基于大数据的企业用户数据分析平台的设计与实现
这是一篇关于数据分析,Hive,Spark,ClickHouse的论文, 主要内容为近年来,随着互联网的发展,越来越多的人开始使用互联网进行日常的工作生活,因此几乎所有行业都或多或少的受到大数据的影响。现如今互联网技术已经开始影响各个行业的发展,并且已经成为每个处理单元的必要元素。通过大数据技术,帮助公司将海量的碎片数据进行管理并分析,不仅可以使企业能够跟随瞬息万变的潮流而不断更新,而且还具有预测未来发展趋势的能力,使企业占据更有竞争力的地位。现在市场上大多数的数据分析平台底层是基于Hive数据仓库和Spark分析引擎来进行底层数据计算,能够保证在拥有极大数据量的同时,在尽可能短的时间内分析出所需要的数据指标。但是随着数据量以及查询需求的增加,使用Spark作为底层的计算引擎已经无法满足系统用户对于查询速度的需求。本文所阐述的数据分析系统大多数的业务场景是单表查询,而对于单表查询来说,ClickHouse的查询速度比Spark要快很多,因此本文所阐述的数据分析系统使用ClickHouse作为底层的数据计算引擎。本文所阐述的企业用户数据分析系统采用MVC设计模式,使用Java语言、Spring MVC、MyBatis开发系统,使用Hive、Spark、ClickHouse作为底层数据分析引擎,主要有数据分析模块、后台管理模块两大模块。其中,作者在系统开发过程中独立完成了数据分析模块的所有子模块的设计与开发工作,并参与研发了用户分群策略以及数据分析引擎的选型,同时参与了ClickHouse集群的搭建工作。数据分析模块:主要用于各类数据分析,包括事件分析、漏斗分析、留存分析和用户属性分析等功能,通过在客户端进行埋点,获取用户的使用数据,并将数据存储在数据仓库中,在前端通过不同的筛选条件,将任务提交至数据分析引擎进行数据的统计以及分析,最终以图表的形式展示。后台管理模块:主要用于系统管理员对系统进行管理,包括控制台管理、元数据管理等功能,主要用于管理员对系统的数据分析所用到的数据源以及数据库中的数据进行统一管理,为数据分析提供支撑。本系统使用大数据处理工具进行用户碎片数据的统一管理以及用户分析,并已经通过系统测试并上线,为企业实现用户的偏好分析以及精准化营销策略搭建了快速、精确的数据分析平台。
基于体温数据的疫情监测管理系统的设计与实现
这是一篇关于疫情前中期监测,实时计算,Hive,数据仓库的论文, 主要内容为在新冠疫情持续肆虐全球的背景下,我国取得了震撼世界的抗疫成绩,进入了以防范为主的后疫情时代。国家逐步建立起了一套预防监控体系,其中全自动红外测温设备把控第一道关卡,但是目前体温检测基本以本地机器为终端,数据孤立严重。因此本文建立了一个以区域为整体的大数据管理系统,通过实时和批量采集各测温设备的监测数据,该系统能通过数据的处理、分析,管理人员能在疫情爆发的前中期及时的察觉异常,从而达到控制疫情爆发的效果。基于体温的疫情监测管理系统的设计和实现,严格按照实际应用中的开发模式,首先从现有疫情防控情况和面对疫情爆发暴露出的问题入手,进行了详细的需求调查,确定了为解决疫情数据孤岛和为疫情爆发前中期提供分析和辅助判断的主要开发目的,按照需求设计了系统的功能、技术、体系架构,将系统分为担负异常数据预警和远程跟踪处理的实时监测预警模块、担负全量体温数据分析的离线分析模块,以及监测系统管理模块,对需求中各功能子模块进行了详细设计。系统服务端使用的是Spring Boot开发框架,大数据端采用的是以Spark Streaming+Hive的流批分离式处理,实时流保证异常体温数据高粒度的及时统计及预警机制,批处理完成全量体温数据的分析处理。对异常体温数据,通过Flume和Kafka完成对体温检测日志的采集以及传输工作,重点在于对各设备类型测温日志进行标准化和ETL预处理,对Kafka和Flume进行了一定的优化,提高了数据传输的效率和服务的高可用性。