基于数据粒度预计算的零售报表系统的设计与实现
这是一篇关于数据粒度,预计算,数据仓库,多维分析,报表管理的论文, 主要内容为报表系统一直以来是企业的基本业务要求,是企业管理的基本措施和途径,也是企业实施商业智能战略的基础。随着零售企业规模的扩大和历史数据快速的积累,在商业智能领域,如何对海量零售数据进行多维统计分析和展示成为了报表系统亟待解决的问题。在此背景下,提出基于数据粒度预计算的零售报表系统的设计与实现。本文首先介绍了零售企业报表管理的现状,同时分析了国内外基于大数据的报表系统构建的研究内容、数据仓库的相关理论和相关大数据处理技术,确定了以空间换取时间的预计算思路。然后,本文根据业务需求分析和功能性需求分析,明确了系统实现目标,并在分析的基础上对于数据处理方案进行设计。围绕多维数据预处理模块,采用了Apache Kylin分析引擎构建数据立方体和存储过程实现物化视图,完成对海量零售数据的预计算和存储,提升了报表系统多维数据分析查询的效率。最后,本文选用了 SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)web框架对报表管理平台进行构建。在整个项目的设计过程中,本人主要负责数据仓库的设计、预计算模块的设计及报表平台的设计和开发工作。在实验验证方面,本文首先通过任务调度平台验证了预计算任务设计的正确性。然后对预处理方案构建性能和系统整体查询性能进行验证,验证了基于预计算方案下系统查询性能的提升。最后通过OLAP分析方法对系统进行数据分析查询,完成对系统功能性需求的验证。
基于Spring Boot的综合数据管理系统的设计与实现
这是一篇关于微服务,大数据,预计算,Spring Boot的论文, 主要内容为近年来随着企业业务的发展,企业数据膨胀迅速,管理、运营人员对企业数据的使用需求也更加复杂。面对业务部门的几百个数据库表、以T为单位的数据量,如何在ms级标准时间内算出各种时间、空间聚合维度下的上百项指标的离线、实时数据,是综合数据管理系统面对的难题。除了数据的查询、计算,管理和运营人员还希望对数据进行深入挖掘,以帮助业务发展平稳推进。本文设计了一套基于Spring Boot的离线与实时数据的综合管理系统以解决上述问题。系统基于Spring Boot框架,结合Protobuf的数据交互方式,实现了前后端、后端微服务间的数据交互,以管理模块架构和数据通信。系统还结合了CAS和数据系统的接口特性,实现了数据系统的服务间认证和日志管理架构,提高了安全性和可用性。系统中离线数据管理服务通过Crontab每日控制Sqoop、Hive、Hbase、HDFS等工具对离线数据进行预处理,利用Kylin对预处理后的数据进行预计算和预聚合,以应对复杂的、高并发的离线数据使用需求。在线数据管理服务使用基于定时器的Mysql任务管理,通过每分钟的预计算来实现数据预处理,实现ms级别的数据查询响应。系统还使用了机器学习的时间序列算法对数据进行分析,利用Holt-winters算法,结合数据实际特征,实现了基于本系统核心数据的时间序列预测。本系统开发完成后,已经应用到了顺丰科技同城业务的udata数据统计和丰声APP中。本系统的应用解决了企业大数据环境下,数据系统无法快速响应复杂离线、实时数据查询的瓶颈问题,为企业的运营状况分析和变化趋势监控提供了关键信息,在企业长期的成长和发展过程中提供了可靠助力。
基于数据粒度预计算的零售报表系统的设计与实现
这是一篇关于数据粒度,预计算,数据仓库,多维分析,报表管理的论文, 主要内容为报表系统一直以来是企业的基本业务要求,是企业管理的基本措施和途径,也是企业实施商业智能战略的基础。随着零售企业规模的扩大和历史数据快速的积累,在商业智能领域,如何对海量零售数据进行多维统计分析和展示成为了报表系统亟待解决的问题。在此背景下,提出基于数据粒度预计算的零售报表系统的设计与实现。本文首先介绍了零售企业报表管理的现状,同时分析了国内外基于大数据的报表系统构建的研究内容、数据仓库的相关理论和相关大数据处理技术,确定了以空间换取时间的预计算思路。然后,本文根据业务需求分析和功能性需求分析,明确了系统实现目标,并在分析的基础上对于数据处理方案进行设计。