基于大数据的语音导游数据仓库的设计与实现
这是一篇关于数据仓库,Hadoop集群,Hive数据仓库,数据可视化的论文, 主要内容为随着移动互联网的迅速发展,如何通过将互联网与运动相结和的方式来激发人们对户外运动的兴趣变得尤为重要。同时随着互联网产品的功能越来越完善,企业收集了海量的用户数据,如何合理的存储和有效的挖掘这些数据成为了企业的关注重点。通过数据仓库来存储管理数据的方法应运而生,为企业提供分析和决策的功能。然而传统的数据仓库技术存在扩展性不足、数据处理技术落后和存储空间不足的缺陷,无法满足互联网企业对数据仓库的需求。语音导游数据仓库为企业提供决策依据,更好的为企业管理和挖掘数据。首先介绍了语音导游项目和数据仓库建设的背景与意义,通过对国内外研究概况的研究,结合现有的数据开发处理技术,对基于语音导游的数据仓库进行了需求分析和系统设计,可将整个系统划分为:数据处理平台、数据建模、Web可视化系统和数仓管理四个模块。数据处理平台模块使用Apache的开源项目Hadoop用来存储数据,为数据仓库提供了高效廉价的数据存储和处理平台;同时使用Yarn作为资源管理器,提高数据仓库的扩展性和稳定性;使用HIVEQL和SparkSQL简化了数据处理过程。数据建模中使用Ralph Kimall的维度建模方法,解决互联网行业需要快速交付、敏捷迭代的问题,保证了数据仓库的数据质量;同时使用数据分层的方法,将数据清洗合理的存储,明确数据结构。Web可视化系统使用SSM框架作为后台架构,使用Echarts数据可视化技术向企业和用户直观展示最有价值的数据。基于大数据的数据仓库建设已在企业内上线运行,得到了各大企业的认可,帮助数据仓库研发人员更高效的进行数据开发,增加了数据仓库的可扩展性和稳定性,让数据可以更好的为企业和用户服务。
基于Hive数据仓库的贵金属市场投资者交易行为管理系统的设计和实现
这是一篇关于Hive数据仓库,交易活跃度,异常检测,聚类的论文, 主要内容为近年来,随着参与贵金属市场的人数和交易量的快速增长,产生的交易数据越来越庞大,这对投资者交易行为管理提出了新的考验。所以,应当结合大数据技术带来的算力优势,对相关数据进行有效的收集,存储,计算并结合数据挖掘技术进行分析,为贵金属市场投资者交易行为的管理提供有力支持。本文主要是以作者所在公司的贵金属交易信息数据仓库项目为背景,设计并实现了基于Hive数据仓库的贵金属市场投资者交易行为管理系统来解决投资者交易行为管理的实际问题。系统的核心是由投资者交易活跃度评分服务和异常交易的检测服务构建的投资者交易行为管理体系。交易活跃度评分功能通过结合业务实际,选取了影响活跃度的三个维度进行了交易活跃度评分算法设计,评分数据通过HQL脚本借助Hive数据仓库的Map Reduce计算进行数据准备,通过Impala工具进行最终计算。异常交易检测功能通过实验不同聚类算法对于异常交易的检测效果,并结合其他指标进行检测算法的选择。需要检测的交易数据通过数据仓库进行数据清洗准备,并与检测算法模块进行工程化整合。此外,系统还结合交易数据的特点,将底层存储数据的结构进行数据分层设计,并开发数据调度功能来实现HQL,Impala,Sqoop等多种类型数据脚本的统一调度管理工作。整个系统通过SSM+VUE.js的Web应用进行任务触发和可视化展示。整个系统完成后,解决了公司对于投资者交易行为管理不足的痛点,从零到一实现了对贵金属市场投资者交易行为管理的数据化、流程化、可视化和智能化。同时也为未来其他的投资者交易行为分析和管理提供了快速拓展的架构基础。
游戏日志大数据分析系统的设计与实现
这是一篇关于Hadoop框架,Hive数据仓库,分布式计算,日志分析的论文, 主要内容为日益增长的日志数据,给国内外互联网公司都带来了巨大的挑战,如何快速处理和高效分析这些日志数据成为了他们首要面临的问题。就拿国内著名互联网公司百度公司来说,百度公司每天大约有700GB的日志数据量,节假日期间日志数据量可能达到TB级别,传统的日志分析方式在如此巨大的日志数据量面前,显然已经乏力了。当前最流行的两款分布式计算分析框架Hadoop和Spark已经逐渐成熟,利用分布式技术对日志进行分析已经成为了各个企业研究重点。