基于Hadoop大数据平台的物流面单数据应用系统研究
这是一篇关于Hadoop,物流面单数据,HBase,微服务,Elasticsearch的论文, 主要内容为近年来我国物流行业的发展日新月异,涌现出了大量的物流企业,快递运单数量呈现出爆发增长的趋势。物流面单数据是贯穿物流运输过程的重要凭据,同时具有较高的数据价值。面对海量的物流面单数据,使用传统的关系型数据库存储出现了容量和效率等各种问题。大数据技术在交通运输、气象预测和电子商务等领域得到了广泛的应用,将大数据技术应用到物流中,实现对海量物流面单数据的存储和快速检索。对提高物流运输效率,挖掘物流数据潜在价值,具有较好的理论研究和实践应用价值。本文探索研究了基于Hadoop数据平台的物流面单数据应用系统,搭建了 Hadoop大数据基础平台,使用了 HBase存储物流面单数据。由于HBase本身只支持主键索引,本文基于Elasticsearch提供了物流面单数据的检索功能,能够支持手机号、运单号、地址信息等多种检索方式。通过对物流面单数据采集上传过程进行细分,本文将物流面单数据采集业务流程划分为了数据访问、条码识别、HBase读写和ES检索等多个模块,并以微服务的软件架构基于Spring Boot框架搭建了物流面单数据采集后端系统。本文将Hadoop数据平台和物流面单数据采集后端系统进行了有机地融合,提供了物流面单数据的采集、存储和检索等功能。通过对系统进行联调测试,本系统运行稳定,达到了系统预期的设计标准。本文将大数据、全文搜索等有关技术与传统物流运输行业相结合,对海量面单数据的存储和检索方案进行了探索研究,对物流行业数据存储提供了可行的参考方案,对物流行业相关的科研工作和物流软件发展有一定的促进作用。
车险理赔流程管理系统的设计与实现
这是一篇关于车险理赔,流程管理,RabbitMQ,Elasticsearch的论文, 主要内容为近年来,汽车行业的蓬勃发展促进了汽车保险(简称车险)的迅速发展,其理赔流程也在不断地更新和完善。目前,国内保险公司内部都建立有专门管理车险理赔流程的平台,但由于理赔流程任务众多、业务规则繁杂,平台未能较好地处理各个任务操作的业务规则校验,加上处理某些流程任务时,诸如查勘、定损、核损等,对获取的数据不够专业性导致理赔纠纷,忽略后期客户数据的增量及总量导致数据检索困难,理赔支付出错或支付效率低,未考虑高并发对平台的影响等,这些都对理赔效率产生影响。因此,建立一个能极大地提高车险理赔效率、符合公司实际情况的车险理赔流程管理信息平台为大势所趋。本文通过了解车险理赔的具体流程,熟悉流程中每个任务操作的业务规则,以保险公司内部人员的日常操作需求为基础,设计并开发出用于管理车险理赔流程的系统。系统主要实现车险理赔流程管理、用户权限控制、辅助功能管理及理赔支付管理四个模块。车险理赔流程管理以流程中核赔任务为例,阐述针对核赔的各类操作及对应业务逻辑,操作包括生成、查看、处理、暂存、提交、删除/撤销、回退、查询、获取;用户权限控制包括用户所在总分公司权限控制、公司内部人员对任务操作的控制及各岗位人员所经手的最大金额的控制;辅助功能管理是对理赔流程成功操作的支撑,包括人员改派、流程图查看、失败数据补传;理赔支付需与收付系统交互,收集案件车、财人损失信息通过消息队列发送至收付系统,接受反馈数据并更新支付信息,支付失败允许退票重发。系统部署方式为分布式,分布式架构使用Dubbo,分为三个服务来部署,理赔核心服务、网关服务、ESSearch服务,服务之间采用webservice来通信。理赔核心服务基于Hibemate+Spring+SpringMVC+MiniDao框架,负责车险理赔整个流程的实现,论文中以核赔任务为例阐述流程中任务操作的主要技术要点,核赔操作采用Ilog JRules规则引擎完成操作的业务规则校验,根据校验的反馈数据生成下一个任务节点,核赔提交成功需对与诸多平台交互,如与收付平台对接完成理赔支付,系统采用分布式中间件RabbitMQ来实现,以发布/订阅的模式高效率完成收付功能,解耦操作利于后期系统的维护,与交管平台交互,核赔操作成功固定任务上传平台,论文中以核赔提交理算上传平台为例;ESSearch服务基于Spring+SpringMVC+ElasticSearch+MyBatis框架,负责流程中大规模数据的高效率检索,设定索引Index,针对不同查询参数指定查询方式QueryType,提高查询效率。系统主要用于保险公司内部用户处理车险理赔流程操作,在处理平台方面提高理赔效率,同时实现易用性和可扩展性。现已成功上线一期版本,用户不仅能满足日常操作需求,而且能高效率完成对车险理赔的各个流程任务的操作,具体反馈较好。
