teablue数据分析_基于大数据分析的茶叶质量评估

引言

茶叶是茶加工企业生存和发展的基本保障，是

茶产品能够顺利发展的重要资源。茶叶的质量和产

量，通常会遭受各种大气条件以及生态条件和生产

措施的影响。为了保证茶叶质量，需要监测茶叶生

产的整个周期。传统方法依靠现场采样，监测，大

量消耗人力和物力，且信息量小。随着互联网技术

的发展，网络数据信息可以被挖掘。大量的非结构

化

信

息

，

如

：

天

气

信

息

，

温

度

和

湿

度

，

病

虫

害

预

测，土壤和其他信息可通过网络进行收集，利用这

些数据分析预测，建立面向大数据茶叶种植信息挖

掘的茶叶质量评估平台，为茶产品提供保障。

1 系统的构建

1.1 大数据分析与云计算

大数据分析是指通过对大量的非结构化数据进

行筛选，迅速提取有用信息的技术，并广泛地应用

于工程设计、经济计划、交通运输、生产管理、金

融等重要领域产生巨大的社会经济效益。大数据分

析并不是通过随机采集的方式分析数据，而是对所

有数据进行分析，因此并不受采集方式以及采集样

[1-2]

本差异影响，能够获取更加准确的分析结果

。随

着数据分析技术的发展，产生了大量的新的分析方

法。例如，Google公司通过对互联网中的流感数据

进行分析，使用聚合的方式合理预测流感的发展情

况，使得分析结果更加准确。本文通过现有的大数

据分析技术筛选提取大量网络相关茶叶信息，并联

合茶企业本身所具备的质量分析方法更好的预测茶

叶质量。

目前基于云计算平台的数据分析方法广泛使用，

其具有分析速度快，计算能力强，成本低等优点，适

应本文的需求。云计算(Cloud Computing)指的是

一种分布式并行计算方式，它能够对多种数据信息

进行处理，并在不增加任何设备的前提下提高数据

处理效率，且开发平台简单易于操作，节点扩充方

便，容错性能好。

1.2 平台设计框架

设计并实现一个基于云计算的大数据处理平台

(DAP，Data Analysis Platform)，可

以

对

网

络

大

规模数据进行实时的采集分析，处理以及数据导入

导出等操作。其主要特点如下：1)利用Hadoop作

为存储中心，方便从多个数据源读取数据；2)使用

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