广州某游戏公司为了解决对日益增多的游戏日志分析,提出了基于Hadoop、Hive和Spark等分布式计算技术的日志处理方案,也就是游戏日志大数据分析系统的设计与实现。通过网络资源和图书馆资源,针对大数据分析查阅大量的相关资料和相关文献,分析和研究离线大数据分析处理工具Hadoop框架和Hive数据仓库以及实时大数据分析处理工具Spark和Kafka。游戏日志大数据分析系统主要依据SpringMVC+Hibernate+Spring进行搭建的Web系统,数据库选择MySql5.6。按照软件工程的方式,首先对系统进行了需求分析包括功能需求分析和性能需求分析,并且使用微软的Visio画图工具,画出了一些用例图,然后对系统的体系结构、系统的数据库以及系统数据采集、系统数据存储、系统数据分析以及系统数据展示四个功能模块进行了设计。系统通过简洁友好的用户界面展示游戏日志分析的数据,并且为系统管理员提供了对用户的管理,系统菜单的管理以及用户菜单权限的管理。更为重要的是该系统为综合研发部第一次使用大数据来分析游戏日志,为今后的大数据相关的开发提供了一些经验。
大数据环境下面向电信行业数据管理平台的设计与实现
这是一篇关于数据管理平台,Hive数据仓库,R语言,Node.js的论文, 主要内容为互联网的发展给传统企业的发展带来了冲击,不仅包括传统实体店线下销售的模式被电商冲击,还包括虚拟运营商对传统运营商的冲击,传统电信运营商需要顺应时代趋势做出相应转型。电信运营商必须面对如何处理海量数据的问题,以及如何提高运营效率来满足用户日益个性化的需求。本文尝试设计了一套面向电信行业的数据管理平台来简化对海量碎片化的数据处理工作,帮助运营人员制定精准营销方案来提高运营效率。在熟悉了数据挖掘相关理论知识及技术、分析了电信行业业务发展方向及数据特点、掌握了Web应用平台开发及数据存储等相关技术的基础上,本文做了以下工作:第一、利用Node.js开发技术,设计并实现了一套Web应用数据管理平台来展现对电信数据进行有效挖掘的直观结果,并尝试通过友好的交互体验来降低进行电信数据挖掘相关工作的技术门槛。第二、根据对电信运营商的用户数据、产品数据及历史营销数据的类型及特点的了解,制定了一套适用于电信运营商的数据流量业务的数据分析方案,并且构建了基于数据流量产品的用户细分模型。第三、针对数据存储,构建了Hadoop分布式存储系统的集群环境,利用分布式文件系统HDFS完成数据存储,通过分布式数据仓库Hive实现使用HQL进行查询分析。第四、针对数据的分析处理,利用R语言服务器程序Rserve操作Hive表中数据执行相关分析挖掘算法,并将结果通过RIO库传递到Web前端。利用支持实时双向连接的Web应用技术Node.js来建站,将Rserve做海量数据处理的后端服务器,分布式存储系统Hadoop来做数据存储,本文给出了实现电信数据管理平台的一整套解决方案,此方案性能卓越且有很高的粘性,可以方便地与其它相关主流技术进行结合与扩展。通过实际编码得到了数据管理平台的仿真结果,经测试,本平台能较好地完成数据的存储与分析工作,并且针对并发情况也能很好地处理,稳定运行。
基于Hive数据仓库的贵金属市场投资者交易行为管理系统的设计和实现
这是一篇关于Hive数据仓库,交易活跃度,异常检测,聚类的论文, 主要内容为近年来,随着参与贵金属市场的人数和交易量的快速增长,产生的交易数据越来越庞大,这对投资者交易行为管理提出了新的考验。所以,应当结合大数据技术带来的算力优势,对相关数据进行有效的收集,存储,计算并结合数据挖掘技术进行分析,为贵金属市场投资者交易行为的管理提供有力支持。本文主要是以作者所在公司的贵金属交易信息数据仓库项目为背景,设计并实现了基于Hive数据仓库的贵金属市场投资者交易行为管理系统来解决投资者交易行为管理的实际问题。系统的核心是由投资者交易活跃度评分服务和异常交易的检测服务构建的投资者交易行为管理体系。交易活跃度评分功能通过结合业务实际,选取了影响活跃度的三个维度进行了交易活跃度评分算法设计,评分数据通过HQL脚本借助Hive数据仓库的Map Reduce计算进行数据准备,通过Impala工具进行最终计算。异常交易检测功能通过实验不同聚类算法对于异常交易的检测效果,并结合其他指标进行检测算法的选择。需要检测的交易数据通过数据仓库进行数据清洗准备,并与检测算法模块进行工程化整合。此外,系统还结合交易数据的特点,将底层存储数据的结构进行数据分层设计,并开发数据调度功能来实现HQL,Impala,Sqoop等多种类型数据脚本的统一调度管理工作。整个系统通过SSM+VUE.js的Web应用进行任务触发和可视化展示。整个系统完成后,解决了公司对于投资者交易行为管理不足的痛点,从零到一实现了对贵金属市场投资者交易行为管理的数据化、流程化、可视化和智能化。同时也为未来其他的投资者交易行为分析和管理提供了快速拓展的架构基础。
