基于Quartz的分布式数据交换平台关键技术的研究与系统开发
这是一篇关于数据ETL,分布式任务调度,Kettle,数据交换平台,Quartz的论文, 主要内容为随着信息技术的发展,各行各业都在积极推行信息化建设,企业为了满足持续扩大的业务需求,不断开发各种信息化系统。但由于各个信息化系统多是独立开发与实施的,导致各系统内部数据结构、存储方式各不相同,信息很难互通共享,因此建立统一各个业务系统的数据交换平台是传统制造型企业在数字化转型过程中的首要问题。ETL(Extract-Transform-Load)技术,即数据的抽取、转换、加载,是实现数据交换的关键技术。然而,目前基于ETL技术建立数据交换平台仍存在许多挑战,比如,如何实现数据高效、稳定的交换;在大量ETL任务并发下如何高效地完成任务调度等。本文以某制造型企业的数据集成及分析平台项目为背景,开展对制造型企业分布式数据交换平台的关键技术研究,主要包括对数据ETL架构与策略的研究和对分布式ETL任务调度框架的设计与调度算法的研究,在这些研究的基础上,完成了分布式数据交换平台系统架构设计与系统开发。本文主要贡献如下:(1)基于改进后的Kettle架构,设计了两种数据增量同步策略,并实现基于模板的ETL任务自动生成技术。本文针对某制造型企业各系统间数据同步需求,对传统Kettle架构进行改进,为用户提供基于B/S架构的ETL任务全生命周期管理平台。同时,实现两种基于Kettle的数据增量同步策略:基于时间戳的数据增量同步策略和基于全量比对的数据增量同步策略,并实现基于模板的ETL任务自动生成技术,大大提高了ETL任务的开发效率。(2)提出了基于Quartz的负载均衡的分布式ETL任务调度算法。本文使用基于Kettle执行器集群和Quartz任务调度框架的分布式系统架构,并且针对传统Quartz任务调度框架的任务调度方式,对Quartz进行二次改造,以满足分布式系统架构和ETL任务的需求。同时,本文提出一种负载均衡的分布式任务调度算法,根据ETL任务数据量以及服务器各节点负载情况,通过贪心算法将任务分配给各个执行器节点,以解决任务调度集群负载均衡问题。(3)在以上关键技术研究的基础上,设计实现了适用于某制造型企业的分布式数据交换平台(Distributed Data Exchange Platform,DDEP),系统功能包括用户管理、服务器节点管理、任务调度管理、任务调度日志管理、商务智能分析平台等。本系统可以为制造型企业提供数据服务,并在此基础上从采购、物流、成本控制等业务领域为其提供决策支持。
基于Quartz的分布式数据交换平台关键技术的研究与系统开发
这是一篇关于数据ETL,分布式任务调度,Kettle,数据交换平台,Quartz的论文, 主要内容为随着信息技术的发展,各行各业都在积极推行信息化建设,企业为了满足持续扩大的业务需求,不断开发各种信息化系统。但由于各个信息化系统多是独立开发与实施的,导致各系统内部数据结构、存储方式各不相同,信息很难互通共享,因此建立统一各个业务系统的数据交换平台是传统制造型企业在数字化转型过程中的首要问题。ETL(Extract-Transform-Load)技术,即数据的抽取、转换、加载,是实现数据交换的关键技术。然而,目前基于ETL技术建立数据交换平台仍存在许多挑战,比如,如何实现数据高效、稳定的交换;在大量ETL任务并发下如何高效地完成任务调度等。本文以某制造型企业的数据集成及分析平台项目为背景,开展对制造型企业分布式数据交换平台的关键技术研究,主要包括对数据ETL架构与策略的研究和对分布式ETL任务调度框架的设计与调度算法的研究,在这些研究的基础上,完成了分布式数据交换平台系统架构设计与系统开发。本文主要贡献如下:(1)基于改进后的Kettle架构,设计了两种数据增量同步策略,并实现基于模板的ETL任务自动生成技术。本文针对某制造型企业各系统间数据同步需求,对传统Kettle架构进行改进,为用户提供基于B/S架构的ETL任务全生命周期管理平台。同时,实现两种基于Kettle的数据增量同步策略:基于时间戳的数据增量同步策略和基于全量比对的数据增量同步策略,并实现基于模板的ETL任务自动生成技术,大大提高了ETL任务的开发效率。(2)提出了基于Quartz的负载均衡的分布式ETL任务调度算法。本文使用基于Kettle执行器集群和Quartz任务调度框架的分布式系统架构,并且针对传统Quartz任务调度框架的任务调度方式,对Quartz进行二次改造,以满足分布式系统架构和ETL任务的需求。同时,本文提出一种负载均衡的分布式任务调度算法,根据ETL任务数据量以及服务器各节点负载情况,通过贪心算法将任务分配给各个执行器节点,以解决任务调度集群负载均衡问题。(3)在以上关键技术研究的基础上,设计实现了适用于某制造型企业的分布式数据交换平台(Distributed Data Exchange Platform,DDEP),系统功能包括用户管理、服务器节点管理、任务调度管理、任务调度日志管理、商务智能分析平台等。本系统可以为制造型企业提供数据服务,并在此基础上从采购、物流、成本控制等业务领域为其提供决策支持。
