数据共享平台中的多维异构数据源管理系统设计与实现
这是一篇关于数据共享,ETL,云边协同,数据源管理,访问权限控制的论文, 主要内容为进入大数据时代,企业和组织积累了大量的数据资源,海量数据蕴藏巨大价值,然而数据的价值需要在流通共享中才能释放,为了实现数据共享开放,解决隐私保护、共享开发和安全之间的矛盾,研究者们提出分布式数据共享平台,实现数据价值流通和变现的同时保证数据安全可控和不被泄露。本文的主要研究工作是设计和实现基于云边协同架构下的分布式数据共享平台的数据源管理功能,通过ETL子系统在平台的数据节点端实现数据清洗整合和数据迁移功能;基于云边协同网络架构设计和实现数据源管理子系统,提供数据源接入、元数据获取、数据受限访问等管理功能。具体的研究工作如下:(1)研究支持实时数据捕获,高可靠且可扩展的ETL系统的设计和实现。基于开源组件Debezium、Kafka和Kettle构建任务执行环境,研究ETL系统管理端和任务执行环境的交互机制设计,设计支撑层和任务执行组件交互实现对ETL任务执行的控制,从而将开源组件能力集成到ETL子系统,设计功能层对ETL任务的任务描述信息进行管理。(2)研究云边协同场景下的数据源管理的实现机制。设计基于云边协同的数据源管理子系统的网络架构,通过适配器模式以及动态插件加载机制实现多维异构数据源适配的技术,研究数据源全生命周期流程管理和数据访问权限控制的技术实现方案。最后针对系统的功能、安全、性能等进行测试,测试结果表明系统基本满足平台的数据源管理需求。
面向布局推荐的数据可视化系统设计与实现
这是一篇关于数据可视化,布局推荐,数据源管理,数据渲染,单页面应用程序的论文, 主要内容为随着人们对数据的价值越来越重视,数据可视化成为目前研究的一大热点,数据可视化应用不但能够较为直观并且十分生动、美观地展现数据的联系与发展趋势,更能让各个部门、企业的数据分析师和管理者迅速的做出决策。但市面上的数据可视化工具、商业智能分析软件要求使用者能够理解导入数据的含义和业务逻辑,并根据数据的类型选择对应的图表进行展示,且在开发数据可视化应用时还要求使用者具有一定的美术设计能力。这些问题使得使用者的学习成本增大,软件易用性降低。本文设计并实现了一个面向布局推荐的数据可视化系统,解决了以下3个问题:(1)能满足数据可视化应用开发的需求,在不进行代码编写的情况下能方便快捷的通过界面化操作进行数据可视化应用开发;(2)能将经过数据分析、统计后的低维数据结果用于组件的数据渲染,能对系统中的用户作品、数据源与资源进行统一、便捷的管理;(3)在用户不掌握数据分析与美术设计能力的情况下,系统根据导入的数据,通过对数据类型、维度、长度等数据特征的分析,并匹配系统中的示例作品模板进行数据渲染,为用户推荐出布局美观的数据可视化应用,用户可对推荐结果进行进一步的修改与编辑以满足其个性化的需求。本系统开发为一款单页面应用程序,采用了B/S模式的前后端分离架构,系统前端使用AngularJS框架进行开发,系统后端则采用了Spring MVC框架。应用了多种可视化组件库,包括ECharts、D3等,并对这些组件库中的图表进行了针对性的数据渲染与样式配置研究,实现了动态的样式配置与数据渲染,并将此用于布局推荐功能中。该面向布局推荐的数据可视化系统在实际用户现场环境成功部署,经过长时间的系统运行,软件测试人员对系统的功能与性能进行全面测试,交付给用户现场使用后,收集用户提出的改进意见,系统能够简单快速地进行数据可视化应用开发。经由本系统开发的数据可视化应用样式美观,布局精妙,本系统能够胜任目前市场需求中大多数的数据可视化应用构建工作。
面向布局推荐的数据可视化系统设计与实现
