当前位置：文档库 › 大数据架构设计完整流程图1

大数据架构设计完整流程图1

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书版本：1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。

管理信息系统数据流程图和业务流程图(经典作品)

1.采购部查询库存信息及用户需求，若商品的库存量不能满足用户的需要，则编制相应的采购订货单，并交送给供应商提出订货请求。供应商按订单要求发货给该公司采购部，并附上采购收货单。公司检验人员在验货后，发现货物不合格，将货物退回供应商，如果合格则送交库房。库房管理员再进一步审核货物是否合格，如果合格则登记流水帐和库存帐目，如果不合格则交由主管审核后退回供应商。画出物资订货的业务流程图。 2．在盘点管理流程中，库管员首先编制盘存报表并提交给仓库主管，仓库主管查询库存清单和盘点流水账，然后根据盘点规定进行审核，如果合格则提交合格盘存报表递交给库管员，由库管员更新库存清单和盘点流水账。如果不合格则由仓库主观返回不合格盘存报表给库管员重新查询数据进行盘点。根据以上情况画出业务流程图和数据流程图。 3.“进书”主要指新书的验收、分类编号、填写、审核、入库。主要过程：书商将采购单和

新书送采购员；采购员验收，如果不合格就退回，合格就送编目员；编目员按照国家标准进行的分类编号，填写包括书名，书号，作者、出版社等基本信息的入库单；库管员验收入库单和新书，如果合格就入库，并更新入库台帐；如果不合格就退回。“售书”的流程：顾客选定书籍后，收银员进行收费和开收费单，并更新销售台帐。顾客凭收费单可以将图书带离书店，书店保安审核合格后，放行，否则将让顾客到收银员处缴费。画出“进书”和“售书”的数据流程图。进书业务流程：进书数据流程： F3.2不合格采购单售书业务流程：

售书数据流程： 4.背景：若库房里的货品由于自然或其他原因而破损，且不可用的，需进行报损处理，即这些货品清除出库房。具体报损流程如下：由库房相关人员定期按库存计划编制需要对货物进行报损处理的报损清单，交给主管确认、审核。主管审核后确定清单上的货品必须报损，则进行报损处理，并根据报损清单登记流水帐，同时修改库存台帐；若报损单上的货品不符合报损要求，则将报损单退回库房。试根据上述背景提供的信息，绘制出“报损”的业务流程图、数据流程图。报损业务流程图：业务流程图：

云计算平台设计参考架构

云计算平台设计参考架构在私有云当中，主要包含以下几个组件：物理基础架构、虚拟化层、服务自动化层、服务门户、安全体系、云API和可集成的其它功能。（如图私有云参考架构）图3.4 私有云参考架构 a) 物理基础架构物理架构的定义是组成私有云的各种计算资源，包括存储、计算服务器、网络，无论是云还是传统的数据中心，都必须基于一定的物理架构才能运行。

在私有云参考架构中的物理基础架构其表现形式应当是以资源池模式出现，也就是说，所有的物理基础架构应当是统一被管，且任一设备可以看成是无状态，或者说并不与其它的资源，或者是上层应用存在紧耦合关系，可以被私有云根据最终用户的需求，和预先定制好的策略，对其进行改变。 b) 虚拟化层虚拟化是实现私有云的前提条件，通过虚拟化的方式，可以让计算资源运行超过以前更多的负载，提升资源利用率。虚拟化让应用和物理设备之间采用松耦合部署，物理资源状态的变更不影响到虚拟化的逻辑计算资源。且可以根据物力基础资源变化而动态调整，提升整体的灵活性。 c) 服务自动化层服务自动化层实现了对计算资源操作的自动化处理。它可以集中的监控目前整体计算资源的状态，比如性能、可用性、故障、事件汇总等等，并通过预先定义的自动化工作流进行

