本發(fā)明涉及屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，特別涉及一種基于Hadoop的無線電環(huán)境地圖數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

近年來，隨著無線移動(dòng)通信技術(shù)的發(fā)展，信息產(chǎn)業(yè)及相關(guān)電信、廣播、導(dǎo)航、空間、國(guó)防等無線電業(yè)務(wù)得到快速發(fā)展。然而，隨著無線電臺(tái)站數(shù)量增多、密度加大、地磁環(huán)境日益復(fù)雜，加之缺乏有效的表征方式和方法，導(dǎo)致日常無線電頻譜資源無法直觀、準(zhǔn)確地進(jìn)行管理，甚至造成了無線頻譜擁塞，從而制約了無線電的發(fā)展。無線環(huán)境地圖(REM，Radio Environment Map)的出現(xiàn)則可以有效化解這一難題，它將收集到的無線環(huán)境相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析之后結(jié)合城市電子地圖，融合時(shí)間、地理信息、頻譜、幅度等相關(guān)數(shù)據(jù)，構(gòu)成一個(gè)多維頻譜信息地圖。

無線環(huán)境地圖可以直觀的反映出真實(shí)的無線環(huán)境狀態(tài)，讓社會(huì)公眾感知無線電的存在，并且可以查看某個(gè)區(qū)域內(nèi)當(dāng)前或歷史的無線環(huán)境信息，無線環(huán)境地圖還能讓管理者直觀、清晰地對(duì)頻譜資源進(jìn)行管理。同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)側(cè)在進(jìn)行資源重配時(shí)，可以借助REM對(duì)資源分配的范圍、發(fā)射功率、天線的角度等參數(shù)進(jìn)行配置，從而優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能，并為無線電管理部門提供一個(gè)全新的頻譜監(jiān)管手段。

傳統(tǒng)的無線電環(huán)境地圖數(shù)據(jù)來源主要是基于已有的數(shù)據(jù)庫(kù)或者利用專門的路測(cè)設(shè)備進(jìn)行實(shí)際收集各種無線參數(shù)，這種方式具有感知節(jié)點(diǎn)部署成本高、擴(kuò)展性不強(qiáng)、實(shí)時(shí)性差等缺點(diǎn)，構(gòu)建的無線環(huán)境地圖大多是針對(duì)于小范圍的、某個(gè)特定應(yīng)用的。而新興的移動(dòng)群智感知技術(shù)利用普通大眾的移動(dòng)終端設(shè)備來進(jìn)行無線環(huán)境數(shù)據(jù)的收集能有限解決上述問題。在通過移動(dòng)群智感知方式進(jìn)行數(shù)據(jù)收集時(shí)，由于單個(gè)節(jié)點(diǎn)的感知能力有限，需要將感知任務(wù)分發(fā)給多種終端設(shè)備來進(jìn)行，然后通過對(duì)數(shù)據(jù)的綜合處理和分析，得到目標(biāo)區(qū)域的無線電環(huán)境地圖完整信息。由于數(shù)據(jù)來自多個(gè)不同的移動(dòng)終端設(shè)備，數(shù)據(jù)規(guī)模大、類型多、關(guān)系復(fù)雜、噪聲數(shù)據(jù)多，如何將這些海量的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾、存儲(chǔ)、融合、分析和可視化展示，是當(dāng)前需要解決的關(guān)鍵問題。

現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)已經(jīng)得到了很多的研究，但是仍然沒有一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)處理框架和單一的技術(shù)能夠用于多樣化的數(shù)據(jù)集，在數(shù)據(jù)處理的問題上，必須考慮數(shù)據(jù)集的特性、需要解決的問題、性能需求和其他因素來合理地選擇和設(shè)計(jì)合適的數(shù)據(jù)處理方案。本發(fā)明設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于Hadoop的無線電環(huán)境地圖數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)群智感知方式收集的無線電環(huán)境數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、預(yù)處理、融合、統(tǒng)計(jì)分析以及可視化展示，既可以直觀地反映出真實(shí)的無線環(huán)境狀態(tài)，讓普通用戶可以隨時(shí)查詢某區(qū)域當(dāng)前或歷史的無線環(huán)境信息，也為運(yùn)營(yíng)商和無線電相關(guān)部門對(duì)無線網(wǎng)絡(luò)資源的優(yōu)化和管理提供給重要的依據(jù)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明旨在解決以上現(xiàn)有技術(shù)的問題。提出了一種方便無線網(wǎng)絡(luò)資源的優(yōu)化和無線環(huán)境的管理的基于Hadoop的無線電環(huán)境地圖數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