这是一篇关于数据可视化,布局推荐,数据源管理,数据渲染,单页面应用程序的论文, 主要内容为随着人们对数据的价值越来越重视,数据可视化成为目前研究的一大热点,数据可视化应用不但能够较为直观并且十分生动、美观地展现数据的联系与发展趋势,更能让各个部门、企业的数据分析师和管理者迅速的做出决策。但市面上的数据可视化工具、商业智能分析软件要求使用者能够理解导入数据的含义和业务逻辑,并根据数据的类型选择对应的图表进行展示,且在开发数据可视化应用时还要求使用者具有一定的美术设计能力。这些问题使得使用者的学习成本增大,软件易用性降低。本文设计并实现了一个面向布局推荐的数据可视化系统,解决了以下3个问题:(1)能满足数据可视化应用开发的需求,在不进行代码编写的情况下能方便快捷的通过界面化操作进行数据可视化应用开发;(2)能将经过数据分析、统计后的低维数据结果用于组件的数据渲染,能对系统中的用户作品、数据源与资源进行统一、便捷的管理;(3)在用户不掌握数据分析与美术设计能力的情况下,系统根据导入的数据,通过对数据类型、维度、长度等数据特征的分析,并匹配系统中的示例作品模板进行数据渲染,为用户推荐出布局美观的数据可视化应用,用户可对推荐结果进行进一步的修改与编辑以满足其个性化的需求。本系统开发为一款单页面应用程序,采用了B/S模式的前后端分离架构,系统前端使用AngularJS框架进行开发,系统后端则采用了Spring MVC框架。应用了多种可视化组件库,包括ECharts、D3等,并对这些组件库中的图表进行了针对性的数据渲染与样式配置研究,实现了动态的样式配置与数据渲染,并将此用于布局推荐功能中。该面向布局推荐的数据可视化系统在实际用户现场环境成功部署,经过长时间的系统运行,软件测试人员对系统的功能与性能进行全面测试,交付给用户现场使用后,收集用户提出的改进意见,系统能够简单快速地进行数据可视化应用开发。经由本系统开发的数据可视化应用样式美观,布局精妙,本系统能够胜任目前市场需求中大多数的数据可视化应用构建工作。
数据共享平台中的多维异构数据源管理系统设计与实现
这是一篇关于数据共享,ETL,云边协同,数据源管理,访问权限控制的论文, 主要内容为进入大数据时代,企业和组织积累了大量的数据资源,海量数据蕴藏巨大价值,然而数据的价值需要在流通共享中才能释放,为了实现数据共享开放,解决隐私保护、共享开发和安全之间的矛盾,研究者们提出分布式数据共享平台,实现数据价值流通和变现的同时保证数据安全可控和不被泄露。本文的主要研究工作是设计和实现基于云边协同架构下的分布式数据共享平台的数据源管理功能,通过ETL子系统在平台的数据节点端实现数据清洗整合和数据迁移功能;基于云边协同网络架构设计和实现数据源管理子系统,提供数据源接入、元数据获取、数据受限访问等管理功能。具体的研究工作如下:(1)研究支持实时数据捕获,高可靠且可扩展的ETL系统的设计和实现。基于开源组件Debezium、Kafka和Kettle构建任务执行环境,研究ETL系统管理端和任务执行环境的交互机制设计,设计支撑层和任务执行组件交互实现对ETL任务执行的控制,从而将开源组件能力集成到ETL子系统,设计功能层对ETL任务的任务描述信息进行管理。(2)研究云边协同场景下的数据源管理的实现机制。设计基于云边协同的数据源管理子系统的网络架构,通过适配器模式以及动态插件加载机制实现多维异构数据源适配的技术,研究数据源全生命周期流程管理和数据访问权限控制的技术实现方案。最后针对系统的功能、安全、性能等进行测试,测试结果表明系统基本满足平台的数据源管理需求。
数据共享平台中的多维异构数据源管理系统设计与实现