针对全量体温数据,设计开发了Hive数据仓库,通过维度建模和分层设计解决了历史体温数据的存储问题,重点在于通过Kettle完成数据仓库的数据抽取、清洗和整合操作,提高了疫情统计分析的效率。最后由系统平台进行权限控制和数据展示工作,并开发了数据查询子功能,监测人员通过选项框即可完成Hive查询工作。体温监测系统采用大数据处理分析的方法,可以实现疫情实时监测上报,异常体温远程监控处理,体温数据实时与离线分析的功能,达到将原本各单位独立的红外测温设备统一管理,为疫情传播的前中期提供有效的分析手段的目的。此系统能为现有的体温检测预防体系提供一定的参考意义。
基于Hive的电商多维分析系统的设计与实现
这是一篇关于数据仓库,大数据分析平台,Hive,ETL,CDH的论文, 主要内容为最近几年,我国大数据在政策、技术、产业、应用等多个层面都取得了显著进展,中国数字经济规模大幅增长。与此同时,电商互联网公司也掌握了其他行业和企业无法相比的大数据,拥有着最精准,最全面的用户数据,因此,运用巨量数据指导企业的运营和加速互联网产品的升级,也形成为了未来电商互联网公司向数据驱动服务和争夺市场份额的共识,而数据源的异构性以及PB乃至TB数量级历史数据的应用转化却对采用传统的企业数据仓库的多维分析带来了巨大的挑战。为了解决海量数据下传统基于大型服务器的数据仓库高额运维代价,以及凭借人员经验迭代互联网产品局限性,本文充分考虑电商用户数据的特点,设计并开发了基于Hive的电商多维分析系统,进而用数据驱动决策和智慧运营,提高数据资源的复用性,该系统实现了基于CDH的大数据平台架构,并在此平台之上实现基于Hive的四层数据仓库,通过分层建设数据仓库,大大提升了数据治理能力,保证了数据质量,优化了传统通过Linux下crontab的作业调度,集成Azkaban作业调度,全面监控数据运行,并实现了电商用户活跃等相关指标,论文的主要工作如下:1.本文研究了现有的大数据平台相关技术,搭建了基于CDH的企业级大数据平台并设计实现了基于CDH平台的Hive数据仓库。2.提出并设计了一种新型的自研组件即基于Kafka的多管道(Pipline)采集模块,解决了异构数据源的加载与存储问题,在异构系统大规模的数据迁移中保证了大数据的数据一致性,很好的控制了数据的质量水平。3.基于Hive提出并设计了四层数仓数据模型,实现了数仓不同层级之间不同粒度数据管理,加速了查询过程与数据计算过程,并运用SSM框架实现了数据可视化。4.集成Azkaban作业调度系统,解决传统数仓人工报表的编写难、维护难、升级难的问题,设计实现数据仓库作业全自动调度并完成系统测试。
基于大数据的企业用户数据分析平台的设计与实现
这是一篇关于数据分析,Hive,Spark,ClickHouse的论文, 主要内容为近年来,随着互联网的发展,越来越多的人开始使用互联网进行日常的工作生活,因此几乎所有行业都或多或少的受到大数据的影响。现如今互联网技术已经开始影响各个行业的发展,并且已经成为每个处理单元的必要元素。通过大数据技术,帮助公司将海量的碎片数据进行管理并分析,不仅可以使企业能够跟随瞬息万变的潮流而不断更新,而且还具有预测未来发展趋势的能力,使企业占据更有竞争力的地位。现在市场上大多数的数据分析平台底层是基于Hive数据仓库和Spark分析引擎来进行底层数据计算,能够保证在拥有极大数据量的同时,在尽可能短的时间内分析出所需要的数据指标。但是随着数据量以及查询需求的增加,使用Spark作为底层的计算引擎已经无法满足系统用户对于查询速度的需求。本文所阐述的数据分析系统大多数的业务场景是单表查询,而对于单表查询来说,ClickHouse的查询速度比Spark要快很多,因此本文所阐述的数据分析系统使用ClickHouse作为底层的数据计算引擎。