6、大数据消息服务与处理工具解析

大数据消息服务与处理工具解析

1 Java消息服务(JMS)

Java消息服务(JMS)API于2002年3月18日被纳入Java 2企业版,此前Java社区流程以最终版本1.1将其批准为标准。根据1.1规范,JMS“为Java程序提供了一种创建、发送、接收和读取企业消息系统消息的通用方法”。

1.1 JMS的工作机制

管理员可以使用管理工具将目标和连接工厂绑定到Java命名和目录接口(JNDI)命名空间中。JMS客户端随后可以使用资源注入来访问命名空间中的管理对象,并通过JMS提供者与这些对象建立逻辑连接。在这种情况下,JNDI充当了不同消息交换客户端之间的协调者。这里的“客户端”既指消息的发送者,也指接收者,因为JMS最初是为点对点消息交换而设计的。目前,JMS提供了两种消息传递模型:点对点和发布 - 订阅,后者是一对多的连接。

1.2 JMS与AMQP的比较

AMQP与JMS兼容,JMS是Java世界中消息传递的事实上的标准。不过,AMQP是在格式级别(即八位字节的字节流)定义的,而JMS是在API级别进行标准化的,因此在其他编程语言中实现起来并不容易(正如“JMS”中的“J”所暗示的)。此外,JMS不提供负载均衡/容错、错误/咨询通知、服务管理、安全、有线协议或消息类型存储库(数据库访问)等功能。而AMQP的一个显著优势是其实现的编程语言独立性,避免了供应商锁定和平台兼容性问题。

2 数据采集软件工具

在数据采集方面,有许多知名的软件工具,并且网上有很多相关的用例。不过,要正确使用每个工具,需要深入了解其内部工作原理和软件实现。根据这些工具的关注范围,出现了不同的数据采集范式。以下

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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