相关的处理。服务自动化层是计算资源与云计算服务门户相关联的重要部件，服务自动化层拥有自动化配置和部署功能，可以进行服务模板的制定，并将服务内容和选择方式在云计算服务门户上注册，用户可以通过服务门户上的服务目录来选择相应的计算资源请求，由服务自动化层实现服务交付。 d) 云API 云应用开发接口提供了一组方法，让云服务门户和不同的服务自动化层进行联系，通过云API，可以在一个私有云当中接入多个不同地方的计算资源池，包括不同架构的计算资源，并通过各自的服务自动化体系去进行服务交互。 e) 云服务门户云服务门户是用户使用私有云计算资源的接口，云服务门户上提供了所有可用服务的目录，并提供了完善的服务申请流程，用户可以执行申请、变更、退回等计算资源使用服务。

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案（项目需求与技术方案）一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。二、建设目标大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。三、建设原则大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。

深入浅出解析大数据平台架构

目录：什么是大数据 Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase 大数据平台应用举例-腾讯公司的大数据平台架构 “就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式……”。大数据的4V特征-来源公司的“大数据” 随着公司业务的增长，大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。比如： 1、业务系统现在平均每天存储20万张图片，磁盘空间每天消耗100G; 2、平均每天产生签约视频文件6000个，每个平均250M，磁盘空间每天消耗1T; …… 三国里的“大数据” “草船借箭”和大数据有什么关系呢?对天象的观察是基于一种对风、云、温度、湿度、光照和所处节气的综合分析这些数据来源于多元化的“非结构”类型，并且数据量较大，只不过这些数据输入到的不是电脑，而是人脑并最终通过计算分析得出结论。

Google分布式计算的三驾马车 Google File System用来解决数据存储的问题，采用N多台廉价的电脑，使用冗余(也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上)的方式，来取得读写速度与数据安全并存的结果。 Map-Reduce说穿了就是函数式编程，把所有的操作都分成两类，map与reduce，map用来将数据分成多份，分开处理，reduce将处理后的结果进行归并，得到最终的结果。 BigTable是在分布式系统上存储结构化数据的一个解决方案，解决了巨大的Table的管理、负载均衡的问题。 Hadoop体系架构 Hadoop核心设计

HDFS介绍-文件读流程 Client向NameNode发起文件读取的请求。 NameNode返回文件存储的DataNode的信息。 Client读取文件信息。 HDFS介绍-文件写流程

智能工厂信息化架构及MES系统整体规划-----180626

智能工厂信息化架构及MES系统整体规划企业信息化架构基于制造企业的三个管理平台规划，其信息化系统整体架构规划如下: 工业软件软件工业控制書能设备基于整体信息化架构规划，实现的网络拓扑架构如下: 客户、供应商，外协5

MES 整体规划 MES 生产执行系统自上向下分为五个层次：用户整合层、分析系统层、应用子系统层、 DCS/PLC 智能仪表手工录入 ■] 针对具体一个工厂或制造车间的网络拓扑架构如下: 公囲员工通过克厢访问「 1 耳农忡办厂商各事业胡生产管控平台层和数据中心层。如下图所示:

系统层次结构说明用户整合层：通过统一的门户，采用灵活严格的权限设置，使企业内外的用户都能在这个平台上进行业务操作，实现全面的协作。分析系统层：整合企业的所有有效信息，为管理层提供决策支持。应用子系统层：基于SOA模式的标准应用模块组成，可根据企业需求灵活配置。生产管控平台层：由应用建模平台、工作流平台、系统运行平台组成，是整个系统的核心组成部分和运行基础，该平台具有开放性和可扩展性，能满足企业不断扩展的业务需求。生产数据中心层：由数据采集总线、实时数据库、分析数据库、数据访问服务组成。基于SOA的先进技术平台平台化：基于SOA的平台化设计，集应用建模系统、工作流系统、实时数据系统、系统运行于一体。灵活性：提供灵活的“随需应变”策略，支持业务规则和界面的灵活配置，支持工艺流程的灵活定义，可根据业务需求变化快速重构系统。先进性：采用最先进的软件技术，利用BS+CS应用模式，包括SOA技术、WEB技术、XML技术、中间件技术、软件组件技术等。安全性：充分保证控制系统的安全性。可靠性：合理的系统架构设计，保证系统平台的可靠性达到99.99%。开放性：向下与DCS、PLC、SCADA等过程控制系统集成，向上与ERP、CRM和SCM等应用系统集成。分布式：支持分布式应用部署和分布式数据管理，支持负载平衡，满足集团化企业的管理需求。国际化：支持多语言灵活切换。易用性：界面友好、风格统一，操作简单方便。适合联宜电机的先进生产管理系统

