李傳志

（吉林工業(yè)經濟學校，吉林 吉林132000）

快速存取記錄器（QAR）是一種機載飛行數(shù)據(jù)記錄儀，相比以往較為常見的黑匣子，前者更具時序性，并且擁有容量大、參數(shù)多等優(yōu)勢[1]。但由于QAR 數(shù)據(jù)數(shù)量較多，傳統(tǒng)關系數(shù)據(jù)庫難以高效完成數(shù)據(jù)存取，所以急需一款新型QAR 數(shù)據(jù)儲存系統(tǒng)，實現(xiàn)QAR 數(shù)據(jù)的快速存取。本文以HBase 技術為基礎，構建一種QAR 數(shù)據(jù)儲存系統(tǒng)。

1 數(shù)據(jù)儲存模式設計

1.1 參數(shù)主題劃分

通過與專業(yè)人士探討分析，結合航空公司關注問題，本文將QAR 數(shù)據(jù)分為安全分析、航跡描繪、節(jié)省燃油、發(fā)動機狀況、預測、飛行員操作分析及其他等七個主題。安全分析主題主要參數(shù)包含無線電高度、高度、風向、航向、偏流角、攻角、地速、V1速度、V2 速度、Vr 速度、Vref 速度、左右油門反推位、左反推伸出、左反推轉換、打開A/T、A/T 脫開、APU 啟動和A/P 關斷；航跡描繪主題主要參數(shù)包含經度、緯度、高度、航向和偏流角；節(jié)省燃油主題主要參數(shù)包含地速、空速、發(fā)轉速、左發(fā)轉速、N1、N2、馬赫、飛機重量、左右主油箱燃油流量、擾流板位置、選擇高度、選擇垂直速度、選擇馬赫速度、選擇空速和大氣靜壓；發(fā)動機狀況主題主要參數(shù)包含高度、高低壓轉子轉數(shù)、馬赫數(shù)、油門桿角度和風扇進口溫度；預測主題主要參數(shù)包含傾斜角度、俯仰角度、滑油壓力、EGT 溫度、左右油箱燃油流量、VOR 頻率、TCAS狀態(tài)、垂直加速度等；飛行員操作分析主題主要參數(shù)包含下降率、偏航角、襟翼度數(shù)、著陸速度和速度變化率；其他主題包含未納入以上主題的參數(shù)。

1.2 QAR 數(shù)據(jù)儲存設計

本文設計QAR 數(shù)據(jù)儲存系統(tǒng)主要涉及HBase 表結構設計、Value 表行鍵設計和預分區(qū)設計三方面內容。

HBase 表結構設計：通常情況下，每個QAR 文件在完成譯碼后均由航班信息、參數(shù)信息和參數(shù)值三部分內容組成，據(jù)此本文將QAR 數(shù)據(jù)分為航班元信息、參數(shù)元信息和參數(shù)值三大類。通過QAR 數(shù)據(jù)類別和超限事件進行需求分析，本文分別設計出航班元信息表（FI）、參數(shù)元信息表（PI）、航班參數(shù)索引表（I）和數(shù)據(jù)值表（V）四個表。FI 表行鍵由航班號和航班日期組成，列簇為F_CF，共包括起飛落地時間、起飛落地機場、機尾號、航空公司及航班序列號等七列。PI 表行鍵由參數(shù)名稱組成，列簇為P_CF，共包括參數(shù)簡稱、單位、主題及參數(shù)序列號等四列。I 表行鍵由航班號、航班日期和參數(shù)名稱組成，列簇為I_CF1和I_CF2，I_CF1 包括航班參數(shù)編號一列，I_CF2 包括航班參數(shù)對應MD5 值一列。V 表行鍵由航班號、航班日期、參數(shù)名稱、參數(shù)主題及參數(shù)取值對應時間組成，列簇為V_CF，共包括00～59秒數(shù)據(jù)值六十個參數(shù)[2]。

Value 表行鍵設計：本文設計V 表行鍵主要由五個部分組成，為能盡量縮短行鍵長度，以減少儲存空間占用，本文利用MD5 散列對V 表行鍵進行改進，行鍵前4 個字節(jié)設置為航班號、航班日期及參數(shù)主題，行鍵中間8 個字節(jié)分別設置為航班序列號和參數(shù)序列號，行鍵后4 個字節(jié)設置為參數(shù)取值對應時間，包括小時位與分鐘位。

1.3 儲存與查詢過程實現(xiàn)

