xls1一63c5o/3是在电路图中看到的不知道是什么电器请大师解答

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-05-20 11:35 标签： oxls



目前针对钞票识别，一般都是使用看、摸、听、测四种方式，这里使用一种比较客观的方式类进行识别。 建设冠字号管理查询，以冠字号查询为手段，有效解决银行对外误付假币的问题。从源头解决伪钞问题。

本系统就是使用客观的方法来验证伪钞。本系统采用的方案是基于冠字号的，每张人民币的冠字号是唯一的，如果有一个大表可以把所有的人民币以及人民币对应的操作（在什么时间、什么地点存入或获取）记录下来，这样在进行存取时就可以根据冠字号先查询一下，看当前冠字号对应的纸币在大表中的保存的情况，这样就可以确定当前冠字号对应的纸币是否是伪钞了（这里假设在大表中的所有冠字号对应的钞票都是真钞）。

目前，基于传统存储数据一般在千万级别（受限于查询等性能），但是如果要存储所有钞票的信息以及其被存储或获取的记录信息，那么传统数据库肯定是不能胜任的。所以本系统是基于HBase的。

? 存储万级用户信息；

? 存储百万级别钞票信息；

? 支持前端业务每秒500+实时查询请求；

? 数据存储和计算能够可扩展；

? 提供统一接口，支持前端相关查询业务；

说明： 其中前两条，万级用户信息和百万级钞票信息是根据数据确定的，这里可以根据数据以及集群的大小进行调整（如果集群够大，存储信息也可以很大）；

冠字号查询系统包括下面5层：

? 数据层：包括基础数据MySQL、文档、Web数据等；

? 数据处理层：主要是数据的加载，包括MR加载方式、 API加载模式、Sqoop加载模式等；

? 数据存储层：主要是HBase存储，包括钞票的所有信息以及用户信息等；

? 数据服务层：主要是对外提供查询、存储等接口服务；

? 数据应用层：存取钞系统，在存钞时设计到伪钞识别；其他应用系统；

冠字号存储记录（冠字号，表中是否有该冠字号（0表示没有，1表示有），存储或取时间，存储或取所在银行编号，用户id）：

用户信息表（用户Id，名字，出生日期，性别，地址，手机号，绑定银行编号）：

对数据进过初步探索，发现冠字号规律如下：

假设每个用户每天进行10次操作，如果要保存100天数据，那么设置版本数为1000，则建表语句如下：

0

long型（可以存储用户操作的时间）

如果用户是存储行为，那么在行为结束后，该值为1

对数据进过初步探索，发现用户信息规律如下：

0

系统在投入使用的时候，已经存在历史数据，需要把历史数据批量导入到系统中；在人民币首次发行时，也需要批量导入系统中。这里的导入直接使用MR导入。

MR设计成一个通用的数据从HDFS导入HBase的MR： 

 

 主类的run方法中使用的是传统的MR导入HBase的代码，只是设置了额外的参数，这里主类参数意思解释如下：
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 date_format : timestamp日期格式，如果列描述中没有ts那么就代表原始数据中没有timestamp，则此参数没有意义；

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 for(int i=0;i
Mapper是整个流程的核心，主要负责进行数据解析、并从HDFS导入到HBase表中的工作，其各个部分功能如下：
? setup()：获取输入数据字段分隔符，获取列簇、列名，获取rowkey列标，获取ts格式及列标（如果没有的话，就按照插入数据的时间设置）；
? map()：解析、过滤并提取数据（需要的字段数据），生成Put对象，写入HBase；
 
 

只需要进行拼凑参数，然后直接调用即可。



目前针对钞票识别，一般都是使用看、摸、听、测四种方式，这里使用一种比较客观的方式类进行识别。 建设冠字号管理查询，以冠字号查询为手段，有效解决银行对外误付假币的问题。从源头解决伪钞问题。

本系统就是使用客观的方法来验证伪钞。本系统采用的方案是基于冠字号的，每张人民币的冠字号是唯一的，如果有一个大表可以把所有的人民币以及人民币对应的操作（在什么时间、什么地点存入或获取）记录下来，这样在进行存取时就可以根据冠字号先查询一下，看当前冠字号对应的纸币在大表中的保存的情况，这样就可以确定当前冠字号对应的纸币是否是伪钞了（这里假设在大表中的所有冠字号对应的钞票都是真钞）。

目前，基于传统存储数据一般在千万级别（受限于查询等性能），但是如果要存储所有钞票的信息以及其被存储或获取的记录信息，那么传统数据库肯定是不能胜任的。所以本系统是基于HBase的。

? 存储万级用户信息；

? 存储百万级别钞票信息；

? 支持前端业务每秒500+实时查询请求；

? 数据存储和计算能够可扩展；

? 提供统一接口，支持前端相关查询业务；

说明： 其中前两条，万级用户信息和百万级钞票信息是根据数据确定的，这里可以根据数据以及集群的大小进行调整（如果集群够大，存储信息也可以很大）；

冠字号查询系统包括下面5层：

? 数据层：包括基础数据MySQL、文档、Web数据等；

? 数据处理层：主要是数据的加载，包括MR加载方式、 API加载模式、Sqoop加载模式等；

? 数据存储层：主要是HBase存储，包括钞票的所有信息以及用户信息等；

? 数据服务层：主要是对外提供查询、存储等接口服务；

? 数据应用层：存取钞系统，在存钞时设计到伪钞识别；其他应用系统；

冠字号存储记录（冠字号，表中是否有该冠字号（0表示没有，1表示有），存储或取时间，存储或取所在银行编号，用户id）：

用户信息表（用户Id，名字，出生日期，性别，地址，手机号，绑定银行编号）：

对数据进过初步探索，发现冠字号规律如下：

假设每个用户每天进行10次操作，如果要保存100天数据，那么设置版本数为1000，则建表语句如下：

0

long型（可以存储用户操作的时间）

如果用户是存储行为，那么在行为结束后，该值为1

对数据进过初步探索，发现用户信息规律如下：

0

系统在投入使用的时候，已经存在历史数据，需要把历史数据批量导入到系统中；在人民币首次发行时，也需要批量导入系统中。这里的导入直接使用MR导入。

MR设计成一个通用的数据从HDFS导入HBase的MR： 

 

 主类的run方法中使用的是传统的MR导入HBase的代码，只是设置了额外的参数，这里主类参数意思解释如下：
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 date_format : timestamp日期格式，如果列描述中没有ts那么就代表原始数据中没有timestamp，则此参数没有意义；

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 for(int i=0;i
Mapper是整个流程的核心，主要负责进行数据解析、并从HDFS导入到HBase表中的工作，其各个部分功能如下：
? setup()：获取输入数据字段分隔符，获取列簇、列名，获取rowkey列标，获取ts格式及列标（如果没有的话，就按照插入数据的时间设置）；
? map()：解析、过滤并提取数据（需要的字段数据），生成Put对象，写入HBase；
 
 

只需要进行拼凑参数，然后直接调用即可。

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