大数据平台架构~巨衫

1.技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球，成为全球围加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前，大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段，数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据，我们可以获知事物背后的原因，优化生产/生活方式，预知未来的发展动态。经过多年的信息化建设，省地税已经积累了丰富的数据资源，为下一步的优化业务、提升管理水平，奠定了坚实的基础。未来的数据和业务应用趋势，大数据才能解决这些问题。《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P12 “银行的大数据资产和应用“，说明税务数据和业务分析，需要用大数据解决。《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P14 “大数据与传统数据处理”，说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示：

（此图要修改，北明）数据源层：包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据；数据接口层：是原始数据进入大数据库的入口，针对不同类型的数据，需要有针对性地开发接口，进行数据的缓冲、预处理等操作；平台架构层：基于大数据系统存储各类数据，进行处理？；分析工具层：提供各种数据分析工具，例如：建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具；业务应用层：根据应用领域和业务需求，建立分析模型，使用分析工具，发现获知事物背后的原因，预知未来的发展趋势，提出优化业务的方法。例如，寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型针对业务需求，我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。

苏宁大数据平台任务调度模块架构设计

苏宁大数据离线任务开发调度平台实践：任务调度模块架构设计 weixin_34262482 2019-02-01 08:00:00 375 收藏2 作为国内最大的电商平台之一，苏宁每天要处理数量巨大的数据。为了更快速高效地处理这些数据，苏宁调度平台采取了哪些措施呢？本文是苏宁大数据离线任务开发调度平台实践系列文章之上篇，详解苏宁的任务调度模块。目录 1.绪言\t1 2.设计目标与主要功能\t2 3.专业术语\t3 4.调度架构设计\t5 5.服务重启和任务状态恢复\t6 5.1 Master Active 组合服务\t7 5.2 Master HA高可用设计\t7 5.3 Recover任务状态恢复设计\t7 6.Web API接口服务\t9 7.后续\t10 1.绪言在上一篇文章《苏宁大数据离线任务开发调度平台实践》中，从用户交互功能、任务调度、任务执行、任务运维和对外服务等几方面，宏观层面进行了理论和实践的概述。产品的用户功能重点需要把握用户实际的任务开发运维需求，合理的规划设计产品功能，在使用和运维上便于用户操作，降低用户的开发使用成本。简单的说就是主要保证用户任务、任务流等关键元数据的配置信息的准确性，以及任务状态的查询和干预能力，技术上实现不存在难点，在此不再详细说明。任务执行模块侧重于任务被领取后，如何根据任务类型选择不同的执行器（Executer）提交任务执行，并将任务的执行状态及时准确的返回，由任务调度服务根据返回状态做相应的下一步处理，除此以外还涉及到任务资源加载、任务配置解析与转换、自身健康状态检查与汇报、worker进程与任务子进程通信、任务隔离、对外接口服务等，这块将在后面一节再跟

大数据平台概要设计说明书

文件修改记录

目录 1.引言 ........................................................................................... 1.1编写目的................................................. 1.2术语与缩略词............................................. 1.3对象及范围............................................... 1.4参考资料................................................. 2.系统总体设计 ............................................................................. 2.1需求规定................................................. 2.1.1数据导入............................................ 2.1.2数据运算............................................ 2.1.3运算结果导出........................................ 2.1.4系统监控............................................ 2.1.5调度功能............................................ 2.1.6自动化安装部署与维护................................ 2.2运行环境................................................. 2.3基本设计思路和处理流程................................... 2.4系统结构................................................. 2.4.1大数据运算系统架构图................................ 2.4.2hadoop体系各组件之间关系图......................... 2.4.3计算平台系统功能图.................................. 2.4.4系统功能图逻辑说明.................................. 2.4.5计算平台业务流程图..................................

