面向车载数据洪峰场景的分布式流数据处理性能优化方法

在轨道交通领域中,车辆智能运维系统运用了各种大数据技术对车辆状态数据进行实时计算分析,从而实现状态监控和故障预警,指导关键设备现场维修作业,有效地提高了车辆运维人员的工作效率。然而,由于车地网络通信环境的不稳定,会导致某些单车下发的车载数据出现数据洪峰,而使用通用配置的大数据流数据处理框架处理此类场景时会出现性能瓶颈。文章针对产生该性能瓶颈的原因进行了深入分析,提出了基于自定义Kafka分区规则和使Spark Streaming处理框架参数最优化的方法,其将不同车辆的数据写入不同的Kafka分区中,并且控制Spark计算节点从Kafka读取数据的速率。实际项目应用结果表明,该方法能有效解决数据洪峰场景下的流数据处理速率跟不上数据读取速率而导致的性能瓶颈问题。