基于Quartz的分布式数据交换平台关键技术的研究与系统开发
这是一篇关于数据ETL,分布式任务调度,Kettle,数据交换平台,Quartz的论文, 主要内容为随着信息技术的发展,各行各业都在积极推行信息化建设,企业为了满足持续扩大的业务需求,不断开发各种信息化系统。但由于各个信息化系统多是独立开发与实施的,导致各系统内部数据结构、存储方式各不相同,信息很难互通共享,因此建立统一各个业务系统的数据交换平台是传统制造型企业在数字化转型过程中的首要问题。ETL(Extract-Transform-Load)技术,即数据的抽取、转换、加载,是实现数据交换的关键技术。然而,目前基于ETL技术建立数据交换平台仍存在许多挑战,比如,如何实现数据高效、稳定的交换;在大量ETL任务并发下如何高效地完成任务调度等。本文以某制造型企业的数据集成及分析平台项目为背景,开展对制造型企业分布式数据交换平台的关键技术研究,主要包括对数据ETL架构与策略的研究和对分布式ETL任务调度框架的设计与调度算法的研究,在这些研究的基础上,完成了分布式数据交换平台系统架构设计与系统开发。本文主要贡献如下:(1)基于改进后的Kettle架构,设计了两种数据增量同步策略,并实现基于模板的ETL任务自动生成技术。本文针对某制造型企业各系统间数据同步需求,对传统Kettle架构进行改进,为用户提供基于B/S架构的ETL任务全生命周期管理平台。同时,实现两种基于Kettle的数据增量同步策略:基于时间戳的数据增量同步策略和基于全量比对的数据增量同步策略,并实现基于模板的ETL任务自动生成技术,大大提高了ETL任务的开发效率。(2)提出了基于Quartz的负载均衡的分布式ETL任务调度算法。本文使用基于Kettle执行器集群和Quartz任务调度框架的分布式系统架构,并且针对传统Quartz任务调度框架的任务调度方式,对Quartz进行二次改造,以满足分布式系统架构和ETL任务的需求。同时,本文提出一种负载均衡的分布式任务调度算法,根据ETL任务数据量以及服务器各节点负载情况,通过贪心算法将任务分配给各个执行器节点,以解决任务调度集群负载均衡问题。(3)在以上关键技术研究的基础上,设计实现了适用于某制造型企业的分布式数据交换平台(Distributed Data Exchange Platform,DDEP),系统功能包括用户管理、服务器节点管理、任务调度管理、任务调度日志管理、商务智能分析平台等。本系统可以为制造型企业提供数据服务,并在此基础上从采购、物流、成本控制等业务领域为其提供决策支持。
法院案件信息管理系统中数据交换平台的设计与实现
这是一篇关于数据交换平台,B/S架构,SpringMVC框架,Hibernate框架,jQuery技术,Ajax技术,JSON技术的论文, 主要内容为在全国范围的各级法院业务网络已经搭建完成,信息化基础架构基本完善的情况下,以审判信息管理的各类应用也逐渐推广开来,但东、西部法院信息化发展不平衡,各个地方法院独立开发辖区内案件信息管理系统,这样以来就会相对封闭、标准不一,从而难以实现全国法院案件信息的共享、整合和管理。因此,为满足执法办案、审判管理、决策支持等方面的客观需要,最高法院党组决定统一开发法院案件信息管理系统。在法院案件信息管理系统应运而生和法院信息化不断发展的同时,法院拥有越来越多的信息系统,而不同的法院使用了不同的案件信息管理系统,这就导致法院内部,法院之间,法院与外部系统产生了信息孤岛问题。为了整合和集成不同的应用系统,需要建立实现法院各个信息系统之间通信、互连、转换、可移植性和安全性标准接口的基础软件平台,称之为数据交换平台。本文在设计数据交换平台的时候使用了B/S架构,搭载SpringMVC框架和Hibernate框架,结合Oracle数据库和Tomcat服务器,运用CSS,jQuery,Ajax和JSON技术来实现前端页面设计和与后台间的交互,并在整个过程中,使用SVN做版本控制工具。数据交换平台包括法院间数据交换模块,与外部系统数据交换模块,与异构系统数据交换模块和数据集中处理模块。法院间数据交换模块主要处理法院之间系统的数据交换;与外部系统数据交换模块主要处理法院与其他相关部门系统间的数据交换;与异构系统数据交换模块主要处理法院内与其他系统间的数据交换;数据集中处理模块主要是对各法院所使用的数据进行一些集中处理。本文所实现的数据交换平台的业务处理流程可以为其它项目提供参考和借鉴价值。
基于Quartz的分布式数据交换平台关键技术的研究与系统开发