网络教学平台的体系结构与总体设计

网络教学平台的体系结构与总体设计余胜泉、陈天、何克抗 ysq@https://www.wendangku.net/doc/6b9021951.html, 北京师范大学现代教育技术研究所（100875）网上教学支持系统设计的基本出发点在于：我们认为网上教学不仅仅是将教学材料在网上发布，而更多的是学生与教师之间、学生与学生之间的充分沟通与交流，由于远程教学教师与学生之间在空间上的分离，这种沟通与交流就显得尤为重要，另外，传统教学过程中一些保证教学质量的关键环节，如作业、考试、图书馆、笔记记录等，都应该能够在网上得到很好的支持。所有的沟通与交流以及关键教学环节的支持，都需要一些专用的工具来支持，而现有Internet 技术并没有提供这些工具，因此需要进行工具开发。此外网上交互式的程序设计，是一般非计算机专业教师所难以做到的，因此，我们开发了一套网上的教学支持平台，为教师在网上实施教学提供全面的工具支持，屏蔽了程序设计的复杂性，使得教师能够集中精力于教学，也使得网上教学从简单的教学信息发布变成一个充满交互与交流的虚拟学习社区。一、设计的基本构想 1．一体化管理网络教学支持系统应该与教学内容紧密集成，应该实施一体化管理，而不是相互分离的系统。目前，Internet上的一些现成工具，如电子邮件、WEB、新闻组等，都有一定的教学功能，还有一些大学也开发了一些教学支持工具，如用户注册系统、讨论组、聊天室等，但这些工具都是与教学内容相分离的，是一些相对独立的系统，对教学的紧密性要求支持不够，象某些系统，要学习几门课程，就需要登录几次，使用起来很不方便。一体化管理就是要使教学支持系统真正符合教学的要求，在一个统一的系统中可以完成教学（学习）过程中的各种活动，而不需要来回在几个系统之间切换，降低操作的复杂度及学习的难度。 2．完全开放远程教学所涉及的行业范围大，学习者的数量多，教学内容的形态需求复杂，这就要求系统具有完全的开放性，能够容纳各种形态的网上教学内容，不能仅仅限于支持某些专用工具开发的教学内容，不能只是支持某些文件格式。本系统将采用开放的文件存储格式，支持所有能够在网上运行（包括需要插件的文件）的课程内容与文件格式，不对课程开发工具作限定要求，只要求该工具开发出的课程内容能够在网上运行即可。 3．简化交互式教学设计的复杂性我们认为，网上教学不仅仅是将教学内容在网上发布，更为重要的是教师与学生、学生与学生、教师与教师之间的充分沟通与交互，从而打破了传统课堂的授课模式，。由于师生在物理空间的分离，师生之间的交互显得更加重要，可以说，这种交互的广度与深度，是决定网上教学质量的关键性因素。网上教学包括一些基本的教学环节：教学内容的发布、作业、答疑、考试、讨论（同步／异步）、作笔记等等，而现有Internet工具并不能很好地支持这些活动，需要教师进行复杂的交互性程序设计，这对大部分教师来说，是无法完成的。教学支持平台就是要解决这些交互式工具支持问题，使得教师无需花费大量的精力去开发程序，就可以很方便获得很好的交互性支持，从而可以专注于教学内容与教学活动。教学支持平台的首要功能就是降低实施网上教学的技术难度，提供方便实用的教学工具，简化交互式教学设计的复杂性。 4．支持多种教学策略网上教学完全打破了传统课堂授课的模式，改变了传统教学中教师与学生之间的关系，教

