基于Hive的购销数据仓库系统的设计与实现
这是一篇关于数据仓库,Hadoop集群,hive,MapReduce,数据可视化的论文, 主要内容为科学技术的发展带来了人们生活办公方式的转变,当今时代所倡导的人工智能,大数据等技术的发展都以数据作为基石。数据的价值在生活的方方面面都日益明显,而对于一个企业来说数据的价值更是在一个企业当中扮演着至关重要的角色,企业在日常经营与生产中积累了海量的数据,数据进入了DT时代,如何合理地处理和利用这些数据成了所有企业所关心的重要问题。大数据技术在这种背景下孕育而生,并在潮流之中稳步向前发展,在大数据的浪潮之中,Hadoop技术脱颖而出,并得到了学术界和工业界的广泛认可,Hadoop集群之上的开源数据仓库应用Hive具有模式自由、扩展性高和容错性高等特点,能够很好的为企业级数据仓库的建设提供服务,因此,越来越多的企业开始考虑如何很好地利用Hive数据仓库带来的优势,创建自己企业的数据仓库,使自身的信息化建设迈上一个新的台阶。数据仓库是一个面向主题,经过加工和集成,相对稳定并且随时间变化的数据集合,然而传统数据仓库扩展性、容错性等较低,处理大规模数据效果非常差劲,使数据仓库完全脱离了时代的潮流,发挥不出应有的功能。在数据仓库中,查询是其所有操作的重要组成部分,数据仓库中的数据会长期存在,方便用户直接进行查询操作。大数据背景下,新的数据仓库建设方案迫在眉睫。针对上面所提出的问题本文提出了一种大数据时代下新的数据仓库建设思路,更好的服务于当今社会背景下的企业的信息化建设。企业数据仓库为企业提供数据支持,方便企业更好地进行数据管理和数据挖掘工作,是企业信息化建设的核心所在。文章以数据仓库建设的背景和意义作为文章的开始,而后深刻地分析了现在国内外对数据仓库技术的研究成果,在对现有技术的研究之上,本文采用自动化的数据处理技术和新颖的数据分层思想,并且对目标系统进行了需求分析和设计得知数据处理、数据建模、数据仓库管理和可视化是我们目标系统的四个重要组成部分。因此本文的主要研究内容有:1、数据处理使用Hadoop平台,Hadoop为数据仓库提供高效且廉价的数据处理平台,利用Hive sql方便了数据处理流程,并且自主设计使用SHELL脚本实现了ETL自动化过程,通过实验分析得出最佳线程数,使用Yarn来进行资源管理提高数据仓库的稳定性和扩展性,并且利用Map Reduce并行计算的优势,能够很好地支持企业大规模数据的处理。2、数据建模数据建模的核心是逐层解耦。越到底层越接近业务发生的记录,越到上层,越接近业务目标。数据仓库的建设使用维度建模法,在建模的同时设计数据分层,使数据变得更加可靠,数据结构更加明确,方便我们对数据进行血缘追踪,为数据开发提供极大的便利。3、可视化部分利用spring MVC+spring+mybatis+Echars作为整个系统的框架,向企业展示他们所关心的关键购销数据。4、测试部分针对各个功能模块设计了相应的测试用例。根据我们所设计的测试用例对系统的性能、功能以及安全性进行测试,测试结果在我们的预料之中,系统运转正常。
基于大数据的语音导游数据仓库的设计与实现