这是一篇关于数据ETL,分布式任务调度,Kettle,数据交换平台,Quartz的论文, 主要内容为随着信息技术的发展,各行各业都在积极推行信息化建设,企业为了满足持续扩大的业务需求,不断开发各种信息化系统。但由于各个信息化系统多是独立开发与实施的,导致各系统内部数据结构、存储方式各不相同,信息很难互通共享,因此建立统一各个业务系统的数据交换平台是传统制造型企业在数字化转型过程中的首要问题。ETL(Extract-Transform-Load)技术,即数据的抽取、转换、加载,是实现数据交换的关键技术。然而,目前基于ETL技术建立数据交换平台仍存在许多挑战,比如,如何实现数据高效、稳定的交换;在大量ETL任务并发下如何高效地完成任务调度等。本文以某制造型企业的数据集成及分析平台项目为背景,开展对制造型企业分布式数据交换平台的关键技术研究,主要包括对数据ETL架构与策略的研究和对分布式ETL任务调度框架的设计与调度算法的研究,在这些研究的基础上,完成了分布式数据交换平台系统架构设计与系统开发。本文主要贡献如下:(1)基于改进后的Kettle架构,设计了两种数据增量同步策略,并实现基于模板的ETL任务自动生成技术。本文针对某制造型企业各系统间数据同步需求,对传统Kettle架构进行改进,为用户提供基于B/S架构的ETL任务全生命周期管理平台。同时,实现两种基于Kettle的数据增量同步策略:基于时间戳的数据增量同步策略和基于全量比对的数据增量同步策略,并实现基于模板的ETL任务自动生成技术,大大提高了ETL任务的开发效率。(2)提出了基于Quartz的负载均衡的分布式ETL任务调度算法。本文使用基于Kettle执行器集群和Quartz任务调度框架的分布式系统架构,并且针对传统Quartz任务调度框架的任务调度方式,对Quartz进行二次改造,以满足分布式系统架构和ETL任务的需求。同时,本文提出一种负载均衡的分布式任务调度算法,根据ETL任务数据量以及服务器各节点负载情况,通过贪心算法将任务分配给各个执行器节点,以解决任务调度集群负载均衡问题。(3)在以上关键技术研究的基础上,设计实现了适用于某制造型企业的分布式数据交换平台(Distributed Data Exchange Platform,DDEP),系统功能包括用户管理、服务器节点管理、任务调度管理、任务调度日志管理、商务智能分析平台等。本系统可以为制造型企业提供数据服务,并在此基础上从采购、物流、成本控制等业务领域为其提供决策支持。
基于Quartz的分布式数据交换平台关键技术的研究与系统开发
这是一篇关于数据ETL,分布式任务调度,Kettle,数据交换平台,Quartz的论文, 主要内容为随着信息技术的发展,各行各业都在积极推行信息化建设,企业为了满足持续扩大的业务需求,不断开发各种信息化系统。但由于各个信息化系统多是独立开发与实施的,导致各系统内部数据结构、存储方式各不相同,信息很难互通共享,因此建立统一各个业务系统的数据交换平台是传统制造型企业在数字化转型过程中的首要问题。ETL(Extract-Transform-Load)技术,即数据的抽取、转换、加载,是实现数据交换的关键技术。然而,目前基于ETL技术建立数据交换平台仍存在许多挑战,比如,如何实现数据高效、稳定的交换;在大量ETL任务并发下如何高效地完成任务调度等。本文以某制造型企业的数据集成及分析平台项目为背景,开展对制造型企业分布式数据交换平台的关键技术研究,主要包括对数据ETL架构与策略的研究和对分布式ETL任务调度框架的设计与调度算法的研究,在这些研究的基础上,完成了分布式数据交换平台系统架构设计与系统开发。本文主要贡献如下:(1)基于改进后的Kettle架构,设计了两种数据增量同步策略,并实现基于模板的ETL任务自动生成技术。本文针对某制造型企业各系统间数据同步需求,对传统Kettle架构进行改进,为用户提供基于B/S架构的ETL任务全生命周期管理平台。同时,实现两种基于Kettle的数据增量同步策略:基于时间戳的数据增量同步策略和基于全量比对的数据增量同步策略,并实现基于模板的ETL任务自动生成技术,大大提高了ETL任务的开发效率。(2)提出了基于Quartz的负载均衡的分布式ETL任务调度算法。本文使用基于Kettle执行器集群和Quartz任务调度框架的分布式系统架构,并且针对传统Quartz任务调度框架的任务调度方式,对Quartz进行二次改造,以满足分布式系统架构和ETL任务的需求。同时,本文提出一种负载均衡的分布式任务调度算法,根据ETL任务数据量以及服务器各节点负载情况,通过贪心算法将任务分配给各个执行器节点,以解决任务调度集群负载均衡问题。(3)在以上关键技术研究的基础上,设计实现了适用于某制造型企业的分布式数据交换平台(Distributed Data Exchange Platform,DDEP),系统功能包括用户管理、服务器节点管理、任务调度管理、任务调度日志管理、商务智能分析平台等。本系统可以为制造型企业提供数据服务,并在此基础上从采购、物流、成本控制等业务领域为其提供决策支持。
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