很详细的系统架构图-强烈推荐

很详细的系统架构图--专业推荐 2013.11.7

1.1.共享平台逻辑架构设计如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相

关架构进行描述。 1.2.技术架构设计如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.3.整体架构设计上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下：

大数据平台技术框架选型

大数据平台框架选型分析一、需求城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。二、平台产品业务流程三、选型思路必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等五、选型需要考虑简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会

很详细的系统架构图

很详细的系统架构图 --专业推荐 2013.11.7 1.1.共享平台逻辑架构设计 1.2. 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 1.3.技术架构设计如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.4.整体架构设计上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，

大数据技术架构解析

大数据技术架构解析作者：匿名出处：论坛2016-01-22 20:46 大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。一、大数据建设思路 1)数据的获得大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存

真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理

4)数据的分析

5)大数据的价值：决策支持系统

大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用

车联网大数据平台架构设计

车联网大数据平台架构设计-软硬件选型 1.软件选型建议数据传输处理并发链接的传统方式为：为每个链接创建一个线程并由该线程负责所有的数据处理业务逻辑。这种方式的好处在于代码简单明了，逻辑清晰。而由于操作系统的限制，每台服务器可以处理的线程数是有限的，因为线程对CPU的处理器的竞争将使系统整体性能下降。随着线程数变大，系统处理延时逐渐变大。此外，当某链接中没有数据传输时，线程不会被释放，浪费系统资源。为解决上述问题，可使用基于NIO的技术。 Netty Netty是当下最为流行的Java NIO框架。Netty框架中使用了两组线程：selectors与workers。其中Selectors专门负责client端（列车车载设备）链接的建立并轮询监听哪个链接有数据传输的请求。针对某链接的数据传输请求，相关selector会任意挑选一个闲置的worker线程处理该请求。处理结束后，worker自动将状态置回‘空闲’以便再次被调用。两组线程的最大线程数均需根据服务器CPU处理器核数进行配置。另外，netty内置了大量worker 功能可以协助程序员轻松解决TCP粘包，二进制转消息等复杂问题。 IBM MessageSight MessageSight是IBM的一款软硬一体的商业产品。其极限处理能力可达百万client并发，每秒可进行千万次消息处理。数据预处理流式数据处理对于流式数据的处理不能用传统的方式先持久化存储再读取分析，因为大量的磁盘IO操作将使数据处理时效性大打折扣。流式数据处理工具的基本原理为将数据切割成定长的窗口并对窗口内的数据在内存中快速完成处理。值得注意的是，数据分析的结论也可以被应用于流式数据处理的过程中，即可完成模式预判等功能还可以对数据分析的结论进行验证。 Storm Storm是被应用最为广泛的开源产品中，其允许用户自定义数据处理的工作流（Storm术语为Topology），并部署在Hadoop集群之上使之具备批量、交互式以及实时数据处理的能力。用户可使用任意变成语言定义工作流。 IBM Streams IBM的Streams产品是目前市面上性能最可靠的流式数据处理工具。不同于其他基于Java 的开源项目，Streams是用C++开发的，性能也远远高于其他流式数据处理的工具。另外IBM 还提供了各种数据处理算法插件，包括：曲线拟合、傅立叶变换、GPS距离等。数据推送为了实现推送技术，传统的技术是采用‘请求-响应式’轮询策略。轮询是在特定的的时间间隔（如每1秒），由浏览器对服务器发出请求，然后由服务器返回最新的数据给客户端的浏览器。这种传统的模式带来很明显的缺点，即浏览器需要不断的向服务器发出请求，然而HTTP request 的header是非常长的，里面包含的数据可能只是一个很小的值，这样会占用很多的带宽和服务器资源。

