基于Flink的电商实时分析系统的设计与实现

这是一篇关于Flink,Kafka,实时分析,大数据,Kudu的论文, 主要内容为近年来,随着信息通信技术的发展,各行各业对其系统的数据采集、处理和积累的数据量越来越多,数据量呈爆炸式增长。在此背景下,大数据在各个领域得以高速发展,全球正大步迈向大数据新时代。随着数据量越来越大,数据的高效存储和实时分析处理等需求也随之被提及。想要从海量的数据中既快速又有效的分析出对于我们有意义的数据信息,就需要一套贴合实际业务需求的数据实时统计分析系统。电商行业作为互联网行业,在如今的大数据时代,同样也面临着相同的挑战,目前主流的电商数据分析都是基于非实时数据的,存储的往往是T+1的数据,无法满足对数据的实时处理的需求,有些企业把调度调整到半天甚至更短。这种方式具有耗时较长以及高吞吐量,只满足对时效行不高的场景需求。本论文为满足实际业务中的实时数据统计分析需求,基于Flink技术实现对用户产生的行为数据以及业务交易数据进行实时分析。本论文分为四大模块,分别为数据实时采集,数据建模,数据实时统计分析以及数据接口可视化。数据实时采集模块中日志数据通过Nignx实时采集至Kafka中,业务数据采用Flink CDC实时同步到Kafka消息队列,事实数据和维度数据分别存入下一层Kafka中和Kudu数据库,通过Flink拉取Kafka上的业务数据进行实时处理,计算结果实时写入至Kudu中;结合实际需求场景对接收到的数据进行数据建模,设计合理且复用性高的宽表。最后的统计分析通过接口传输给前端Sugar大屏展示。本论文主要应用于电商行业的大数据实时分析。本系统满足运营人员对实时流数据进行在线实时处理分析,运营人员可以直观的从Sugar大屏上实时的看到商城营销数据分析。本系统可以通过错误日志分析模块使线上App的错误日志预警得到即时响应。本系统同时也为推荐算法部门提供模型训练数据,以及本系统的接口和宽表层数据可以作为模型入参,为商城的实时推荐提供不可缺少的数据源。

基于Spark的防火墙日志数据分析与挖掘平台

这是一篇关于防火墙日志,离线分析,实时分析,异常检测,多分类SVM算法的论文, 主要内容为网络在信息化的社会中已经拥有不可取代的地位,然而频发的网络安全问题也不可被忽视,与教学和生活息息相关的校园网也是如此。出口带宽限制、威胁事件突发等问题都会带来严重的后果。防火墙的部署能够有效管理网络,其产生的日志中包含各种信息,分析这些数据能够及时了解网络状态。然而防火墙等网络设备产生的日志数量增长过快,如何高效地完成对海量日志数据的处理,又是一个亟待解决的难题。基于以上的问题和需求,本文以防火墙日志为研究对象,研发并设计了一个基于Spark内存计算框架的日志分析与挖掘平台,该平台主要包括四个层次:数据源层、数据存储层、数据处理层、数据展示层;包含了五个功能模块:数据收集及存储模块、数据预处理模块、数据分析模块、异常检测模块、可视化模块。本文介绍了平台整体的架构设计、各个功能模块的设计方案以及实现过程,充分利用Hadoop和Spark生态环境中的各种组件完成数据的分析处理工作,如利用Hadoop中HDFS完成数据存储;使用Hive实现离线数据的查询统计,并借助Spark内存计算框架执行分析任务;使用Spark Streaming流计算框架处理实时数据等。同时针对网络威胁事件设计多分类SVM模型,预测威胁事件的风险等级,并得到了较好的效果。最后使用JSP结合Echarts技术开发了一个平台界面,对数据分析模块以及异常检测模块得出的结果进行可视化展示。本文设计了基于Spark分布式内存计算框架的数据处理平台,有效解决了日志数据分析和挖掘过程中存在的难题,提高了效率;对防火墙流量日志进行了多维度的分析,帮助网络管理员及时掌握当前网络的流量状态,从而更好地制定相关的流量管理措施;对防火墙威胁日志设计了异常检测算法,构造了分类效果较好的支持向量机预测模型,完成对威胁行为的风险等级分类和预测,帮助管理员有效评估威胁事件的严重程度,从而做出相应的应对措施。