一種基于Hadoop的無線電環(huán)境地圖數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，其包括：數(shù)據(jù)導(dǎo)入模塊、數(shù)據(jù)處理模塊和數(shù)據(jù)可視化模塊；其中，

數(shù)據(jù)導(dǎo)入模塊101：采用Flume海量日志收集技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)控并上傳通過移動(dòng)終端設(shè)備收集到的海量無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境信息至HDFS分布式文件系統(tǒng)中；

數(shù)據(jù)處理模塊102：是由若干服務(wù)器搭建起來的一個(gè)Hadoop分布式數(shù)據(jù)處理集群，包含數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)兩個(gè)子模塊，數(shù)據(jù)處理子模塊將數(shù)據(jù)采集模塊傳來的數(shù)據(jù)進(jìn)行包括數(shù)據(jù)融合、清洗、過濾在內(nèi)的處理，并統(tǒng)計(jì)分析出某時(shí)間段某區(qū)域內(nèi)的無線環(huán)境信息的變化情況和各個(gè)WiFi信道的占用情況；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)子模塊用于存儲(chǔ)原始數(shù)據(jù)以及經(jīng)過處理和分析之后的結(jié)果，其中Mysql作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，HBase作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)；

數(shù)據(jù)可視化模塊103：主要用于無線環(huán)境數(shù)據(jù)的可視化展示，通過調(diào)用網(wǎng)絡(luò)地圖，將處理結(jié)果中的位置信息與網(wǎng)絡(luò)地圖的位置信息進(jìn)行映射，并將對(duì)應(yīng)的無線環(huán)境的相關(guān)信息在地圖上顯示出來，普通用戶也能通過本系統(tǒng)查看某個(gè)區(qū)域內(nèi)當(dāng)前或歷史的無線環(huán)境狀態(tài)。

進(jìn)一步的，所述Flume主要包括：數(shù)據(jù)來源Source，數(shù)據(jù)緩存Channel，數(shù)據(jù)去向Sink，其中，Source，用于完成對(duì)日志數(shù)據(jù)監(jiān)控和收集，分成過渡值transtion和事件event傳入到Channel之中；Channel，主要用于提供一個(gè)隊(duì)列的功能，對(duì)Source提供中的數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的緩存；Sink，用于取出Channel中的數(shù)據(jù)，進(jìn)行相應(yīng)的存儲(chǔ)文件系統(tǒng)，或者提交到遠(yuǎn)程服務(wù)器。

進(jìn)一步的，所述海量無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境信息主要包括WiFi信號(hào)信息、LTE信號(hào)信息、GSM信號(hào)信息在內(nèi)

的信息。

進(jìn)一步的，所述數(shù)據(jù)導(dǎo)入模塊(101)采用Flume實(shí)時(shí)監(jiān)控并上傳通過移動(dòng)終端設(shè)備收集到的海量無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境信息至HDFS分布式文件系統(tǒng)中，包括以下步驟：

步驟201：讀取配置文件，獲取程序運(yùn)行參數(shù)，在FLUME_HOME/conf目錄下，編寫Flume的配置文件，命名為flume_first_conf，并將Web服務(wù)器中需要監(jiān)控的指定目錄配置為Flume的spoolDir；

步驟202：檢查是否有參數(shù)錯(cuò)誤，如果檢測(cè)到參數(shù)錯(cuò)誤，則結(jié)束本次數(shù)據(jù)導(dǎo)入，如果沒有檢測(cè)到參數(shù)錯(cuò)誤，則繼續(xù)本次數(shù)據(jù)導(dǎo)入，即跳轉(zhuǎn)到步驟203；

步驟203：Flume利用自身的組件Source實(shí)時(shí)監(jiān)控Web服務(wù)器中的指定目錄，即通過配置的spoolDir監(jiān)控指定目錄中新文件的變化；

步驟204：監(jiān)測(cè)Web服務(wù)器指定目錄中是否有新文件產(chǎn)生，如果沒有新文件的變化，則繼續(xù)監(jiān)測(cè)，如果一旦監(jiān)測(cè)到新文件出現(xiàn)，則跳轉(zhuǎn)到步驟205；

