序数据是否发生异常，根据查询结果判断车辆是否发生故障，并在发生故障时生成故障报告；步骤五：用户接收到故障报告，根据故障报告对车辆发生的故障进行排查维修。2.根据权利要求1所述的一种分布式时序数据存储与聚合分析方法，其特征在于，所述车辆行车信息参数数据为基于目标时间标志与目标车辆标志的基础上获得的车辆行车信息参数数据；所述目标时间标志为用户需要获得车辆行车信息参数数据相对应的时间标志；所述目标车辆标志为用户需要获得车辆行车信息参数数据相对应的目标车辆；所述车辆行车信息参数数据包括发动机转速、排气温度以及车胎气压的时序数据；所述车胎气压包括车辆每个车胎气压的时序数据。3.根据权利要求1所述的一种分布式时序数据存储与聚合分析方法，其特征在于，将采集到的每辆车辆的车辆行车信息参数数据进行聚合处理的过程包括：根据设置时间点对车辆行车信息参数数据按照预设采集时间格式进行处理，分别得到与车辆相对应的预设采集时间格式化时序数据；将预设采集时间格式化时序数据进行聚合处理，生成有效数据。4.根据权利要求3所述的一种分布式时序数据存储与聚合分析方法，其特征在于，所述有效数据包括有效数据A和有效数据B；所述有效数据A为发动机转速和排气温度的预设采集时间格式化时序数据进行聚合处理生成的有效数据；所述有效数据B为车胎气压的预设采集时间格式化时序数据进行聚合处理生成的有效数据；对聚合处理生成的有效数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：李淑琴，
申请(专利权)人：江西珉轩大数据有限公司，
类型：发明
国别省市：