CDN海量日志实时分析问题研究与平台开发

这是一篇关于CDN,日志分析,实时分析,大数据的论文, 主要内容为CDN全称为Content Delivery Network,中文为内容分发网络,诞生于20世纪90年代,由众多节点服务器和全局智能负载均衡系统组成,用于解决网络拥塞问题,为网络访问提供加速服务,是构建互联网的重要基础设施。CDN节点服务器日志中记录了加速服务请求信息与响应信息。通过对CDN节点服务器日志进行实时分析,挖掘出日志中包含的信息与价值,对CDN加速服务的核心指标进行实时检测与监控,为加速服务质量提升策略提供重要且可靠的数据支持。由于CDN是一个巨大的分布式网络,CDN加速平台平均每秒的数据访问量可达千万级别,每秒生成的日志数据量可达GB级别,每天能够产生大几PB的日志数据。如何设计一套低延迟、高吞吐的CDN海量日志实时分析平台,对海量CDN日志进行实时分析,是当前CDN研究领域亟待解决的问题.。本文分析了CDN海量日志实时分析存在的难点与当前解决方案存在的问题,并针对这些问题,提出了相应的设计方案与架构,最终形成了一套低延迟、高吞吐的CDN日志实时分析平台架构。其中针对海量CDN日志实时接入到日志实时计算引擎这一过程存在的难点与当前解决方案存在的日志接收处理能力扩展性差、日志流量切换效率低等问题,借助当前负载均衡技术、微服务注册与发现技术,设计了日志接收处理能力能够线性扩展、日志流量能够智能切换的日志接收组件ARRIS;针对日志实时计算部分存在的计算引擎与分析结果存储平台耦合、分析结果存在写入尖峰等问题,采用解耦思想,设计了一种计算引擎模块与分析结果录入模块之间的数据交互机制AA,并借助当前主流流式计算框架与消息系统,基于AA数据交互机制设计了具有限流、熔断功能的分析结果专用入库组件Anti-Flood;针对海量分析结果数据实时存取存在的难点与当前采用的MySQL分库分表方案存在的运维成本高昂、吞吐量低、长时间范围查询效率低等问题,根据CDN日志分析结果数据特性及服务用途对其进行分类,并借助当前现有的数据存储技术,设计了高吞吐的实时数据存储平台RTDP。本文最后对本课题设计的日志接入组件ARRIS、分析结果入库组件Anti-Flood与CDN海量日志实时分析全平台进行了功能验证,验证结果表明,日志接入组件ARRIS具备良好的日志实时接收与预处理能力,分析结果入库组件Anti-Flood很好的实现了计算引擎与存储模块间的解耦,且具备良好的入库能力与限流功能,CDN海量日志实时分析平台能够实现CDN海量日志实时分析功能,能够实现CDN加速服务质量的实时跟踪与监控。

