云环境下数据分布式缓存技术与应用
这是一篇关于分布式文件系统,元数据管理,分布式缓存,云数据库的论文, 主要内容为随着经济社会的发展,医疗行业信息化成为近年来的研究热点。目前多数医疗信息系统在设计之初没有考虑云计算与大数据时代带来的海量数据存储需求,随着使用规模的不断扩大,这些系统无法承载高并发的访问流量。分布式缓存技术是目前非常热门且有应用前景的技术,具有传统存储技术无法比拟的优势。为了实现云环境下医疗数据的高效存储,本文基于分布式缓存技术设计并实现了放疗数据存储系统,构建了一种云环境下的数据缓存模型,主要存储放疗工作中产生的结构化数据与文件数据,提升了放疗质控系统在数据存取上的效率,提高了医院信息化的水平。通过分析国内外的相关文献,将分布式缓存技术应用于云文件存储以及云数据库存储,设计了基于分布式缓存的放疗数据存储系统。该系统在架构上分为四个层次,应用层、接口层、数据处理层和服务集成层。采用HDFS构建云文件存储服务、MySQL构建云数据库存储服务以及Redis构建分布式缓存服务。并且采用微服务的设计理念,基于SpringBoot框架完成了所有功能的编码。针对原生HDFS存储模型中的NameNode的单点问题,对比了现有的元数据管理方案,最后基于Redis分布式缓存设计了一种可扩展、高可用的元数据缓存模型。该方法构建了分布式缓存中间层,将元数据加载到Redis集群中进行管理,可以防止单一节点失效带来的服务中断。该模型作为基础设施为整个系统提供存储服务。对所设计的系统进行开发与测试,测试结果表明基于分布式缓存的放疗数据存储系统可以满足放疗科室所有的实际需求,该系统具有较高的工程价值,并且系统已在实际环境中上线运行,在实践中检验了系统的功能和性能,得到了相关医务工作者的认可。
海量网络数据环境下的元数据管理及应用
这是一篇关于海量网络数据,元数据,元数据管理,流量分析的论文, 主要内容为元数据是描述数据的数据。这个名词起源于1969年,是由Jack E.Myers提出的。它第一次正式出现是在美国国家宇航局1987年发布的《目录交换格式》文档中,至今已经有近三十年的发展。近年来,大数据处理技术和数据分析技术不断发展,分析过程所依赖的元数据直接关系数据分析结果的准确性,越来越受到人们的重视。海量网络数据环境促使元数据使用场景爆发式地增长,同时也带来了元数据种类激增、量级增大、不同种类元数据间耦合性增强、元数据实效性和一致性难以保证等诸多问题和挑战。本文运用JavaEE、JPA、JDBC等技术,设计和实现了海量网络数据环境下的元数据管理系统的系统架构、软件架构、数据库、REST API等。本文设计和实现的元数据管理系统为用户提供统一的、一致的操作界面和平台,为元数据平台的管理者提供完整的版本管理策略,并具有一定的容灾能力。此外,本文设计和实现的元数据管理系统支持分层的权限管理,支持日志查询,使元数据管理更加高效、便捷。IP和域名是很重要的元数据。在现有的IP资源库中,并没有准确存储IP和域名两者的关联信息。本文首先对现有的IP资源库进行了数据覆盖率、数据重合率、数据可信度等多个维度的对比分析,并且设计和实现了基于元数据管理系统的IP资源库。然后本文对IP和域名的对应关系的存储加以研究,通过对比分析和研究编辑距离、LCS算法、GST算法、字符串汉明距离和相邻度等算法,确定了域名相似度的计算方法,并重点阐述了 IP和域名数据在入库过程中的数据产生算法和数据插入算法。最后,本文对IP和域名这两种重要的元数据从流量、访问用户数、综合访问量、平均用户流量、省份和地市特征等多个角度进行分析与研究,并通过聚类的方式研究和分析了几种常见的用户兴趣模式。
基于血缘关系的元数据管理系统的设计与实现
