业务和功能介绍
1.民航大数据平台项目旨在解决民航数据分散、标准不统一的问题，构建统一的民航数据平台，形成行业标准参数和指标体系，实现"让业务少做配置和修改就能完成绝大部分业务"的目标。
2.系统分为三个核心子系统：业务系统、大数据集群和采集系统，实现民航运行数据的采集、存储、计算和管理。业务系统提供租户、用户、角色管理及数据源管理、任务管理等功能；大数据集群作为核心存储与计算系统，提供数据接入、存储、指标计算、查询及任务调度；采集系统负责对接各航空公司，获取QAR文件、飞行计划、ACARS报文、气象报文等运行数据。
3.业务流程为：Agent从航司系统获取原始数据→采集系统对接并存储数据→大数据集群进行分析计算→业务系统提供管理界面和数据服务，形成"数据采集-存储-分析-应用"的完整闭环，实现民航运行数据的标准化、规范化和高效利用。
2.系统分为三个核心子系统：业务系统、大数据集群和采集系统，实现民航运行数据的采集、存储、计算和管理。业务系统提供租户、用户、角色管理及数据源管理、任务管理等功能；大数据集群作为核心存储与计算系统，提供数据接入、存储、指标计算、查询及任务调度；采集系统负责对接各航空公司，获取QAR文件、飞行计划、ACARS报文、气象报文等运行数据。
3.业务流程为：Agent从航司系统获取原始数据→采集系统对接并存储数据→大数据集群进行分析计算→业务系统提供管理界面和数据服务，形成"数据采集-存储-分析-应用"的完整闭环，实现民航运行数据的标准化、规范化和高效利用。
项目实现
1.系统采用Java和Scala作为开发语言，基于Hadoop和Spark生态圈构建，使用Cloudera作为运维管理工具，引入Kafka、Spring、Zookeeper等成熟框架。
2.我负责采集系统的设计与开发，实现航司数据的标准化接入，包括QAR文件、飞行计划、ACARS报文等10余类数据的采集与处理。成功对接了3家航空公司系统，实现日均处理数据量12TB，数据同步成功率99.5%，采集延迟控制在30分钟内。
3.主要难点在于不同航司数据格式和标准不统一，通过设计灵活的采集参数体系（包括采集参数、自定义参数、标准参数、出厂构型参数等），实现了不同航司数据的标准化接入。另一个难点是QAR文件的识别与解析，通过设计基于飞机编号和同步字的识别逻辑，解决了QAR文件的自动识别问题，使QAR文件识别准确率达到98.7%。同时，针对大数据平台与航司系统的接口不一致问题，设计了统一的Agent接口规范，减少了航司数据接入的配置工作量，使平均接入时间从3天缩短至8小时，大幅提升了系统部署效率。
2.我负责采集系统的设计与开发，实现航司数据的标准化接入，包括QAR文件、飞行计划、ACARS报文等10余类数据的采集与处理。成功对接了3家航空公司系统，实现日均处理数据量12TB，数据同步成功率99.5%，采集延迟控制在30分钟内。
3.主要难点在于不同航司数据格式和标准不统一，通过设计灵活的采集参数体系（包括采集参数、自定义参数、标准参数、出厂构型参数等），实现了不同航司数据的标准化接入。另一个难点是QAR文件的识别与解析，通过设计基于飞机编号和同步字的识别逻辑，解决了QAR文件的自动识别问题，使QAR文件识别准确率达到98.7%。同时，针对大数据平台与航司系统的接口不一致问题，设计了统一的Agent接口规范，减少了航司数据接入的配置工作量，使平均接入时间从3天缩短至8小时，大幅提升了系统部署效率。
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