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設備與云平臺通信，通常是一串二進制數據，不具備可讀性，需要將數據解析成更易讀的數據格式。本文將介紹數據解析是什么，以及在ZWS云平臺中如何配置解析腳本對設備數據解析。

應用場景

市面上生產的傳統設備，往往不具備聯網能力，且外界通信主要通過串口傳輸二進制數據。在將這些設備接入物聯網平臺，進行數字化管理過程中，會遇到一個問題“如何將上報的二進制數據變成更易讀的JSON數據？”，比如：上報“01040209E8A9”如何變成“溫度：25.36℃”，這個將原始數據轉換成JSON數據的過程就是數據解析。

數據解析流程

數據解析簡化流程：黑盒二進制數據->解析處理->易讀JSON數據。

數據解析配置

接下來，我們通過溫控器+DTU接入ZWS物聯網云平臺，來看看溫控器數據是如何進行數據解析的。

* 說明：溫控器不具備入網能力，這里用DTU作為網關透傳。

1. 配置數據模型

首先，要在云平臺中定義設備類型的數據模型，溫控器有溫度、濕度兩個數據點，所以數據模型配置如下：

后續的解析腳本會按照模型設置的數據點來返回解析后的數據。

2. 配置數據解析腳本

編寫解析腳本前，需要先了解設備上報的數據格式，我們來看下溫控器讀取溫濕度的數據幀。溫控器使用自定義協議格式的數據幀，格式如下：

以數據0406E219647FE6為例，解析規則對應：04數據長度（表示數據有4個字節）、06E21964 溫濕度值、7FE6 校驗碼。

因此，溫控器解析腳本內容如下：

//GroovyUtils為通用解析工具
import com.zlgcloud.iotplatform.iotmapping.commons.GroovyUtils
import java.nio.ByteBuffer;




/**
 * 將二進制報文解析成物模型的map數據
 *
 * @param rawData 二進制報文
 * @return 物模型數據
 * @description 方法名必須為rawDataToJson，參數必須是byte[]類型
 */
static Map rawDataToJson(byte[] rawData) {
  Map map = new HashMap<>();
  Map dataMap = new HashMap<>();
  //定義解析數據的map，key固定為data，用于存放對應事件內字段的數據
  map.put("data", dataMap);
  //設置數據模型配置中定義的數據點
  map.put("event_name", "MX_TEMP_fn.raw");


  //初始溫度、濕度為0
  float temperature = 0;
  float humidity = 0;


  //開始解析數據
  ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.wrap(rawData);
  //從第0個字節開始讀取
  int offset = 0;
  //讀取長度
  int dataLen = byteBuffer.get(offset);
  offset += 1;
  //如果長度為4，則同時解析溫度和濕度數據；否則長度就為2，只解析溫度數據
  if (dataLen == 4) {
    // 解析溫度
    temperature = byteBuffer.getShort(offset);
    if (temperature >= 4096) {
      // 負值
      temperature = -1 * (temperature - 4096);
    }
    temperature = temperature / 100;
    //解析濕度
    offset += 2;
    humidity = byteBuffer.getShort(offset);
    humidity = humidity / 100;
  } else {
    //解析溫度
    temperature = byteBuffer.getShort(offset);
    if (temperature >= 4096) {
      // 負值
      temperature = -1 * (temperature - 4096);
    }
    temperature = temperature / 100;
  }


  //將數據按數據模型配置定義的格式放入返回值中
  dataMap.put("temperature", temperature);
  dataMap.put("humidity", humidity);


  return map;
}