这是一篇关于数据仓库,Hadoop集群,Hive数据仓库,数据可视化的论文, 主要内容为随着移动互联网的迅速发展,如何通过将互联网与运动相结和的方式来激发人们对户外运动的兴趣变得尤为重要。同时随着互联网产品的功能越来越完善,企业收集了海量的用户数据,如何合理的存储和有效的挖掘这些数据成为了企业的关注重点。通过数据仓库来存储管理数据的方法应运而生,为企业提供分析和决策的功能。然而传统的数据仓库技术存在扩展性不足、数据处理技术落后和存储空间不足的缺陷,无法满足互联网企业对数据仓库的需求。语音导游数据仓库为企业提供决策依据,更好的为企业管理和挖掘数据。首先介绍了语音导游项目和数据仓库建设的背景与意义,通过对国内外研究概况的研究,结合现有的数据开发处理技术,对基于语音导游的数据仓库进行了需求分析和系统设计,可将整个系统划分为:数据处理平台、数据建模、Web可视化系统和数仓管理四个模块。数据处理平台模块使用Apache的开源项目Hadoop用来存储数据,为数据仓库提供了高效廉价的数据存储和处理平台;同时使用Yarn作为资源管理器,提高数据仓库的扩展性和稳定性;使用HIVEQL和SparkSQL简化了数据处理过程。数据建模中使用Ralph Kimall的维度建模方法,解决互联网行业需要快速交付、敏捷迭代的问题,保证了数据仓库的数据质量;同时使用数据分层的方法,将数据清洗合理的存储,明确数据结构。Web可视化系统使用SSM框架作为后台架构,使用Echarts数据可视化技术向企业和用户直观展示最有价值的数据。基于大数据的数据仓库建设已在企业内上线运行,得到了各大企业的认可,帮助数据仓库研发人员更高效的进行数据开发,增加了数据仓库的可扩展性和稳定性,让数据可以更好的为企业和用户服务。
基于Hadoop集群的运动监测与管理系统
这是一篇关于运动积极性,Hadoop集群,数据处理,SH框架,后台管理的论文, 主要内容为随着科学技术的快速发展,需要我们处理的工作几乎都被机器代为处理,运动量越来越少。提高人们的运动积极性,对于提高国民身体素质和健康水平具有重要意义。在互联网快速发展的时代,日常生活中的各类数据显得越来越重要,人们的运动数据也是如此。如何收集和存储这些海量的运动数据,如何从这些数据中提取用户的运动习惯,对于提高人们的运动积极性有着极大的意义。基于上述背景下,本文提出并设计了基于Hadoop集群的运动监测与管理系统。系统依托独有的移动客户端和健身器材融入人们的日常生活当中,采集用户的运动数据；通过Hadoop集群对采集的运动数据进行分析处理,获取大众用户的运动习惯；利用SH(SpringMVC+Hibernate)主流开源框架实现的后台管理系统对基础运动数据和系统统计数据进行可视化管理。本文研究工作主要包括以下几个方面：1)系统的架构设计。针对系统各模块功能作用的不同,对传统的MVC体系架构进行了更加详细的层级切分,形成了五层体系架构,即客户层、应用层、业务逻辑层、持久层、数据存储层。另外,鉴于海量运动数据分析处理的业务需求,系统在原有五层体系架构的基础上增加了一个数据处理层,最终形成了我们的六层系统架构。这样的系统架构,让我们对系统各层结构功能有更加清晰的认知,也能降低各层级之间的耦合度,极大地降低开发成本和维护成本。2)系统的实现与测试。将系统分为了三大模块：移动端接口模块、后台管理模块、数据处理模块,分别对其进行实现与测试。其中,移动端接口模块主要负责移动客户端的业务实现,包括用户个人中心、运动排行榜等业务；后台管理模块主要用于为管理员提供可视化的数据管理界面和运营界面,包括排行榜管理、运营管理等业务；数据处理模块的主要作用是对系统基本数据进行统计分析,处理的数据业务有排行榜统计、跑团数据分析等。初步应用测试结果表明,系统可以正常工作并能够满足基本的业务需求,在提高人们的运动积极性方面具有广泛的应用前景。
基于大数据的语音导游数据仓库的设计与实现