步驟205：檢測(cè)到新文件產(chǎn)生，就解析該新文件的內(nèi)容，然后寫入到Flume的組件Channel進(jìn)行緩存，組件Sink取出Channel緩存的數(shù)據(jù)提交到Hadoop集群中的HDFS分布式文件系統(tǒng)中；

步驟206：對(duì)Web服務(wù)器指定目錄下的已經(jīng)上傳的文件打上.COMPLETE后綴，標(biāo)記該文件已完成上傳，下一次不需要重復(fù)上傳。

進(jìn)一步的，所述數(shù)據(jù)處理模塊(102)的具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

步驟301：利用Hadoop中的MapReduce計(jì)算模式進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)，將HDFS分布式文件系統(tǒng)中的原始數(shù)據(jù)首先進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和過濾，即通過Maper函數(shù)分別對(duì)各個(gè)文件進(jìn)行去重和去除異常數(shù)據(jù)，再通過Reducer函數(shù)整合并再去重和去除異常數(shù)據(jù)；

步驟302：判斷數(shù)據(jù)是否符合決策要求，如果不符合決策要求，則進(jìn)行再一次的清洗和過濾，如果符合決策要求，則進(jìn)行步驟303；

步驟303：將清洗和過濾之后的干凈數(shù)據(jù)進(jìn)行字段分離，將每條數(shù)據(jù)中可能包含的WiFi信息、LTE信息、GSM信息分離出來，以便后續(xù)的數(shù)據(jù)融合；

步驟304：以地理位置信息和時(shí)間信息為節(jié)點(diǎn)，對(duì)字段分離后的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，得到某地理位置在某時(shí)刻的完整的無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境信息。

步驟305：通過聚類算法統(tǒng)計(jì)分析出該感知區(qū)域內(nèi)無線環(huán)境的變化情況，WiFi各信道的占用情況，各個(gè)運(yùn)營(yíng)商的4G網(wǎng)絡(luò)覆蓋質(zhì)量對(duì)比，網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性對(duì)比。

步驟306：將上述處理和分析的結(jié)果數(shù)據(jù)存入HDFS分布式文件系統(tǒng)中。

進(jìn)一步的，所述數(shù)據(jù)可視化模塊(103)通過調(diào)用網(wǎng)絡(luò)地圖，將處理結(jié)果中的位置信息與網(wǎng)絡(luò)地圖的位置信息進(jìn)行映射，并將對(duì)應(yīng)的無線環(huán)境的相關(guān)信息在地圖上顯示出來包括步驟；

步驟501：在百度地圖API首頁(yè)注冊(cè)賬號(hào)并獲取百度地圖API秘鑰；

步驟502：添加百度地圖的API，在網(wǎng)頁(yè)中加入地圖塊，用一個(gè)id來標(biāo)記它，添加需要調(diào)用的控件以及初始定位的地點(diǎn)；

步驟503：通過JSON讀取Mysql中的相關(guān)數(shù)據(jù)，并傳值給Javascript中的變量；

步驟504：根據(jù)獲取到的數(shù)據(jù)內(nèi)容，將這些數(shù)據(jù)中的經(jīng)緯度信息和百度地圖的地理位置信息進(jìn)行映射；

步驟505：根據(jù)步驟504的映射關(guān)系，調(diào)用相關(guān)的函數(shù)Heatmap()，根據(jù)連接到的WiFi熱點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度的信息生成WiFi信號(hào)強(qiáng)度熱力圖；

步驟506：根據(jù)步驟504的映射關(guān)系，調(diào)用BMap.Marker()函數(shù)創(chuàng)建標(biāo)注，并調(diào)用map.addOverlay()函數(shù)將標(biāo)注加入到地圖中，生成WiFi/GSM/LTE信號(hào)信息展示圖，點(diǎn)擊圖中的標(biāo)注，即可查看當(dāng)前的無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)信息；

步驟507：根據(jù)步驟504的映射關(guān)系，調(diào)用相關(guān)的函數(shù)BMap.Icon()等，生成LTE信號(hào)強(qiáng)度分布圖，可以從圖中看出感知區(qū)域內(nèi)LTE的強(qiáng)弱分布情況，即用顏色的深淺來表征信號(hào)的強(qiáng)弱。

