本研究聚焦于煤炭行业的大数据挑战，深入探讨并开发适用于煤炭开采过程中的数据收集、分析与应用的技术方案。旨在通过技术创新提升煤矿作业效率和安全性。
针对我国煤炭开采技术已步入机械化、自动化、智能化无人开采及建设智慧矿山阶段，随着数据生产时代的到来，产生的海量数据处理问题日益凸显。为此，构建煤炭开采的大数据处理平台显得尤为必要。
在分析了我国煤炭开采过程中产生大量复杂且时效性强的数据，并考虑到这些数据可能存在的失真风险以及对预判性的高要求和较低的价值密度特点后，我们提出了一种基于大数据理论和技术的解决方案，从硬件与软件两个方面架构该平台。
对于硬件部分：建议以现有的信息化建设为基础，在已选配服务器的基础上应用集群技术搭建新的服务器群，并根据实际需求进行升级、增配或调整；通过计算管理文件数量及数据存储量等因素来确定各节点内存大小；主结点应采用多内核和线程的CPU，同时将软件与海量数据分开储存：在本地使用固态盘存放应用软件，在网络接入存储和存储区域网络中整合进行大数据存取操作，以确保统一的数据管理、易于扩展以及容错能力，并提高集群I/O速度。
对于平台的构建而言，我们还强调了软件架构的重要性。具体来说，需要开发或选择适合的大数据处理工具和技术栈（如Hadoop, Spark等），以便于有效管理和分析海量且复杂多样的煤炭开采相关数据；同时也要设计一套高效的数据清洗和预处理流程来减少错误信息的影响，并提升整体系统的性能与可靠性。
这一平台的建立将有助于提高我国煤矿行业的智能化水平，促进其向更加安全、环保的方向发展。
5星