这是一篇关于数据仓库,Hadoop集群,Hive数据仓库,数据可视化的论文, 主要内容为随着移动互联网的迅速发展,如何通过将互联网与运动相结和的方式来激发人们对户外运动的兴趣变得尤为重要。同时随着互联网产品的功能越来越完善,企业收集了海量的用户数据,如何合理的存储和有效的挖掘这些数据成为了企业的关注重点。通过数据仓库来存储管理数据的方法应运而生,为企业提供分析和决策的功能。然而传统的数据仓库技术存在扩展性不足、数据处理技术落后和存储空间不足的缺陷,无法满足互联网企业对数据仓库的需求。语音导游数据仓库为企业提供决策依据,更好的为企业管理和挖掘数据。首先介绍了语音导游项目和数据仓库建设的背景与意义,通过对国内外研究概况的研究,结合现有的数据开发处理技术,对基于语音导游的数据仓库进行了需求分析和系统设计,可将整个系统划分为:数据处理平台、数据建模、Web可视化系统和数仓管理四个模块。数据处理平台模块使用Apache的开源项目Hadoop用来存储数据,为数据仓库提供了高效廉价的数据存储和处理平台;同时使用Yarn作为资源管理器,提高数据仓库的扩展性和稳定性;使用HIVEQL和SparkSQL简化了数据处理过程。数据建模中使用Ralph Kimall的维度建模方法,解决互联网行业需要快速交付、敏捷迭代的问题,保证了数据仓库的数据质量;同时使用数据分层的方法,将数据清洗合理的存储,明确数据结构。Web可视化系统使用SSM框架作为后台架构,使用Echarts数据可视化技术向企业和用户直观展示最有价值的数据。基于大数据的数据仓库建设已在企业内上线运行,得到了各大企业的认可,帮助数据仓库研发人员更高效的进行数据开发,增加了数据仓库的可扩展性和稳定性,让数据可以更好的为企业和用户服务。
基于大数据的语音导游数据仓库的设计与实现
这是一篇关于数据仓库,Hadoop集群,Hive数据仓库,数据可视化的论文, 主要内容为随着移动互联网的迅速发展,如何通过将互联网与运动相结和的方式来激发人们对户外运动的兴趣变得尤为重要。同时随着互联网产品的功能越来越完善,企业收集了海量的用户数据,如何合理的存储和有效的挖掘这些数据成为了企业的关注重点。通过数据仓库来存储管理数据的方法应运而生,为企业提供分析和决策的功能。然而传统的数据仓库技术存在扩展性不足、数据处理技术落后和存储空间不足的缺陷,无法满足互联网企业对数据仓库的需求。语音导游数据仓库为企业提供决策依据,更好的为企业管理和挖掘数据。首先介绍了语音导游项目和数据仓库建设的背景与意义,通过对国内外研究概况的研究,结合现有的数据开发处理技术,对基于语音导游的数据仓库进行了需求分析和系统设计,可将整个系统划分为:数据处理平台、数据建模、Web可视化系统和数仓管理四个模块。数据处理平台模块使用Apache的开源项目Hadoop用来存储数据,为数据仓库提供了高效廉价的数据存储和处理平台;同时使用Yarn作为资源管理器,提高数据仓库的扩展性和稳定性;使用HIVEQL和SparkSQL简化了数据处理过程。数据建模中使用Ralph Kimall的维度建模方法,解决互联网行业需要快速交付、敏捷迭代的问题,保证了数据仓库的数据质量;同时使用数据分层的方法,将数据清洗合理的存储,明确数据结构。Web可视化系统使用SSM框架作为后台架构,使用Echarts数据可视化技术向企业和用户直观展示最有价值的数据。基于大数据的数据仓库建设已在企业内上线运行,得到了各大企业的认可,帮助数据仓库研发人员更高效的进行数据开发,增加了数据仓库的可扩展性和稳定性,让数据可以更好的为企业和用户服务。
基于Hadoop集群的运动监测与管理系统