围绕多维数据预处理模块,采用了Apache Kylin分析引擎构建数据立方体和存储过程实现物化视图,完成对海量零售数据的预计算和存储,提升了报表系统多维数据分析查询的效率。最后,本文选用了 SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)web框架对报表管理平台进行构建。在整个项目的设计过程中,本人主要负责数据仓库的设计、预计算模块的设计及报表平台的设计和开发工作。在实验验证方面,本文首先通过任务调度平台验证了预计算任务设计的正确性。然后对预处理方案构建性能和系统整体查询性能进行验证,验证了基于预计算方案下系统查询性能的提升。最后通过OLAP分析方法对系统进行数据分析查询,完成对系统功能性需求的验证。
基于数据粒度预计算的零售报表系统的设计与实现
这是一篇关于数据粒度,预计算,数据仓库,多维分析,报表管理的论文, 主要内容为报表系统一直以来是企业的基本业务要求,是企业管理的基本措施和途径,也是企业实施商业智能战略的基础。随着零售企业规模的扩大和历史数据快速的积累,在商业智能领域,如何对海量零售数据进行多维统计分析和展示成为了报表系统亟待解决的问题。在此背景下,提出基于数据粒度预计算的零售报表系统的设计与实现。本文首先介绍了零售企业报表管理的现状,同时分析了国内外基于大数据的报表系统构建的研究内容、数据仓库的相关理论和相关大数据处理技术,确定了以空间换取时间的预计算思路。然后,本文根据业务需求分析和功能性需求分析,明确了系统实现目标,并在分析的基础上对于数据处理方案进行设计。围绕多维数据预处理模块,采用了Apache Kylin分析引擎构建数据立方体和存储过程实现物化视图,完成对海量零售数据的预计算和存储,提升了报表系统多维数据分析查询的效率。最后,本文选用了 SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)web框架对报表管理平台进行构建。在整个项目的设计过程中,本人主要负责数据仓库的设计、预计算模块的设计及报表平台的设计和开发工作。在实验验证方面,本文首先通过任务调度平台验证了预计算任务设计的正确性。然后对预处理方案构建性能和系统整体查询性能进行验证,验证了基于预计算方案下系统查询性能的提升。最后通过OLAP分析方法对系统进行数据分析查询,完成对系统功能性需求的验证。
基于Spring Boot的综合数据管理系统的设计与实现
这是一篇关于微服务,大数据,预计算,Spring Boot的论文, 主要内容为近年来随着企业业务的发展,企业数据膨胀迅速,管理、运营人员对企业数据的使用需求也更加复杂。面对业务部门的几百个数据库表、以T为单位的数据量,如何在ms级标准时间内算出各种时间、空间聚合维度下的上百项指标的离线、实时数据,是综合数据管理系统面对的难题。除了数据的查询、计算,管理和运营人员还希望对数据进行深入挖掘,以帮助业务发展平稳推进。本文设计了一套基于Spring Boot的离线与实时数据的综合管理系统以解决上述问题。系统基于Spring Boot框架,结合Protobuf的数据交互方式,实现了前后端、后端微服务间的数据交互,以管理模块架构和数据通信。系统还结合了CAS和数据系统的接口特性,实现了数据系统的服务间认证和日志管理架构,提高了安全性和可用性。系统中离线数据管理服务通过Crontab每日控制Sqoop、Hive、Hbase、HDFS等工具对离线数据进行预处理,利用Kylin对预处理后的数据进行预计算和预聚合,以应对复杂的、高并发的离线数据使用需求。在线数据管理服务使用基于定时器的Mysql任务管理,通过每分钟的预计算来实现数据预处理,实现ms级别的数据查询响应。系统还使用了机器学习的时间序列算法对数据进行分析,利用Holt-winters算法,结合数据实际特征,实现了基于本系统核心数据的时间序列预测。本系统开发完成后,已经应用到了顺丰科技同城业务的udata数据统计和丰声APP中。本系统的应用解决了企业大数据环境下,数据系统无法快速响应复杂离线、实时数据查询的瓶颈问题,为企业的运营状况分析和变化趋势监控提供了关键信息,在企业长期的成长和发展过程中提供了可靠助力。
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