新闻 大数据系统设计是由几方面组成

大数据系统设计是由几方面组成

2019.09.03
大数据系统设计

随着计算机技术的飞速发展,大数据、物联网等领域也在不断发展。大数据的兴起为海量数据的处理和存储提供了一个平台。传统数据库已不能适应大数据的应用,分布式数据库在大数据背景下得到了快速发展。


大数据系统设计-大数据技术在实际应用中容易产生一些实际问题,因此有必要设计一个分布式的大数据管理系统,它可以为大数据的采集和存储提供无限的可能性,也可以提高数据处理的能力为大数据采集提供了一种新的解决方案。


近年来,政府和企业客户的数据类型由传统的关系数据向非关系数据转变,具有速度快、容量大、多样性和高价值的特点。这对大数据采集提出了新的挑战,但目前数据采集已经不能满足新的采集需求,数据采集也面临着采集数据等问题该系统可用于结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。


根据数据类型相对单一,收购过程比较复杂,不能提供一个友好的用户体验,不能很好的封装的数据采集过程中,收购过程的监控也相对缺乏,无法为用户提供更详细的状态信息采集和其他问题针对以上问题,本文将设计开发一个数据采集系统该系统可以解决行业中数据采集的相关问题。


大数据系统设计-目前,该项目已完成研究大型数据采集国内外发展现状,以及优缺点的分析主流大型数据采集产品,并完成了采集系统的功能性和非功能性需求分析,澄清采集系统的功能性和非功能性需求;其次,完成了本系统的采集用户还可以根据数据采集,部署采集处理组件,方便地配置采集组件。


设置系统的总体设计和详细设计,明确系统体系结构,将系统分为详细的模块,完成水槽的发展和用户交互模块的设计和开发,这样用户可以很容易地完成收购处理组件和组件的部署不触及底层运行Linux。配置任务,完成可视化采集工作流模块的设计与开发,为用户提供了完善的监控功能。


具体工作内容如下:完成了国内外大数据采集的研究工作,明确了采集系统的需求;对系统进行了总体设计和详细设计;完成自定义水槽模块、部署处理模块、配置采集模块、可视化采集工作流模块和监控。讨论了控制模块的代码开发任务。最后对采集系统进行了详细的测试,该系统还为用户实现了可视化采集过程的功能,提供了方便的监控和管理并给出了可能的实现方法