这是一篇关于元数据管理,数据血缘关系,图节点排名算法的论文, 主要内容为随着数据仓库技术的越发成熟,数据体系俨然成为企业决策的重要依据。数据仓库是一种由多数据源组成、以查询为主的数据库。其数据来源的多样性以及数据之间依赖关系的复杂性,导致其元数据管理的难度增加。清晰地数据血缘关系展现,实现了数据的追根溯源,便于排查数据出现问题时的原因。并且利用已经构建完成的数据血缘关系,能够发送数据变更通知、实现表的重要程度排名,对提升数据质量与资源治理具有重要意义。目前业内对于数据血缘关系的解析方案尚未达成共识,比较普遍的解决方法有:使用开源数据治理工具Apache Atlas,但该工具只提供Hive中血缘关系的获取,并不支持Apache Spark、Apache Flink等其他数据处理平台,而且与数据处理平台存在耦合性的问题,即血缘的获取依赖数据处理平台,在使用过程中会影响数据处理平台的执行效率,还会增加其故障率;使用某些数据处理平台本身提供的血缘工具类,不存在耦合性问题,但是只有表级别的血缘关系,没有字段级别的血缘关系。针对上述问题,本文提出了一种数据血缘解析方案,通过自行模拟Hive SQL和Spark SQL语句的执行的方式,从中解析出表级别以及字段级别的血缘关系,不依赖数据平台处理的中间过程,从而解决耦合性与解析粒度不够细致的问题;由于Flink任务并不使用Flink SQL开发,所以通过提供Flink插件的方式以获取Flink任务级别血缘,完成了Spark、Flink和Hive三个数据处理平台的血缘获取。本文还借鉴谷歌利用网页引用关系实现网页排名的思想,利用数据(表)之间的血缘关系完成数据的重要程度排名,优先对较重要数据的产出任务进行优化,从而提高数据产出任务治理的效率;据此排名标准可以将数据与个人或者团队关联,建立一套奖励或者惩罚制度,使数据开发人员不再热衷于建设新表,以提高数据开放程度,减少数据重复建设,达到节省资源的目的。本文依靠血缘关系的构建方法与表排名算法的研究,设计并实现了一种基于血缘关系的元数据管理系统,提供数据血缘展示、资源治理、数据变更和数据检索等功能。通过血缘关系的展现与应用,理清了数据之间的依赖关系,优化了资源配置,目前系统已上线并平稳运行,显著地提升了元数据管理服务的质量。
基于微服务的厨电企业数据中台系统的设计与实现
这是一篇关于数据中台,微服务架构,元数据管理,客户订单分类,数据可视化,GAPSO-SVM的论文, 主要内容为随着信息技术的迅猛发展,厨电企业开展了数字化转型,开始采用信息化管理系统对企业生产数据进行维护管理,但随着业务的扩张,这些信息化管理系统愈发无法满足厨电企业发展管理需求。在厨电企业采用的各种信息管理系统中存储了大量的内部生产数据,但由于各个信息管理系统均为独立开发建设,开发标准和底层实现不尽相同,导致各系统中的数据相互孤立,无法相互建立联系。如何根据一定的场景,从海量的生产数据之中快速精准的挑选出有效信息,并进一步对其进行数据处理,提升数据价值,从而实现赋能生产发展成为厨电企业愈发关注的问题。本文以微服务为架构开发数据中台系统,以期为厨电企业提供一个数据聚合管理的平台。主要做了以下工作:(1)采用主流微服务架构Spring Cloud解决单体架构耦合性高导致的可拓展性、可维护性差的问题,选用Spring Cloud中具体的开发组件进行厨电企业数据中台系统的设计与开发。(2)针对传统的单体元数据管理架构无法满足厨电企业海量业务数据的提取、数据实时性差等问题,采用基于Atlas的元数据管理架构实现厨电企业数据中台系统中的元数据管理;选用Kafka connect构建厨电企业元数据ETL通道,并结合Atlas配置数据来源,实现元数据集成分析与呈现。(3)针对厨电企业订单分类问题,依据卡杰拉克矩阵模型构建出客户订单模型,并利用GAPSO-SVM分类模型实现厨电企业客户订单的分类。