本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)及有益效果如下：

本發(fā)明提出的一種基于Hadoop的無線電環(huán)境地圖數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)能夠適應(yīng)移動(dòng)終端設(shè)備收集的海量的無線電環(huán)境數(shù)據(jù)的處理和分析，并調(diào)用百度地圖API進(jìn)行實(shí)時(shí)的可視化展示，既可以直觀地反映出真實(shí)的無線環(huán)境狀態(tài)，讓普通用戶可以隨時(shí)查詢某區(qū)域當(dāng)前或歷史的無線環(huán)境信息，也有利于運(yùn)營(yíng)商和無線電相關(guān)部門對(duì)無線網(wǎng)絡(luò)資源的優(yōu)化和管理。

附圖說明

圖1是本發(fā)明提供優(yōu)選實(shí)施例本系統(tǒng)整體架構(gòu)圖；

圖2 無線環(huán)境地圖數(shù)據(jù)導(dǎo)入流程圖；

圖3 無線環(huán)境地圖數(shù)據(jù)處理流程圖；

圖4 無線環(huán)境地圖數(shù)據(jù)導(dǎo)出流程；

圖5 無線環(huán)境地圖數(shù)據(jù)可視化流程圖；

圖6 WiFi信號(hào)強(qiáng)度熱力圖；

圖7 WiFi信號(hào)信息展示圖；

圖8 感知區(qū)域內(nèi)LTE信號(hào)強(qiáng)度分布圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、詳細(xì)地描述。所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明的一部分實(shí)施例。

本發(fā)明解決上述技術(shù)問題的技術(shù)方案是：

參考附圖1所示，基于Hadoop的無線電環(huán)境地圖數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)主要包括三個(gè)模塊：

數(shù)據(jù)導(dǎo)入模塊101：移動(dòng)終端通過自身內(nèi)嵌的傳感器設(shè)備采集周圍的無線環(huán)境信息(主要包括WiFi信號(hào)信息、LTE信號(hào)信息、GSM信號(hào)信息等，具體數(shù)據(jù)類型分別如表1、表2、表3所示)，采集到的信息通過WiFi/3G/4G的方式上傳至Web服務(wù)器，本系統(tǒng)主要采用Flume海量日志收集系統(tǒng)將實(shí)時(shí)到達(dá)的終端設(shè)備采集到的無線環(huán)境相關(guān)數(shù)據(jù)上傳至數(shù)據(jù)處理模塊中的HDFS分布式文件系統(tǒng)中等待處理。所述Flume主要包括：數(shù)據(jù)來源Source，數(shù)據(jù)緩存Channel，數(shù)據(jù)去向Sink，其中，Source，用于完成對(duì)日志數(shù)據(jù)監(jiān)控和收集，分成過渡值transtion和事件event傳入到Channel之中；Channel，主要用于提供一個(gè)隊(duì)列的功能，對(duì)Source提供中的數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的緩存；Sink，用于取出Channel中的數(shù)據(jù)，進(jìn)行相應(yīng)的存儲(chǔ)文件系統(tǒng)，或者提交到遠(yuǎn)程服務(wù)器。

表1 WiFi信號(hào)數(shù)據(jù)

表2 LTE信號(hào)數(shù)據(jù)

表2 GSM信號(hào)數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)處理模塊102：這是本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理中心，是由若干服務(wù)器搭建起來的一個(gè)Hadoop分布式數(shù)據(jù)處理集群，包含數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)兩個(gè)子模塊。數(shù)據(jù)處理子模塊將數(shù)據(jù)采集模塊傳來的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合、清洗、過濾等處理，并統(tǒng)計(jì)分析出某時(shí)間段某區(qū)域內(nèi)的無線環(huán)境信息的變化情況和各個(gè)WiFi信道的占用情況等；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)子模塊用于存儲(chǔ)原始數(shù)據(jù)以及經(jīng)過處理和分析之后的結(jié)果，其中Mysql作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，HBase作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

數(shù)據(jù)可視化模塊103：此模塊主要用于無線環(huán)境數(shù)據(jù)的可視化展示。通過調(diào)用百度地圖API，將處理結(jié)果中的位置信息與百度地圖的位置信息進(jìn)行映射，并將對(duì)應(yīng)的無線環(huán)境的相關(guān)信息在地圖上顯示出來，方便無線資源和無線網(wǎng)絡(luò)的性能優(yōu)化，普通用戶也能通過本系統(tǒng)查看某個(gè)區(qū)域內(nèi)當(dāng)前或歷史的無線環(huán)境狀態(tài)。