智慧社区平台系统架构设计说明书

目录 1、引言 (3) 1.1背景 (3) 1.2说明 (3) 2、范围 (3) 2.1 软件名称 (3) 2.2 软件功能 (3) 2.3 需求边界 (3) 3、总体设计 (4) 3.1 架构设计目标和约束 (4) 3.1.1 运行环境 (4) 3.1.2 开发环境 (4) 3.2 设计思想 (4) 3.3 架构体系描述 (4) 3.4 架构体系 (5) 3.4.1 数据支撑层 (5) 3.4.2 应用层 (5) 3.4.3 终端层 (5) 3.5 重要业务流程 (6) 3.5.1 核心数据采集输出流程 (6) 3.5.2 应用数据采集输出流程 (6) 3.6 模块划分 (6) 3.6.1 数据支撑层 (6) 3.6.2 应用层 (7) 3.6.3 终端层 (8) 4、部署 (8) 4.1 云服务器部署 (8) 4.2 部署服务器系统要求 (9)

1、引言 1.1背景智慧社区系统软件系统整体架构是为了快速搭建智慧社区运营平台，将硬件数据采集并建立智慧社区应用的架构整体解决方案。 1.2说明本文档是对于智慧社区应用平台进行详细设计和编码的重要依据。对该软件的整个系统的结构关系进行了详细描述，阐述了系统的总体框架，包括物理、逻辑结构，说明了体系结构所采取的设计策略和所有技术，并对相关内容做出了统一的规定。为今后的设计、编码、测试都提供了可以参考的模版并且提高效率，使整个开发过程做到资源利用最大化，减少由于需求变更而修改的时间，大大的降低了成本，节约了时间。 2、范围 2.1软件名称中文名称：智慧社区应用平台 2.2软件功能建立智慧社区的数据管理中心，并通过建立硬件数据标准接口，像平台中的应用子系统提供数据支撑服务。 2.3需求边界要做的事情： 1、定义核心数据标准，建立核心数据库； 2、建立核心数据接口，用于支撑应用系统，并能够实现对接口的权限控制； 3、定义应用数据标准，建立应用数据库； 4、建立应用数据接口，用于支撑终端系统展示。不做的事情： 1、应用子系统的实现； 2、硬件数据的采集及数据处理； 3、终端系统的实现。

常见的大数据平台架构设计思路【最新版】

常见的大数据平台架构设计思路近年来，随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展，越来越多的企业都意识到了数据存在的价值，将数据作为自身宝贵的资产进行管理，利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失，会导致业务层难以直接利用大数据大数据，大数据和业务产生了巨大的鸿沟，这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题，本文介绍了一些数据平台设计思路来帮助业务减少数据开发中的痛点和难点。本文主要包括以下几个章节: 本文第一部分介绍一下大数据基础组件和相关知识。第二部分会介绍lambda架构和kappa架构。第三部分会介绍lambda和kappa架构模式下的一般大数据架构第四部分介绍裸露的数据架构体系下数据端到端难点以及痛点。第五部分介绍优秀的大数据架构整体设计从第五部分以后都是在介绍通过各种数据平台和组件将这些大数据组件结合起来打造一套高效、易用的数据平台来提高业务系统效能，让业务开发不在畏惧复杂的数据开发组件，无需关注底层实现，

只需要会使用SQL就可以完成一站式开发，完成数据回流，让大数据不再是数据工程师才有的技能。一、大数据技术栈大数据整体流程涉及很多模块，每一个模块都比较复杂，下图列出这些模块和组件以及他们的功能特性，后续会有专题去详细介绍相关模块领域知识，例如数据采集、数据传输、实时计算、离线计算、大数据储存等相关模块。二、lambda架构和kappa架构目前基本上所有的大数据架构都是基于lambda和kappa 架构，不同公司在这两个架构模式上设计出符合该公司的数据体系架构。lambda 架构使开发人员能够构建大规模分布式数据处理系统。它具有很好的灵活性和可扩展性，也对硬件故障和人为失误有很好的容错性，关于lambda架构可以在网上搜到很多相关文章。而kappa架构解决了lambda架构存在的两套数据加工体系，从而带来的各种成本问题，这也是目前流批一体化研究方向，很多企业已经开始使用这种更为先进的架构。 Lambda架构