(4)对厨电企业数据中台系统业务功能需求进行研究与分析,划分系统业务功能模块,采用Spring Boot和Spring Cloud完成系统服务端开发,前端采用Vue框架,结合Echarts完成数据可视化开发,并对系统性能及功能进行测试验证。研究结果表明,结合厨电企业数据管理,实现了厨电企业信息管理系统的数据聚合和客户订单数据分类模型的建立,并采用可视化技术实现了各业务流程的直观呈现。经过验证,本文设计实现的基于微服务的厨电企业数据中台系统具有可维护性高、可拓展性高、部署简单等特性,解决了厨电企业数据分散、利用率低等问题,满足了厨电企业数据管理需求。
海量数据分析平台元数据管理的设计与实现
这是一篇关于云计算,商务智能,元数据,元模型,元数据管理的论文, 主要内容为随着信息技术的飞速发展,企业数据呈指数型增长,业务逻辑也日趋复杂,传统商务智能(Business Intelligence, BI)系统已经无法解决这些问题。所以提出了将BI与云计算的PaaS (Platform as a Service,平台即服务)服务模式相结合的海量数据分析平台。但是该平台依然存在一些问题,尤其是在元数据方面,平台缺乏完整元数据体系,缺乏对元数据有效管理,这严重影响了平台的灵活性、可扩展性等性能。 本文的目标是设计并实现海量数据分析平台元数据管理方案,通过对元数据的管理,实现平台的可配置性、灵活性和可扩展性。 论文首先按照管理元数据、技术元数据和业务元数据三类对平台元数据进行设计,其中技术元数据又按照平台BI数据处理流程进一步划分。 提出元数据管理功能框架,重点对管理元数据和技术元数据进行建模,使用UML中的类图进行描述。并制定模型映射规则,将元模型映射为数据库中的表和属性。设计元数据管理方案,主要包括元数据基本维护和元数据关系维护两个方面。并采用JSP+SSH(Struts2、Spring、 Hibernate)技术进行方案实现。然后,以温度应用为例分析元数据管理流程说明元数据管理方案的易用性。最后,总结论文中的主要工作和不足,并提出下一步的工作计划。
流程建模元数据管理系统的设计与实现
这是一篇关于企业业务流程建模,元数据管理,XML Schema,关系型数据库的论文, 主要内容为随着业务流程建模在企业中越来越广泛的应用,流程建模自身所带来的方便性和高效性得到了企业更多的关注,但建模系统中的元数据管理还不够完善。本文结合企业的实际需求,设计了一个元数据管理系统。 该元数据管理系统是以企业建模系统为依托,采用了三层架构的体系结构实现元数据的管理。在系统实现过程中采用了XML Schema描述建模元数据,并结合对建模系统元数据的调研定义了建模系统的元数据文档模板。采用DOM4J解析技术实现元数据的XML文件操作和文件内容导入导出功能。在对建模系统元数据实例数据进行管理时采用了Hibernate对象关系映射框架实现了操作关系型数据库的功能。 系统测试结果表明,该系统不仅可以使管理者能更清晰的理解建模中所用到的元数据,也使得建模人员能根据企业需要灵活创建合适的元数据供建模过程使用,提高了业务流程建模的管理工作效率。
公安信息资源共享服务管理平台设计与实现
这是一篇关于信息化,共享服务,元数据管理,访问控制,多样化,查询,共享接口质量检测的论文, 主要内容为随着信息化建设的推进，公安数据共享建设得到一定程度的发展，共享数据的管理也开始凸显它的重要性。通过建设并优化信息资源共享管理职能，摒弃传统的基础设施托管方式，能够对外提供统一标准的共享服务的同时还能有效避免各部门的代码重复建设这一在共享应用中的突出问题。构建公安信息资源共享服务管理平台为共享业务的协调和管理维护工作建立了良好的运行模式，使得共享方式更加安全可靠，为未来业务发展节约建设成本，降低了接口的开发难度。公安信息资源共享管理能够提高公安的工作效率，也是公安信息化的体现，因此，搭建这样的管理平台是很有意义的。 