MapR 预测性维护项目教程

MapR 预测性维护项目教程

predictive-maintenance Demonstration of MapR for Industrial IoT 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pred/predictive-maintenance

1. 项目目录结构及介绍

predictive-maintenance/
├── Grafana/
├── StreamSets/
├── images/
├── notebooks/
├── sample_dataset/
├── src/
│   └── main/
├── webapp/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── init.sh
├── pom.xml
├── run.sh
├── step1.sh
├── step2.sh
├── step3.sh
├── step4.sh
├── step5.sh
├── step7.sh
└── step8.sh

目录结构介绍

• Grafana/: 包含Grafana相关的配置和仪表盘文件。
• StreamSets/: 包含StreamSets相关的配置和脚本。
• images/: 包含项目中使用的图片文件。
• notebooks/: 包含Jupyter Notebook文件，用于数据分析和机器学习。
• sample_dataset/: 包含示例数据集，用于模拟HVAC数据流。
• src/main/: 包含项目的源代码，主要用于数据处理和机器学习。
• webapp/: 包含Web应用程序的代码和资源。
• .gitignore: Git忽略文件，指定哪些文件和目录不需要被Git管理。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• init.sh: 初始化脚本，用于安装和配置项目所需的依赖。
• pom.xml: Maven项目的配置文件，定义了项目的依赖和构建配置。
• run.sh: 启动脚本，用于运行项目的各个步骤。
• step1.sh 到 step8.sh: 项目的各个步骤脚本，用于执行不同的任务。

2. 项目启动文件介绍

run.sh

run.sh 是项目的启动脚本，用于自动化执行项目的各个步骤。该脚本会依次调用 step1.sh 到 step8.sh，完成数据流模拟、数据存储、特征工程和机器学习等任务。

init.sh

init.sh 是项目的初始化脚本，用于安装和配置项目所需的依赖。该脚本会安装Spark、OpenTSDB、Grafana等工具，并配置相应的环境变量。

3. 项目的配置文件介绍

pom.xml

pom.xml 是Maven项目的配置文件，定义了项目的依赖和构建配置。该文件包含了项目所需的各种库和插件，确保项目能够正确编译和运行。

Grafana/IoT_dashboard.json

Grafana/IoT_dashboard.json 是Grafana的仪表盘配置文件，定义了如何展示和分析时间序列数据。通过该文件，用户可以在Grafana中查看实时数据流的可视化结果。

StreamSets/streamsets.conf

StreamSets/streamsets.conf 是StreamSets的配置文件，定义了数据流的处理规则和目标。该文件指定了如何从MapR Streams中读取数据，并将其存储到MapR-DB和OpenTSDB中。

src/main/resources/application.conf

src/main/resources/application.conf 是应用程序的配置文件，定义了各种参数和选项。该文件包含了数据库连接信息、Kafka主题配置、机器学习模型参数等。

通过以上配置文件和启动脚本，用户可以轻松地配置和运行MapR预测性维护项目，实现工业物联网数据的实时处理和分析。

predictive-maintenance Demonstration of MapR for Industrial IoT 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pred/predictive-maintenance