下面參照附圖2，具體說明數(shù)據(jù)導(dǎo)入模塊的具體實(shí)現(xiàn)流程：

步驟201：讀取配置文件，獲取程序運(yùn)行參數(shù)。在利用Flume海量日志收集系統(tǒng)上傳文件之前需要對(duì)其進(jìn)行相關(guān)配置才能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控目錄并上傳，在FLUME_HOME/conf目錄下，編寫Flume的配置文件，命名為flume_first_conf，并將Web服務(wù)器中需要監(jiān)控的指定目錄配置為Flume的spoolDir。

步驟202：檢查是否有參數(shù)錯(cuò)誤。如果檢測(cè)到參數(shù)錯(cuò)誤，則結(jié)束本次數(shù)據(jù)導(dǎo)入。如果沒有檢測(cè)到參數(shù)錯(cuò)誤，則繼續(xù)本次數(shù)據(jù)導(dǎo)入，即跳轉(zhuǎn)到步驟203。

步驟203：Flume利用自身的組件Source實(shí)時(shí)監(jiān)控Web服務(wù)器中的指定目錄，即通過配置的spoolDir監(jiān)控指定目錄中新文件的變化。

步驟204：監(jiān)測(cè)Web服務(wù)器指定目錄中是否有新文件產(chǎn)生，如果沒有新文件的變化，則繼續(xù)監(jiān)測(cè)，如果一旦監(jiān)測(cè)到新文件出現(xiàn)，則跳轉(zhuǎn)到步驟205。

步驟205：檢測(cè)到新文件產(chǎn)生，就解析該新文件的內(nèi)容，然后寫入到Flume的組件Channel進(jìn)行緩存，組件Sink取出Channel緩存的數(shù)據(jù)提交到Hadoop集群中的HDFS分布式文件系統(tǒng)中。

步驟206：對(duì)Web服務(wù)器指定目錄下的已經(jīng)上傳的文件打上.COMPLETE后綴，標(biāo)記該文件已完成上傳，下一次不需要重復(fù)上傳。

下面參照附圖3，具體說明數(shù)據(jù)處理模塊中利用MapReduce進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析的具體實(shí)現(xiàn)流程：

步驟301：利用Hadoop中的MapReduce計(jì)算模式進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)，將HDFS分布式文件系統(tǒng)中的原始數(shù)據(jù)首先進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和過濾，即通過Maper函數(shù)分別對(duì)各個(gè)文件進(jìn)行去重和去除異常數(shù)據(jù)，再通過Reducer函數(shù)整合并再去重和去除異常數(shù)據(jù)。

步驟302：判斷數(shù)據(jù)是否符合決策要求，如果不符合決策要求，則進(jìn)行再一次的清洗和過濾，如果符合決策要求，則進(jìn)行步驟303。

步驟303：將清洗和過濾之后的干凈數(shù)據(jù)進(jìn)行字段分離，因?yàn)橐粭l數(shù)據(jù)中不一定同時(shí)包含所有種類的信息，所以需要將每條數(shù)據(jù)中可能包含的WiFi信息、LTE信息、GSM信息等分離出來，以便后續(xù)的數(shù)據(jù)融合。

步驟304：以地理位置信息和時(shí)間信息為節(jié)點(diǎn)，對(duì)字段分離后的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，得到某地理位置在某時(shí)刻的完整的無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境信息(即同時(shí)包含了WiFi信息、LTE信息、GSM信息等)。

步驟305：通過聚類算法統(tǒng)計(jì)分析出該感知區(qū)域內(nèi)無線環(huán)境的變化情況，WiFi各信道的占用情況，各個(gè)運(yùn)營(yíng)商的4G網(wǎng)絡(luò)覆蓋質(zhì)量對(duì)比，網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性對(duì)比等等。

