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基于Spark的设备状态数据实时处理系统设计
文献摘要：
工业革命后,设备故障的监测及诊断应运而生.故障诊断技术较为滞后,往往需要等故障发生后才能进行诊断和修复.为了实现对设备状态数据的实时采集、分析、预测和可视化,文章基于Spark设计实现了一种设备状态实时分析和预测系统,能够高效地实时数据接入、传输、计算校验和存储.该系统具有实时获取设备状态数据、实时分析数据、实时预测设备运行状态等特点,能够帮助企业及时对生产设备运行状态进行监测,从而减少生产设备的突发性停机与事故,减少生产设备运行和维护成本,提高了企业的生产效益.
文献关键词：
实时;状态数据;Kafka;Spark
中图分类号：
作者姓名：
李程文
作者机构：
佛山职业技术学院,广东 佛山 528137
文献出处：
引用格式：
[1]李程文-.基于Spark的设备状态数据实时处理系统设计)[J].无线互联科技,2022(24):68-70
A类：
B类：
Spark,设备状态,状态数据,实时处理系统,工业革命,设备故障,故障诊断技术,实时采集,设计实现,实时分析,预测系统,实时数据,数据接入,校验和,实时预测,设备运行状态,生产设备,突发性,停机,运行和维护,维护成本,生产效益,Kafka
AB值：
0.375943
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