基于软件体系架构的智慧城市基础设施管理平台设计

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/6b9021951.html, 基于软件体系架构的智慧城市基础设施管理平台设计作者：缪明李乐来源：《硅谷》2013年第11期摘要本文基于城市基础设施建设中的共性问题，提出基于软件体系结构设计思想建设城市基础设施管理平台架构，对平台设计中包含的核心组件进行定义。该平台能够为城市基础设施建设领域软件复用提供模型。关键词软件体系架构；智慧城市；基础设施；管理平台中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2013）11-0000-00 智慧城市是可视化城市管理与运营模式平台，是智慧地球的核心组成。在云计算、物联网等技术的支撑下，城市建设基础设施的信息、数据成为支撑城市信息管理与事务决策的综合平台。城市的发展是社会变革的重要标志，随着我国城市数字化、智能化建设步伐的加快，我国城市规模不断扩大，人口数量激增，城市的建设与运营模式成为制约城市发展的主要因素。如何合理建设城市布局，综合统筹管理城市建设中各行业、领域的基础设施数据、信息，形成可共享的城市管理平台是当前智慧城市建设中的关键问题之一。 1 智慧城市 1.1 智慧城市的内涵智慧城市的概念起源于“智慧地球”理念，是一种将物联网、云计算作为核心技术手段来改变城市建设与运营模式，通过对城市建设与社会事务处理进行更加便捷、快速和智能的响应，达到提高城市运行效率的城市建设模式。智慧城市建设的基本理念是，将传感器等各类型感知设备配置到城市建设与布局的关键地理位置，形成可实时获取城市运行数据和信息的物联网，再通过云计算平台实现物联网资源和数据的整合与共享，为城市管理与综合决策提供数据与应用服务支持。因此，从功能实现的角度来看，一般将智慧城市模型划分为三个层次，分别是感知层。网络层和应用层。各层次之间借助物理载体承载数据与信息，利用云计算等核心技术提供服务，满足城市建设与运营的需要。智慧城市的基本特征主要包括：

北京市政务大数据平台顶层设计框架及应用方案

北京市政务大数据平台顶层设计框架及应用方案本文摘自穆勇在中关村大数据产业联盟上所做的演讲。演讲全文：今天很荣幸有这样一个机会，和大家交流探讨大数据在政务领域的应用问题，我看到群里有很多十分熟悉的朋友，所以交流起来也会比较轻松。有什么问题欢迎大家提出，如果我讲的不对的地方，请不客气批评。一、大数据在政务领域应用的概述说起大数据技术的应用，首先是在互联网行业起步并逐步拓展到电信、金融、工业等多个领域，产生了巨大的社会价值和产业空间，现正拓展到政务领域。（一）大数据技术在互联网行业的成功应用，那些地方是值得我们关注的第一，应该是思维观念和运作方式的变化，所谓的互联网思维，其核心理念包括：体外互动：邮件、电话、信件互动---服务导引服务外包：购买服务---简单服务让渡社会：众包---自助服务边界开放：数据开放---创造服务第二，是其技术演进，针对数据处理的技术首先是传统数据分析处理阶段，该阶段是面向结构化数据，非结构化处理效率低；硬件成本高；平台兼容性差。其次是基于云计算的大数据处理阶段，该阶段总体有了很大的改进和提升，主要体现在：具备结构化/非结构化混合分析的能力；基