步驟306：將上述處理和分析的結(jié)果數(shù)據(jù)存入HDFS分布式文件系統(tǒng)中。

下面參照附圖4，具體說明數(shù)據(jù)處理模塊中數(shù)據(jù)導(dǎo)出子模塊的具體實(shí)現(xiàn)流程：

步驟401：讀取配置文件，獲取程序運(yùn)行參數(shù)。在利用Sqoop(Sqoop是一個(gè)用來將Hadoop和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)相互轉(zhuǎn)移的工具)導(dǎo)出HDFS中的處理結(jié)果至HBase和Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)中時(shí)，需要對(duì)Sqoop進(jìn)行相關(guān)配置，即指定導(dǎo)出路徑、分隔符、導(dǎo)出條件等。

步驟402：檢查是否有參數(shù)錯(cuò)誤。如果檢測(cè)到參數(shù)錯(cuò)誤，則結(jié)束本次數(shù)據(jù)導(dǎo)出。如果沒有檢測(cè)到參數(shù)錯(cuò)誤，則繼續(xù)本次數(shù)據(jù)導(dǎo)出，即跳轉(zhuǎn)到步驟403。

步驟403：編寫SH腳本封裝Sqoop數(shù)據(jù)上傳命令，執(zhí)行該腳本將HDFS中的處理和分析的結(jié)果數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)中和HBase中，其中Mysql作為當(dāng)前數(shù)據(jù)暫存數(shù)據(jù)庫(kù)，每次更新即覆蓋原有內(nèi)容，HBase作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，用來存儲(chǔ)所有的歷史數(shù)據(jù)，以便后續(xù)的查詢和調(diào)用。

下面參照附圖5，具體說明數(shù)據(jù)可視化模塊的具體實(shí)現(xiàn)流程：

步驟501：在百度地圖API首頁(yè)注冊(cè)賬號(hào)并獲取百度地圖API秘鑰，本系統(tǒng)獲取的秘鑰是3YCG0jXoGMej8YWQnadiQha2GIXVwrF8，用于之后的百度地圖的調(diào)用。

步驟502：添加百度地圖的API，在網(wǎng)頁(yè)中加入地圖塊，用一個(gè)id來標(biāo)記它，添加需要調(diào)用的控件以及初始定位的地點(diǎn)等。

步驟503：通過JSON讀取Mysql中的相關(guān)數(shù)據(jù)(WiFi數(shù)據(jù)，GSM基站數(shù)據(jù)，LTE數(shù)據(jù)，以及經(jīng)過處理分析的結(jié)果)，并傳值給Javascript中的變量。

步驟504：根據(jù)獲取到的數(shù)據(jù)內(nèi)容，將這些數(shù)據(jù)中的經(jīng)緯度信息和百度地圖的地理位置信息進(jìn)行映射。

步驟505：根據(jù)步驟504的映射關(guān)系，調(diào)用相關(guān)的函數(shù)Heatmap()，根據(jù)連接到的WiFi熱點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度的信息生成WiFi信號(hào)強(qiáng)度熱力圖(如附圖6所示)。

步驟506：根據(jù)步驟504的映射關(guān)系，調(diào)用BMap.Marker()函數(shù)創(chuàng)建標(biāo)注，并調(diào)用map.addOverlay()函數(shù)將標(biāo)注加入到地圖中，生成WiFi/GSM/LTE信號(hào)信息展示圖(如附圖7所示)，點(diǎn)擊圖中的標(biāo)注，即可查看當(dāng)前的無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)信息。

步驟507：根據(jù)步驟504的映射關(guān)系，調(diào)用相關(guān)的函數(shù)BMap.Icon()等，生成LTE信號(hào)強(qiáng)度分布圖(如附圖8所示)，可以從圖中看出感知區(qū)域內(nèi)LTE的強(qiáng)弱分布情況，即用顏色的深淺來表征信號(hào)的強(qiáng)弱。

系統(tǒng)的部分結(jié)果展示參照附圖6，附圖7，附圖8。其中，附圖6為WiFi信號(hào)強(qiáng)度熱力圖，附圖7為WiFi信號(hào)信息展示圖，附圖8為感知區(qū)域內(nèi)LTE信號(hào)強(qiáng)度分布圖。

以上這些實(shí)施例應(yīng)理解為僅用于說明本發(fā)明而不用于限制本發(fā)明的保護(hù)范圍。在閱讀了本發(fā)明的記載的內(nèi)容之后，技術(shù)人員可以對(duì)本發(fā)明作各種改動(dòng)或修改，這些等效變化和修飾同樣落入本發(fā)明權(quán)利要求所限定的范圍。