这是一篇关于运动积极性,Hadoop集群,数据处理,SH框架,后台管理的论文, 主要内容为随着科学技术的快速发展,需要我们处理的工作几乎都被机器代为处理,运动量越来越少。提高人们的运动积极性,对于提高国民身体素质和健康水平具有重要意义。在互联网快速发展的时代,日常生活中的各类数据显得越来越重要,人们的运动数据也是如此。如何收集和存储这些海量的运动数据,如何从这些数据中提取用户的运动习惯,对于提高人们的运动积极性有着极大的意义。基于上述背景下,本文提出并设计了基于Hadoop集群的运动监测与管理系统。系统依托独有的移动客户端和健身器材融入人们的日常生活当中,采集用户的运动数据；通过Hadoop集群对采集的运动数据进行分析处理,获取大众用户的运动习惯；利用SH(SpringMVC+Hibernate)主流开源框架实现的后台管理系统对基础运动数据和系统统计数据进行可视化管理。本文研究工作主要包括以下几个方面：1)系统的架构设计。针对系统各模块功能作用的不同,对传统的MVC体系架构进行了更加详细的层级切分,形成了五层体系架构,即客户层、应用层、业务逻辑层、持久层、数据存储层。另外,鉴于海量运动数据分析处理的业务需求,系统在原有五层体系架构的基础上增加了一个数据处理层,最终形成了我们的六层系统架构。这样的系统架构,让我们对系统各层结构功能有更加清晰的认知,也能降低各层级之间的耦合度,极大地降低开发成本和维护成本。2)系统的实现与测试。将系统分为了三大模块：移动端接口模块、后台管理模块、数据处理模块,分别对其进行实现与测试。其中,移动端接口模块主要负责移动客户端的业务实现,包括用户个人中心、运动排行榜等业务；后台管理模块主要用于为管理员提供可视化的数据管理界面和运营界面,包括排行榜管理、运营管理等业务；数据处理模块的主要作用是对系统基本数据进行统计分析,处理的数据业务有排行榜统计、跑团数据分析等。初步应用测试结果表明,系统可以正常工作并能够满足基本的业务需求,在提高人们的运动积极性方面具有广泛的应用前景。
基于大数据的语音导游数据仓库的设计与实现
这是一篇关于数据仓库,Hadoop集群,Hive数据仓库,数据可视化的论文, 主要内容为随着移动互联网的迅速发展,如何通过将互联网与运动相结和的方式来激发人们对户外运动的兴趣变得尤为重要。同时随着互联网产品的功能越来越完善,企业收集了海量的用户数据,如何合理的存储和有效的挖掘这些数据成为了企业的关注重点。通过数据仓库来存储管理数据的方法应运而生,为企业提供分析和决策的功能。然而传统的数据仓库技术存在扩展性不足、数据处理技术落后和存储空间不足的缺陷,无法满足互联网企业对数据仓库的需求。语音导游数据仓库为企业提供决策依据,更好的为企业管理和挖掘数据。首先介绍了语音导游项目和数据仓库建设的背景与意义,通过对国内外研究概况的研究,结合现有的数据开发处理技术,对基于语音导游的数据仓库进行了需求分析和系统设计,可将整个系统划分为:数据处理平台、数据建模、Web可视化系统和数仓管理四个模块。数据处理平台模块使用Apache的开源项目Hadoop用来存储数据,为数据仓库提供了高效廉价的数据存储和处理平台;同时使用Yarn作为资源管理器,提高数据仓库的扩展性和稳定性;使用HIVEQL和SparkSQL简化了数据处理过程。数据建模中使用Ralph Kimall的维度建模方法,解决互联网行业需要快速交付、敏捷迭代的问题,保证了数据仓库的数据质量;同时使用数据分层的方法,将数据清洗合理的存储,明确数据结构。Web可视化系统使用SSM框架作为后台架构,使用Echarts数据可视化技术向企业和用户直观展示最有价值的数据。基于大数据的数据仓库建设已在企业内上线运行,得到了各大企业的认可,帮助数据仓库研发人员更高效的进行数据开发,增加了数据仓库的可扩展性和稳定性,让数据可以更好的为企业和用户服务。
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