本文所阐述的企业用户数据分析系统采用MVC设计模式,使用Java语言、Spring MVC、MyBatis开发系统,使用Hive、Spark、ClickHouse作为底层数据分析引擎,主要有数据分析模块、后台管理模块两大模块。其中,作者在系统开发过程中独立完成了数据分析模块的所有子模块的设计与开发工作,并参与研发了用户分群策略以及数据分析引擎的选型,同时参与了ClickHouse集群的搭建工作。数据分析模块:主要用于各类数据分析,包括事件分析、漏斗分析、留存分析和用户属性分析等功能,通过在客户端进行埋点,获取用户的使用数据,并将数据存储在数据仓库中,在前端通过不同的筛选条件,将任务提交至数据分析引擎进行数据的统计以及分析,最终以图表的形式展示。后台管理模块:主要用于系统管理员对系统进行管理,包括控制台管理、元数据管理等功能,主要用于管理员对系统的数据分析所用到的数据源以及数据库中的数据进行统一管理,为数据分析提供支撑。本系统使用大数据处理工具进行用户碎片数据的统一管理以及用户分析,并已经通过系统测试并上线,为企业实现用户的偏好分析以及精准化营销策略搭建了快速、精确的数据分析平台。
基于Hadoop的分布式光伏发电监控系统设计与实现
这是一篇关于光伏发电,分布式,监控系统,SSM,Hadoop,Hive的论文, 主要内容为2013年国家能源局调整了光伏发展战略,着力发展分布式光伏,预计分布式光伏装机量到2020年将超过大型地面电站,占比达到56%。相对于传统的地面发电站,分布式光伏发电具有应用范围广,站点规模小,站点分散,具有集群效应的特点。随着分布式光伏电站的快速增长,配套监控不成熟,电站发电效率低,设备隐患导致失火等问题愈发突出,光伏企业亟需一种新的监控管理模式来解决此类问题。本文主要的研究内容如下:1、研究通过Hadoop分布式数据存储技术,把海量设备时点数据存储在Hive中,通过Hive QL,对历史数据进行ETL处理,构建历史数据仓库。解决了在大数据量下,传统关系型数据库存储和分析存在瓶颈的问题。2、设计电站资产管理相关的数据表,实现光伏电站的集中管理和可视化展示。通过电站信息展示页面,管理人员可以快速查看全面的信息,在处理故障时,能准确定位问题并缩短处理时间。3、设计巡检任务规则,实现对光伏设备的全面监控和自动化巡检,针对异常产生告警事件。基于自动化巡检,减少了运维人员的日常巡检工作,提高了设备故障发现率,使运维人员可以更专注的处理复杂问题。本监控系统开发基于主流的SSM(Spring、Spring MVC、My Batis)框架,实现了实时监控、巡检管理、告警管理、报表分析、资产管理、系统管理六大功能模块,最后对本系统进行了相应的功能测试和性能测试。
基于分布式存储系统的企业级大数据解决方案的研究与实现
这是一篇关于企业大数据,Hbase,Hive,Hibernate OGM,解决方案的论文, 主要内容为近年来，在科学研究、计算机仿真、银行证券、医学统计等领域数据量呈现快速增长的趋势，企业随之为存储和分析这些数据所付出的时间和代价也越来越多。同时，企业面对的数据模型呈现出多样化，包括非结构化、半结构化的数据，对这些类型多样的数据进行管理和分析也是企业所面临的挑战。本文针对上述需求，参考了当前多种大数据相关技术，对目前部分拥有海量数据的企业的数据分析系统框架进行总结，通过分析其中的共性与特性，借鉴现有数据持久化方案和中间件思想，研究并实现了一种基于Hbase数据库的企业级大数据解决方案。针对Hbase数据库在数据存储接口支持上的不足，本文针对Hibernate OGM框架设计了面向Hbase的持久化驱动，也更好的保证了应用系统面向对象的特点。另外针对Hbase数据查询功能的不足，本文通过Hive与Hbase的整合，巧妙的将Hive QL语句应用到Hbase中。也使系统开发人员能够充分地利用系统中提供的资源。