基于大数据的语音导游数据仓库的设计与实现
这是一篇关于数据仓库,Hadoop集群,Hive数据仓库,数据可视化的论文, 主要内容为随着移动互联网的迅速发展,如何通过将互联网与运动相结和的方式来激发人们对户外运动的兴趣变得尤为重要。同时随着互联网产品的功能越来越完善,企业收集了海量的用户数据,如何合理的存储和有效的挖掘这些数据成为了企业的关注重点。通过数据仓库来存储管理数据的方法应运而生,为企业提供分析和决策的功能。然而传统的数据仓库技术存在扩展性不足、数据处理技术落后和存储空间不足的缺陷,无法满足互联网企业对数据仓库的需求。语音导游数据仓库为企业提供决策依据,更好的为企业管理和挖掘数据。首先介绍了语音导游项目和数据仓库建设的背景与意义,通过对国内外研究概况的研究,结合现有的数据开发处理技术,对基于语音导游的数据仓库进行了需求分析和系统设计,可将整个系统划分为:数据处理平台、数据建模、Web可视化系统和数仓管理四个模块。数据处理平台模块使用Apache的开源项目Hadoop用来存储数据,为数据仓库提供了高效廉价的数据存储和处理平台;同时使用Yarn作为资源管理器,提高数据仓库的扩展性和稳定性;使用HIVEQL和SparkSQL简化了数据处理过程。数据建模中使用Ralph Kimall的维度建模方法,解决互联网行业需要快速交付、敏捷迭代的问题,保证了数据仓库的数据质量;同时使用数据分层的方法,将数据清洗合理的存储,明确数据结构。Web可视化系统使用SSM框架作为后台架构,使用Echarts数据可视化技术向企业和用户直观展示最有价值的数据。基于大数据的数据仓库建设已在企业内上线运行,得到了各大企业的认可,帮助数据仓库研发人员更高效的进行数据开发,增加了数据仓库的可扩展性和稳定性,让数据可以更好的为企业和用户服务。
大数据环境下面向电信行业数据管理平台的设计与实现
这是一篇关于数据管理平台,Hive数据仓库,R语言,Node.js的论文, 主要内容为互联网的发展给传统企业的发展带来了冲击,不仅包括传统实体店线下销售的模式被电商冲击,还包括虚拟运营商对传统运营商的冲击,传统电信运营商需要顺应时代趋势做出相应转型。电信运营商必须面对如何处理海量数据的问题,以及如何提高运营效率来满足用户日益个性化的需求。本文尝试设计了一套面向电信行业的数据管理平台来简化对海量碎片化的数据处理工作,帮助运营人员制定精准营销方案来提高运营效率。在熟悉了数据挖掘相关理论知识及技术、分析了电信行业业务发展方向及数据特点、掌握了Web应用平台开发及数据存储等相关技术的基础上,本文做了以下工作:第一、利用Node.js开发技术,设计并实现了一套Web应用数据管理平台来展现对电信数据进行有效挖掘的直观结果,并尝试通过友好的交互体验来降低进行电信数据挖掘相关工作的技术门槛。第二、根据对电信运营商的用户数据、产品数据及历史营销数据的类型及特点的了解,制定了一套适用于电信运营商的数据流量业务的数据分析方案,并且构建了基于数据流量产品的用户细分模型。第三、针对数据存储,构建了Hadoop分布式存储系统的集群环境,利用分布式文件系统HDFS完成数据存储,通过分布式数据仓库Hive实现使用HQL进行查询分析。第四、针对数据的分析处理,利用R语言服务器程序Rserve操作Hive表中数据执行相关分析挖掘算法,并将结果通过RIO库传递到Web前端。利用支持实时双向连接的Web应用技术Node.js来建站,将Rserve做海量数据处理的后端服务器,分布式存储系统Hadoop来做数据存储,本文给出了实现电信数据管理平台的一整套解决方案,此方案性能卓越且有很高的粘性,可以方便地与其它相关主流技术进行结合与扩展。通过实际编码得到了数据管理平台的仿真结果,经测试,本平台能较好地完成数据的存储与分析工作,并且针对并发情况也能很好地处理,稳定运行。