这是一篇关于数据共享,ETL,云边协同,数据源管理,访问权限控制的论文, 主要内容为进入大数据时代,企业和组织积累了大量的数据资源,海量数据蕴藏巨大价值,然而数据的价值需要在流通共享中才能释放,为了实现数据共享开放,解决隐私保护、共享开发和安全之间的矛盾,研究者们提出分布式数据共享平台,实现数据价值流通和变现的同时保证数据安全可控和不被泄露。本文的主要研究工作是设计和实现基于云边协同架构下的分布式数据共享平台的数据源管理功能,通过ETL子系统在平台的数据节点端实现数据清洗整合和数据迁移功能;基于云边协同网络架构设计和实现数据源管理子系统,提供数据源接入、元数据获取、数据受限访问等管理功能。具体的研究工作如下:(1)研究支持实时数据捕获,高可靠且可扩展的ETL系统的设计和实现。基于开源组件Debezium、Kafka和Kettle构建任务执行环境,研究ETL系统管理端和任务执行环境的交互机制设计,设计支撑层和任务执行组件交互实现对ETL任务执行的控制,从而将开源组件能力集成到ETL子系统,设计功能层对ETL任务的任务描述信息进行管理。(2)研究云边协同场景下的数据源管理的实现机制。设计基于云边协同的数据源管理子系统的网络架构,通过适配器模式以及动态插件加载机制实现多维异构数据源适配的技术,研究数据源全生命周期流程管理和数据访问权限控制的技术实现方案。最后针对系统的功能、安全、性能等进行测试,测试结果表明系统基本满足平台的数据源管理需求。
面向布局推荐的数据可视化系统设计与实现
这是一篇关于数据可视化,布局推荐,数据源管理,数据渲染,单页面应用程序的论文, 主要内容为随着人们对数据的价值越来越重视,数据可视化成为目前研究的一大热点,数据可视化应用不但能够较为直观并且十分生动、美观地展现数据的联系与发展趋势,更能让各个部门、企业的数据分析师和管理者迅速的做出决策。但市面上的数据可视化工具、商业智能分析软件要求使用者能够理解导入数据的含义和业务逻辑,并根据数据的类型选择对应的图表进行展示,且在开发数据可视化应用时还要求使用者具有一定的美术设计能力。这些问题使得使用者的学习成本增大,软件易用性降低。本文设计并实现了一个面向布局推荐的数据可视化系统,解决了以下3个问题:(1)能满足数据可视化应用开发的需求,在不进行代码编写的情况下能方便快捷的通过界面化操作进行数据可视化应用开发;(2)能将经过数据分析、统计后的低维数据结果用于组件的数据渲染,能对系统中的用户作品、数据源与资源进行统一、便捷的管理;(3)在用户不掌握数据分析与美术设计能力的情况下,系统根据导入的数据,通过对数据类型、维度、长度等数据特征的分析,并匹配系统中的示例作品模板进行数据渲染,为用户推荐出布局美观的数据可视化应用,用户可对推荐结果进行进一步的修改与编辑以满足其个性化的需求。本系统开发为一款单页面应用程序,采用了B/S模式的前后端分离架构,系统前端使用AngularJS框架进行开发,系统后端则采用了Spring MVC框架。应用了多种可视化组件库,包括ECharts、D3等,并对这些组件库中的图表进行了针对性的数据渲染与样式配置研究,实现了动态的样式配置与数据渲染,并将此用于布局推荐功能中。该面向布局推荐的数据可视化系统在实际用户现场环境成功部署,经过长时间的系统运行,软件测试人员对系统的功能与性能进行全面测试,交付给用户现场使用后,收集用户提出的改进意见,系统能够简单快速地进行数据可视化应用开发。经由本系统开发的数据可视化应用样式美观,布局精妙,本系统能够胜任目前市场需求中大多数的数据可视化应用构建工作。
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