于消费级硬件，不依赖高性能、高可靠性硬件，从而保障系统性能和可靠性；平台兼容性好、扩展性高；进而业界又提出去IOE的思路。第三，是数据挖掘分析技术画像技术以及各类数据融合、分析、挖掘、预测等。这些都是政务领域需要学习与借鉴的。为此，我认为：大数据在政务领域应用即包括用新的思维、模式与技术来解决电子政务需求，也包括了政务大数据新的应用。对于第一个方面比较容易理解，对于第二个方面需要对政务大数据给出定义。有些人认为政府没有大数据，只有传统的小数据或中数据。这个问题我们将在下一节专门中进行讨论。政务领域是大数据应用崭新的领域，它将极大的改变政府的管理模式，有利于节约政府投资、提高政府决策能力、提升公共服务和社会管理能力，开展大数据在政务领域的应用是大势所趋，势在必行。同时，政务大数据本身也不同于其他领域或行业的数据，其复杂程度和需求的多样化比互联网行业大的多，也难的多。（二）政务大数据的定义及特点按照政府管理的数据来源和种类，可以分为下三类：第一类业务数据：业务办理过程中采集和产生的数据。第二类民意社情数据：对社会企业个人对象进行统计调查获得的数据。第三类环境数据：通过物理设备采集获得的气象、环境、影像等数据。在以前的电子政务建设阶段，政务信息资源开发利用更多的是集中在前两种类型和结构化数据上，而对第三类数据，特别是实时的、非结构化、半结构化数据的开发利用相对较少。随着政府业务在互联网、移动互联网、物联网等领域广泛和深入的应用，第三类数据的数据量和价值都在迅速增长，相关数据处理技术也逐步成熟。便于区别不妨把包含第三类数据的政务信息资源叫做是政务大数据。

图书馆管理系统业务流程图数据流程图ER图

图书馆管理系统开发设计方案

1需求分析 1.1目前图书馆管理系统存在问题 1)检索速度慢、效率低因为图书馆的藏书种类多、数量多，将藏书准确地分门别类，快速检索，手工进行非常困难往往是终于查到了二伟的信息，馆中没有此书或已被别人借走。图书馆的规模越大，这个问题越突出。 2)借书、还书工作量大借书、还书频率越大，说明图书馆的作用越大，然而随之而来的大量的借书、还书登记、实存图书的更新以及借出图书超期、遗失等的处理，其工作量之大，往往是人工操作所难以胜任的。而且经常会出现这样那样的差错。 3)图书统计工作难、藏书更新不能及时完成。图书馆的图书应根据科学技术的发展和教学工作的需要及时添加和更新，然而由于藏书数量及图书种类越来越多，加上自然损耗，人为破坏，使图书的统计工作难以及时完成，藏书的更新也就很难有针对性地进行，藏书的知识结构得不到良好地控制。我校也是一所发展中的高校，近儿年的发展速度很快，图书馆的规模和藏书数量也不断的扩大，为了解决海量图书的管理问题，改变传统的管理方式也是迫在眉睫了。 1.2系统目标本系统主要实现对图书馆的信息进行管理，图书馆的正常运营中总是面对大量的读者信息，图书信息以及两者相互作用产生的借书信息，因此要对读者资源，图书资源，借书信息进行管理。本系统的开发就是在于提高图书管理的工作效率，加强图书馆的管理。图书馆管理系统是图书馆管理工作中不可缺少的部分,它的内容对于图书馆的管理者和使用者来说都至关重要,所以图书管理系统应该能够为管理者或读者提供充足的信息和快捷的数据处理手段。但一直以来人们使用传统人工的方式进行图书管理和借阅管理，这种管理方式存在着许多缺点,如:效率低、易忘记、保密性差,另外时间一长,将产生大量的文件和数据,这对于查找、更新和维护都带来了不少的困难。随着科学技术的不断提高,计算机科学日渐成熟,其强大的功能已为人们深刻认识,它已进入人类社会的各个领域并发挥着越来越重要的作用。作为计算机应用的一部分,使用计算机对图书信息进行管理,具有着手工管理所

大数据架构设计 完整流程图1