基于Elasticsearch的电商推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐系统,Elasticsearch,搜索引擎,电商,机器学习的论文, 主要内容为在当今快速发展时代下,随着移动互联网的快速发展,由此带来的巨大便利正慢慢渗透到人们日常生活中,覆盖到衣食住行的方方面面。无论是线下O2O平台如美团、大众点评;还是电商平台如京东、淘宝,其中的商品服务和店铺管理呈现指数级别的增长,内容庞大且特色各异,面对数量庞大的商品和店铺,如何从中找到自己最满意的成为能否提升商品或店铺的浏览点击率和交易转化率的关键。因此利用搜索引擎的快速检索性质,将搜索引擎与推荐系统相结合应用到电商领域,提出了一种基于Elasticsearch的电商推荐系统架构。本文在电商领域设计并实现了一个基于Elasticsearch的分布式电商推荐系统搜索引擎,首先,介绍了课题的研究背景和意义,并对国内外搜索引擎的研究现状进行了分析,然后介绍了系统的实现过程中涉及到的技术和算法,其次阐述了系统的功能性与非功能性需求、技术方案,架构设计,技术设计与系统实现,最后对系统进行了测试与性能分析,通过点击率预估模型得出可解释且有实际意义的评价指标,即对用户的浏览点击率和交易转化率有了明显的提升。在系统搜索部分,本文介绍了Elasticsearch搜索引擎的全文检索能力,结合TMDB开源数据源来设计Elasticsearch多字段查询和打分原理,并实现可自定义打分排序逻辑。其可通过中文分词器完成中文分词,借助logstash-input-jdbc构建全量及非实时增量索引,在搜索引擎架构中,通过定制化分词器以及同义词扩展去丰富搜索准确性,并且通过一个词性分析以及相关性重塑的算法,打造一个可理解语义的搜索引擎。在系统推荐部分,本文采用关键词提取算法、多路召回推荐算法、混合GBDT和LR模型的排序算法,实现面向用户数据的个性化推荐和在线点击率预估。本文推荐系统适用于具有物品和评价的推荐系统,比如电影推荐系统、商品推荐系统,同时恶意评价过滤的有效性需要积累大量用户原始数据,在本文中实现的推荐系统在用户数据较少阶段,恶意评价过滤只能依赖公开数据集,在系统数据积累足够后,切换为历史用户评价。本文最终实现的是一个结合推荐和搜索的电商系统,结合用户的历史行为使用不同的推荐算法混合实现推荐召回和推荐排序,通过展示各主要功能模块详细设计方案说明系统实现过程。在最终的系统测试部分,对于不同的推荐算法进行了点击率预估对比,在测试结果中发现系统召回率和准确率均有提高,影响浏览点击率和交易转化率也有所提高。
企业后台日志分析系统的设计与实现
这是一篇关于企业,日志,Kafka,Elasticsearch的论文, 主要内容为日志是软件系统运行过程中产生的一种很重要的数据,可用于开发人员调试、运维人员诊断问题、安全人员监控异常流量以及运营人员了解产品运营情况。传统的日志分析手段多是直接登录到对应主机,使用简单的指令进行分析。随着云计算和大数据的发展,企业开始逐步上云,分布式应用变得越来越常见,日志分散在多台机器且数量庞大。在这种背景下,日志的采集、接入、存储和分析都面临着诸多困难。而现有的分布式日志分析的解决方案ELK技术栈(Elasticsearch Logstash Kibana,ELK)需要企业购买很多机器进行搭建,缺少登录和权限管理等功能,而且需要投入人力定制化开发以及运维。针对上述问题,本文以公司实际项目为背景,针对项目中因为多租户导致的流量不均衡问题以及大量读写造成的IO瓶颈问题,本文中特别设计了基于流量的Kafka两端的路由和主备双活、读写分离的分析模块,最终实现了面向多个企业的后台日志分析系统。它提供从采集到分析以及转储的全托管式日志服务,支持海量日志接入,并且因为按需计费所以使用成本低。本文的主要工作包括以下几个方面:(1)系统需求分析。针对企业上云背景下企业后台日志分析的需求进行分析和建模,确定了系统使用角色,按功能需求使用用例图和用例表来编写需求用例。同时确定了以单日志流不同日志上报量下页面的响应速度、预处理模块和分析模块的处理速度和Kafka有无积压来衡量系统性能。然后按照需求整理实体和属性以及实体之间的关系画出ER图,最后根据过程建模划分出了包括采集模块、预处理模块、分析模块、转储模块和管理模块在内的五个模块。(2)系统设计与实现。首先根据需求分析的结果描绘出系统的应用架构,对各个功能模块使用组件图进行了设计,并描述了模块间交互的接口。然后根据ER图设计出数据库的物理结构。最后用类图和序列图来描述各个模块的实现,使用Kafka、Elasticsearch、Redis和Kubernetes等技术对系统进行了实现。其中,分析模块用主备双节点进行了读写分离,同时备节点从主节点复制数据。当主节点故障时进行主备切换,保证查询不受影响。此外还在Kafka两端设计了路由,以平衡每个Topic上的日志流量。(3)系统测试。在编码完成的基础上,准备了硬件和软件测试环境。然后依据系统的功能,按模块设计测试用例和测试流程。最后根据测试用例对系统进行了功能测试,根据性能基线对系统进行了性能测试,并对这些结果进行了分析。该系统完整地实现了需求,并经过全量的功能测试以及一定的性能测试。在功能完备的同时,做到了在单日志流以高于性能基线的速率发送日志时系统可以秒级响应。整个系统现已投入实际的使用,产生了经济收益,达到了预期的目标。