大数据环境下面向电信行业数据管理平台的设计与实现
这是一篇关于数据管理平台,Hive数据仓库,R语言,Node.js的论文, 主要内容为互联网的发展给传统企业的发展带来了冲击,不仅包括传统实体店线下销售的模式被电商冲击,还包括虚拟运营商对传统运营商的冲击,传统电信运营商需要顺应时代趋势做出相应转型。电信运营商必须面对如何处理海量数据的问题,以及如何提高运营效率来满足用户日益个性化的需求。本文尝试设计了一套面向电信行业的数据管理平台来简化对海量碎片化的数据处理工作,帮助运营人员制定精准营销方案来提高运营效率。在熟悉了数据挖掘相关理论知识及技术、分析了电信行业业务发展方向及数据特点、掌握了Web应用平台开发及数据存储等相关技术的基础上,本文做了以下工作:第一、利用Node.js开发技术,设计并实现了一套Web应用数据管理平台来展现对电信数据进行有效挖掘的直观结果,并尝试通过友好的交互体验来降低进行电信数据挖掘相关工作的技术门槛。第二、根据对电信运营商的用户数据、产品数据及历史营销数据的类型及特点的了解,制定了一套适用于电信运营商的数据流量业务的数据分析方案,并且构建了基于数据流量产品的用户细分模型。第三、针对数据存储,构建了Hadoop分布式存储系统的集群环境,利用分布式文件系统HDFS完成数据存储,通过分布式数据仓库Hive实现使用HQL进行查询分析。第四、针对数据的分析处理,利用R语言服务器程序Rserve操作Hive表中数据执行相关分析挖掘算法,并将结果通过RIO库传递到Web前端。利用支持实时双向连接的Web应用技术Node.js来建站,将Rserve做海量数据处理的后端服务器,分布式存储系统Hadoop来做数据存储,本文给出了实现电信数据管理平台的一整套解决方案,此方案性能卓越且有很高的粘性,可以方便地与其它相关主流技术进行结合与扩展。通过实际编码得到了数据管理平台的仿真结果,经测试,本平台能较好地完成数据的存储与分析工作,并且针对并发情况也能很好地处理,稳定运行。
基于Flask的汽车新闻生成系统的设计与实现
这是一篇关于机器新闻,人工智能,Flask框架,Hive数据仓库的论文, 主要内容为在新闻写作领域,人工生产新闻内容一直存在着效率瓶颈。一篇新闻的产生,需要编辑从收集数据开始到编写结束全程参与。在这个过程中,面临的问题主要是产量低下并且新闻的准确性难以保证。随着人工智能技术的发展,新闻写作领域开始使用机器辅助编辑生产文章内容。目前行业内,机器新闻写作的尝试仍局限于体育,财经和突发性事件等领域。国内没有公司涉足汽车领域的机器新闻写作,这使得汽车领域的机器新闻写作有着很高的实现价值。本篇论文在这样的背景下讨论如何为汽车新闻编辑定制一个帮助编辑提高写作效率的系统。艾耕科技公司为老司机汽车网的汽车新闻编辑设计实现一个汽车新闻生成系统。本系统收集汽车领域的相关新闻素材,通过调用建好的文章模板的方式,对相关新闻素材进行整理拼接,生成一篇基础新闻来供编辑修改和完善。本系统利用人工智能技术提供很多智能化功能帮助编辑写作,如文字和图片等内容的自动推荐功能。后台将编辑对于文章修改的内容记录下来发送给运营人员,再由运营人员负责优化对应的生产基础新闻的机器模板。本系统通过人工智能的辅助形成了一种从文章模板自动生成到编辑优化的编辑生产新模式,改变了以往编辑全部手动撰写新闻的工作方式。汽车新闻生成系统主要使用Flask作为框架,实现服务端的业务逻辑,利用Hive数据工具,为新闻数据的存储更新提供支持。数据层使用Flask扩展包SQLAlchemy数据库工具,提供与My SQL数据库的交互。Flask支持开发直接安装的python库,可降低与其他部门对接的成本,并且可大幅提升整体系统的响应速度。汽车新闻生成系统成功地将汽车编辑的生产效率提高四倍,由以前的两个小时到现在平均半个小时生产一篇文章。目前本系统已经发展到可以覆盖汽车新闻品类中的一半新闻主题,显著提高汽车新闻的质量和汽车新闻编辑的写作效率。
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