注塑模冷却系统快速设计与分析

这是一篇关于注塑模,冷却系统,自动生成,实时分析,快速编辑的论文, 主要内容为注塑模冷却系统是注射成形过程中影响产品质量和生产效率的关键因素之一。目前,注塑模冷却系统设计严重依赖于工程师的知识和经验,设计与优化过程需要在多个软件之间频繁交互,且缺乏快速高效的冷却系统编辑手段。为此,本文深入分析注塑模冷却系统设计和分析过程,系统研究了冷却系统自动生成、实时分析和快速编辑与自动完成方法,开发了注塑模冷却系统快速设计与分析系统。建立了基于中心线的冷却系统模板,提出了基于规则推理技术的冷却系统模板自动匹配算法。通过对常见冷却回路进行分析和总结,提取冷却回路的拓扑结构进行表达,创建了基于中心线的冷却系统模板。基于规则推理技术对冷却模板个数、排布位置、每个模板的基础尺寸控制参数进行自动计算并完成模板的参数化修改,实现了冷却系统初始方案的自动生成和匹配。提出了一种冷却实时分析算法,基于VTK(Visualization Toolkit)实现了冷却分析结果的可视化。通过建立热平衡方程分析冷却过程中的主要影响因素,基于线热源模型和虚拟热源法建立冷却分析基本模型,结合无冷却系统的CAE冷却分析结果计算制品单元的冷却因子对模型进行修正,实现了塑料制品冷却过程中温度场的快速分析。结合VTK数据结构,开发了冷却系统分析结果的可视化工具。提出了基于图的冷却回路自动连接算法,采用启发式搜索算法完成冷却系统实际布局的自动生成。研究了基于中心线的冷却系统快速编辑方法,开发了相应的编辑工具。基于图的思想构建了冷却系统连通图,提出了一种最长路径搜索算法寻找最优冷却路径,实现了冷却回路自动连接。构造了合理高效的启发信息,使用启发式搜索算法自动生成冷却回路布局方案,实现了冷却系统的快速编辑和自动完成。基于上述研究成果,本文在NX 12.0平台上开发了注塑模冷却系统快速设计与分析系统,并通过应用实例介绍了系统功能,验证了系统的实用性。

多数据中心日志实时收集与分析系统设计与实现

这是一篇关于日志数据,实时收集,实时分析,消息中间件的论文, 主要内容为在大数据时代,日志数据的实时收集与分析正逐渐成为各个互联网公司的重要需求。日志中记录的用户行为、系统运行状态不仅有助于企业实现数字化运营,也是后台研发和运维人员对线上问题进行诊断的主要参考信息。伴随着业务的不断发展,系统体量也随之持续扩大,使日志收集与分析这个原本相对简单的工作也变的越来越复杂。在企业应用中,日志文件被分散储存在各个数据中心,现阶段无论是日志的收集还是分析均无法满足日益增长的实时性需求。因此,急需研发一套日志服务平台来对相关信息进行统一的实时收集、分析与存储。本文的研究内容主要包括:(1)结合公司现有日志系统的问题和新的应用需求,对日志服务平台的架构进行重新设计,提出了便捷、可靠、低成本的设计要求。(2)基于Flume的日志收集模块,实现了数据过滤、多线程日志收集、拦截器个性化配置和守护进程自动重启功能,提高了日志收集的效率和可靠性。(3)基于Kafka的消息中间件模块,改进了生产者和消费者客户端,实现了消息幂等性设计、集群消息路由以及跨数据中心的消息同步功能,使消息的传递和存储更加高效、稳定、可扩展。(4)基于Storm的实时分析模块,实现了对日志的提取、过滤、解析、存储,并完成异常信息的通知和统计,达成日志实时监控、个性化推荐和用户行为实时分析等要求。(5)组建可视化日志管理平台,极大简化了用户的操作流程,提供高效可靠的可视化服务。本系统主要解决了日志实时收集、消息异步通信、日志实时分析和结果展示等问题,实现了多数据中心日志的收集、聚合、分析、存储和展示。为用户提供了一套分布式、高性能、可扩展的一站式日志服务平台,帮助公司提升运营和运维效率,降低企业成本。