本文结合了某公安部门的实际建设情况，研究并设计能够对公安部门提供实际应用价值的信息资源共享管理平台。由于公安部门工作有它自身的特殊性，需要熟悉了解相关业务流程，严格按照公安相关的规定和标准进行项目开发，实现公安信息资源共享管理的科学化和规范化。同时参看国内外相关先进技术的研究，找到适合的方式来使得信息资源能够发挥更大的利用价值。 本论文针对搭建平台所面临的几个问题进行讨论并提出解决方案： 第一，在搭建数据表现层次的管理中，为实现可视化的管理，提出了基于元数据目录管理方式创建元数据目录服务，既能够实现与数据建立关联，又能解决数据无描述带来的问题。 第二，由于公安数据的保密性，需要在数据共享中进行多方面的安全访问控制，因此研究了当下常用的访问控制方法，选择适用于本平台的基于RBAC模型来控制操作权限，基于日志的访问控制进行监管工作。 第三，为了提供多样化的共享服务，从查询和共享服务接口两方面考虑。为解决当前的查询系统的查询方式的不足或难度，基于SQL查询思路，提供了一种更为灵活简单的可视化查询方式。同时，实现多种方式的服务接口、同步接口、数据下载接口，让多样化的共享服务得到充分的体现。 第四，为在管理中解决数据采集载入异常数据的问题，研究相关数据质量检测技术，提出了主动检测机制和用户反馈机制。
基于Spark的元数据管理系统的设计与实现
这是一篇关于数据治理,元数据管理,SparkSQL,血缘分析,元数据质量的论文, 主要内容为随着高校数字化建设的深入开展,全国各个高校都在加快建设自己的数据中心,其中的一卡通平台,教学系统和科研管理等系统每天都会产生大量的数据。由于早期各部门数据存储系统和数据定义标准都不尽相同,这给数据的统一管理和使用造成了极大的障碍,建设统一的数据中心并进行数据治理就显得十分必要。目前数据治理在全国各个高校开始兴起,元数据管理作为数据治理的重要部分,参与了数据的整个生命周期的活动。元数据管理是实现高校数据资产的全面聚合和数据深层次共享的核心关键。本文以传统的元数据管理系统为背景,从高校元数据管理的需求出发,对基于大数据技术的元数据管理系统进行设计和实现,即基于Spark的元数据管理系统。并详细阐述了理论基础,系统设计与实现和测试的内容。以下是论文主要的工作:1.在元数据分析方面:本系统使用Spark的核心组件Spark SQL对数据库进行操作,解析Spark SQL的逻辑计划,并对其进行拆解得到元数据血缘关系。通过对Spark SQL on Hive模块进行修改,解决了Spark SQL对字段级别的元数据分析困难的问题,提高了Spark对于字段级别元数据的分析能力。2.在元数据质量方面:本系统从元数据的填充完备率、一致性、唯一性,有效性和完整性对元数据质量进行检测,排查不规范数据。系统运行这些数据质量规则可产生相应的元数据质量报告,并支持导出报告,让数据分析人员对系统的元数据质量情况有清晰的掌握。3.本论文设计并实现了基于Spark的元数据管理服务,通过HDFS双机热备机制来保证系统存储数据的一致性,通过YARN来进行集群节点之间的任务调度,通过Spark来处理集群的计算请求,通过Hive进行数据仓库管理,使用HTML和Vue.js开发了Web界面进行功能交互,使数据管理员和数据分析员能便捷化地进行元数据管理。本论文实现了一个基于Spark的元数据管理系统,通过对系统进行功能测试分析,系统满足元数据管理的基本功能需求,对于元数据质量可以全程监控。基于Spark的元数据管理系统可以为后续数据分析,以及大数据治理活动:数据质量监控,主数据管理,数据资产管理提供深层次的服务,可以进一步加快高校大数据治理的进程。
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