为了数据分析模块与企业业务模块更好的融合，设计了面向增量数据的数据同步工具，可以由企业用户自行设置需要同步的数据表和时间范围。本文最后通过一个医疗卫生信息平台的实际系统进行了测试，验证了本文提出架构的性能和有效性。 通过解决上述几个问题，本文将Hbase数据库增添到企业系统的数据分析系统中。使企业在很小的成本投入下，就可以将Hbase完全的融入企业原有系统架构中，既不影响企业原有业务逻辑，又解决了企业面对大数据的挑战。大数据时代的来临，让各个经济、研究领域的企业都看到了数据的价值与魅力，对这些企业来说数据即是价值。大数据驱动的创新技术也必将融入新的企业应用系统架构中。但是现在相关技术都还处于起步阶段，也没有一套较为完整、通用的企业级大数据解决方案，不少企业却已经开始面临海量数据存储和分析的巨大挑战。针对以上问题，本文借鉴互联网公司和IT巨头公司提出的计算模型和解决方案，分析其中的不足与企业的实际需求，设计了一套基于Hbase的企业数据分析模块解决方案，充分发挥分布式数据库的存储效率和扩展性，利用Hibernate框架，构造了一套基于Hbase的数据存储方案和数据分析方案，从而统一了开发接口，降低了开发者的学习成本。并提供了一个增量数据同步的工具，从而融合了企业业务服务模块与企业数据分析模块的融合。因此较为通用的解决了企业面对海量数据的存储和分析的压力。
基于云计算的物联网数据通用处理平台的研究与实现
这是一篇关于物联网,大数据,云计算,Hadoop,Hive,Swoole,通用平台的论文, 主要内容为随着物联网技术的不断发展以及更多行业与物联网的结合,越来越多的高校与企业科研人员开始关注物联网技术的实际应用。而如何接收、存储传感器所产生的大数据,并快速高效的进行管理成为物联网研究和应用过程中的主要瓶颈之一。物联网传感器所产生的大数据的处理很早以前就引起了一些研究学者与企业的关注。为了提高后台服务器对于大数据的存储与处理能力,传统的做法是建立分布式服务器集群,同时针对具体的应用场景与不同的需求开发不同的应用。但是,传统的服务器集群不仅昂贵,而且无论需求的简繁均需要开发人员从无到有的反复开发数据接收、存储、管理、展示等多个常用功能模块,造成资源浪费,效率低下。鉴于以上问题,本文利用云计算技术作为平台底层数据存储与处理的基础框架,设计并实现了一款通用的物联网数据管理平台。平台不仅支持多种数据编码格式,而且提供了数据帧格式的配置功能。同时针对物联网数据分析中的常见环节,平台提供了应用的状态监控模块,数据帧的监控、告警模块,数据处理流程的管理模块。另外还提供了 Hadoop集群与TCP服务器Web监控功能,方便平台的远程管理。考虑到一些应用的特殊需求,平台代码架构与核心部分库函数采用模块化与面向对象的设计原则进行了封装分离,同时开源授权,用户可以自由地进行二次开发,相互协作和平台的不断扩展完善,避免重复开发造成的浪费。本文主要的研究内容:(1)基于Hadoop框架搭建云计算集群作为平台数据底层存储与处理的基础架构。在集群上搭建大数据处理仓库Hive,实现类SQL的集群数据分析接口。面向用户服务,搭建基于LAMP套件的Web服务器,提供在线服务。(2)物联网数据接收服务器的设计与实现。基于PHP开发了高性能的TCP服务器,设计并实现了数据的解析、缓存、预处理等功能。为解决数据在不同服务器和不同层间的有效共享,开发了中间适配模块。(3)物联网数据管理机制的设计与实现。为了使用户能够通过简单配置便建立物联网应用并接入传感器数据,平台实现了在线服务功能,包含应用实时监控、数据分析及结果展示等模块。(4)设计实验测试数据接收服务器性能和云计算集群的弹性扩展、数据安全等主要特性。通过应用实例展示了平台的主要功能界面与二次开发特性。
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