基于Elasticsearch的垂直搜索推荐系统研究
这是一篇关于Elasticsearch,个性化搜索,机器学习,推荐系统的论文, 主要内容为近年来,信息时代的互联网发展迅猛,已成为人们获取信息的主要来源。人们从互联网中获取信息的方式分为主动搜索和被动推荐。通常,用户需要的信息与特定垂直领域高度相关,例如电商、视频流、新闻等。这些垂直领域的数据高度结构化,并且与场景密切相关,不适用于通用搜索引擎的排序标准。因此,传统的通用搜索引擎无法满足垂直领域搜索与推荐的要求,发展基于垂直领域的个性化搜索引擎势在必行。论文设计了一种基于Elasticsearch的垂直搜索推荐系统,能够在电子商务领域提供个性化的搜索与推荐服务。论文面向电子商务领域,以Elasticsearch搜索引擎为基础,研究搜索结果排序相关性技术、个性化推荐技术,设计并实现一种基于Elasticsearch的垂直搜索推荐系统。主要研究及工作内容如下:(1)使用Elasticsearch作为分布式搜索框架,为商品信息建立索引并对外界提供检索服务。(2)采用个性化策略,综合考虑用户的历史行为、产品的统计特征、“查询-产品”相关度,针对特定的垂直领域,重新塑造搜索引擎的检索相关性,提高了搜索引擎的个性化搜索能力。(3)研究传统的机器学习算法在推荐领域的应用,探索不同算法的混合策略,采用先召回再排序的两阶段混合推荐模型,使用协同过滤算法筛选出候选集,在排序阶段使用线性逻辑回归模型对候选集进行排序,避免了使用单一模型的不足。(4)最后,对系统分别进行功能性和非功能性测试,实验结果表明本系统能满足个性化搜索的需求,同时可以为用户完成个性化的推荐。
行政案件辅助审理平台的设计与实现
这是一篇关于行政审判辅助,Spring Boot,Hibernate,Lucene,Elasticsearch的论文, 主要内容为随着信息技术迅速发展和依法治国的不断推进,行政审判公正与司法为民成为各级法院努力实现的目标。行政案件辅助审理平台设计初衷在于提升全国法院行政审判工作质量和调研水平,推进司法审判业务信息化建设。平台致力于及时发现典型案例,总结审判经验,激发法官工作活力,不断提升审判文书质量和解决行政争议能力,最终将平台打造成全国行政法官的专业服务平台。本文首先介绍行政案件辅助审理平台项目背景、平台发展状况及项目意义,其次简要介绍平台中使用的核心技术,包括Spring Boot框架、Hibernate框架、JPA、Lucene和Elasticsearch全文检索等。然后详细描述平台的需求分析,根据法官工作需求将平台划分为最高法院公布行政案件裁判文书及案例检索系统、行政审判总结报告及司法建议备案系统、行政案件问题研讨系统、行政审判优秀业务成果报送系统和优秀业务成果应用系统。针对上述子系统进行分析,总结其中所涉及的功能,并设计可行性实现方案。接着重点描述平台中各个子系统主要功能的实现过程并以图片形式展示页面成果。最后对平台进行功能测试与性能测试,经检验表明,平台满足预期功能要求且具有高性能和快速响应的能力。本文围绕行政案件辅助审理平台的研究过程展开,阐述用户登录模块、裁判文书和案件检索模块、导出查询数据模块、文件上传下载模块、问题征集模块、审判方案投票模块、在线文书预览模块、文书互评投票模块、获奖结果公示模块、文书全文检索等模块的设计与实现。本平台采用B/S模式,降低了平台的开发使用和维护成本。平台前端采用Avalon框架实现良好的交互页面,后端使用Spring Boot搭建项目框架,数据库使用My SQL进行存储,利用Hibernate对象关系映射框架进行数据库访问操作。此外平台使用Lucene实现文书全文检索功能,并采用Elasticsearch提高平台数据搜索效率。目前,平台成功举办了第六、七届全国法院行政审判优秀业务成果评选活动,在全国各级法院拥有大量活跃用户,但平台仍然处于逐步完善阶段,致力于打造更加专业的行政案件辅助审理平台,更好服务广大行政法官工作。
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