由于FI 表、PI 表和I 表三者儲存原理大致相同，因此本文僅對FI 表儲存原理過程進行描述。QAR 數(shù)據(jù)在完成譯碼處理后，其路徑會被記錄在本文文件中，需要使用QAR 文件時，僅需讀取存儲路徑信息的文本文件，即可打開QAR 文件，隨后對QAR 文件表頭第一、二行內容進行解析，即可將FI 表中的航班元信息全部讀取出來，其中航班號由航班公司二位代碼和航班序列號組成，航班日期則按照yyyymmdd 格式進行提取，機尾號由字母B 和阿拉伯數(shù)字組成，機場四字碼代表起飛落地機場，起飛落地時間選用12 小時制來表示，根據(jù)AM和PM區(qū)分上下午。對QAR 文件存儲路徑進行讀取時，會對此路徑位置進行記錄，并生成4 字節(jié)數(shù)字序列號，并將其賦值于航班序列號。隨后再將QAR 文件表頭和FI 表相關數(shù)據(jù)以put（List）形式批量提交至服務端，并進行數(shù)據(jù)寫入，流程詳見圖1。V 表儲存QAR 文件參數(shù)值時，將每100 行需要讀取的QAR 文件數(shù)據(jù)作為一組，單組中根據(jù)參數(shù)維對數(shù)據(jù)進行處理，選取參數(shù)采集時間，并將其分割為分數(shù)據(jù)和秒數(shù)據(jù)，同樣采取MD5 散列的方式組織行鍵，同創(chuàng)建對應put 對象，以秒數(shù)據(jù)作為V 表列名，隨后再將每分鐘的數(shù)據(jù)列添加至put 對象當中，再將put 對象添加至put 列表對象當中，最后將其提交至數(shù)據(jù)表，完成數(shù)據(jù)值儲存。

圖1 FI 表數(shù)據(jù)儲存流程示意圖

對于數(shù)據(jù)查詢，將航班號、參數(shù)名稱、起始查詢時間和終止查詢時間分別設定為f、p、t1和t2，在進行飛行品質監(jiān)控分析過程中，查詢條件則可表示為q（f，p，t1，t2）。比如在2020 年1 月1日航班號為AB2259 的航班，k 時間在10:20 至10:22 的地速ground speed 取值查詢可表示為q（“AB225920200101”，“ground speed”，“1020”，“1022”），經行鍵過濾器得到I 表對應列值和MD5 值，隨后再將兩列值組合獲得V 表行鍵高12 字節(jié)，接著將查詢到的參數(shù)時間范圍添加到V 表行鍵低4 字節(jié)中，進而獲得查詢V 表行鍵范圍，通過設置二級過濾器，對V 表進行過濾，最后對掃描對象進行創(chuàng)建，再將二級過濾器添加至掃描器對象，進而獲得查詢結果。

2 實驗結果及分析

2.1 設置實驗環(huán)境

抽取2020 年上半年某航空公司200 個航段QAR 數(shù)據(jù)文件作為實驗數(shù)據(jù)，實驗集群包括一個主節(jié)點和兩個虛擬節(jié)點，集群整體搭建服務器內存為32G，磁盤儲存空間為3T，服務器型號為PowerEdge R740。單節(jié)點各分磁盤空間50GB、內存1GB，選用單核CPU，Hadoop 集群選用Hadoop2.7.6、Zookeeper3.4.13及HBase2.6.5，分區(qū)b 設置為27，集群HDFS 復制因子設置為2。

2.2 QAR 數(shù)據(jù)儲存分布

于QAR 文件數(shù)量遞增條件下進行QAR 數(shù)據(jù)儲存分布效果實驗，設置5 組測試，QAR 文件個數(shù)分別使用30、90、120、160和200 個。實驗結果顯示，各個數(shù)據(jù)節(jié)點數(shù)據(jù)增長趨勢大致相同，同時利用MD5 散列改進的V 表，可提高數(shù)據(jù)分布的離散性，進而避免數(shù)據(jù)寫入時發(fā)生熱點問題，此外，通過劃分出27 個分區(qū)，也保證了各分區(qū)數(shù)據(jù)數(shù)量相對平衡，進而有效避免數(shù)據(jù)傾斜的發(fā)生。

2.3 QAR 數(shù)據(jù)查詢

通過對實際飛行品質進行需求分析，本文共設置3 種查詢場景完成QAR 數(shù)據(jù)查詢實驗。實驗一是對指定航班指定參數(shù)5分鐘內300 個參數(shù)進行查詢，實驗二是對指定航班指定主題下5 個不同參數(shù)1 分鐘內60 個連續(xù)數(shù)據(jù)進行查詢，實驗三是對指定航班5 個不同主題下指定參數(shù)1 分鐘內60 個連續(xù)數(shù)據(jù)進行查詢，每個實驗均進行20 次。實驗結果顯示，實驗一、實驗二及實驗三進行20 次查詢的平均耗時分別為299.63ms、1786.40ms及1909.75ms，表明本文設計儲存系統(tǒng)更適合對指定參數(shù)一段時間內連續(xù)取值序列進行查詢。

3 結論

本文設計基于HBase 技術的QAR 數(shù)據(jù)儲存系統(tǒng)可將QAR數(shù)據(jù)相對均勻的儲存在HBase 集群當中，降低資源消耗，在數(shù)據(jù)查詢方面也可實現(xiàn)快速查詢，特別是在QAR 參數(shù)取值序列場景中查詢效率極高。