基于J2EE的新媒体管理平台运营数据实时分析系统研究与设计

这是一篇关于一键发文,数据采集,实时分析,Spring框架的论文, 主要内容为随着互联网时代的日益发展,新兴知识的了解方式多样而便捷,由此,引发了“书、报”式的传统阅读方式的改变。新媒体作为科技的新型产物应运而生,并促进了出版社的网络发文阅读量的迅猛增长,推动了媒体平台的发展。然而庞大的阅读量增加了出版社网络维护人员的需求与工作量,因此一款以改变繁重的人力操作以实现半自动化管理的产品为社会所需。本文基于此设计并实现新媒体发文管理平台系统。新媒体发文管理平台系统是一款集多家发文平台于一体的,可实时分析、任务分配、一键发文、消息整合的智能文章管理平台。该平台集搜狐号、豆瓣号、一点号等多家媒体平台为一体,可实现在本平台编辑文章后,便可以一键发布到各大媒体平台,实时查看文章浏览量、评论量、转发量等,并可与读者等进行实时互动的智能平台。该平台使用RESTful实现多服务之间的通信,Restful通信模式的优势在于运用SOAP协议传输系统所需数据,并把HTTP当作传输协议来安全稳定的实现接口之间的通信。新媒体管理系统使用Spring+SpringMVC+Mybatis框架进行业务代码的构建与整合,在热点数据的存储上使用Redis非关系型数据库,通信模块使用HTTPS通信协议,以JSON方式进行服务之间的数据传输,并通过类加载器去解析数据,保障了客户端与服务端间的数据可靠性传输。该平台使用RESTful架构较之前Web Services架构降低了耦合度,提升了可扩展性,进而保证了系统的高可用性、高稳定性,已使用在了出版社、县政府媒体报道部等几家公司,并保证了系统兼容性、用户体验度、上线稳定运行等多方面需求。

CDN海量日志实时分析问题研究与平台开发

这是一篇关于CDN,日志分析,实时分析,大数据的论文, 主要内容为CDN全称为Content Delivery Network,中文为内容分发网络,诞生于20世纪90年代,由众多节点服务器和全局智能负载均衡系统组成,用于解决网络拥塞问题,为网络访问提供加速服务,是构建互联网的重要基础设施。CDN节点服务器日志中记录了加速服务请求信息与响应信息。通过对CDN节点服务器日志进行实时分析,挖掘出日志中包含的信息与价值,对CDN加速服务的核心指标进行实时检测与监控,为加速服务质量提升策略提供重要且可靠的数据支持。由于CDN是一个巨大的分布式网络,CDN加速平台平均每秒的数据访问量可达千万级别,每秒生成的日志数据量可达GB级别,每天能够产生大几PB的日志数据。如何设计一套低延迟、高吞吐的CDN海量日志实时分析平台,对海量CDN日志进行实时分析,是当前CDN研究领域亟待解决的问题.。本文分析了CDN海量日志实时分析存在的难点与当前解决方案存在的问题,并针对这些问题,提出了相应的设计方案与架构,最终形成了一套低延迟、高吞吐的CDN日志实时分析平台架构。其中针对海量CDN日志实时接入到日志实时计算引擎这一过程存在的难点与当前解决方案存在的日志接收处理能力扩展性差、日志流量切换效率低等问题,借助当前负载均衡技术、微服务注册与发现技术,设计了日志接收处理能力能够线性扩展、日志流量能够智能切换的日志接收组件ARRIS;针对日志实时计算部分存在的计算引擎与分析结果存储平台耦合、分析结果存在写入尖峰等问题,采用解耦思想,设计了一种计算引擎模块与分析结果录入模块之间的数据交互机制AA,并借助当前主流流式计算框架与消息系统,基于AA数据交互机制设计了具有限流、熔断功能的分析结果专用入库组件Anti-Flood;针对海量分析结果数据实时存取存在的难点与当前采用的MySQL分库分表方案存在的运维成本高昂、吞吐量低、长时间范围查询效率低等问题,根据CDN日志分析结果数据特性及服务用途对其进行分类,并借助当前现有的数据存储技术,设计了高吞吐的实时数据存储平台RTDP。本文最后对本课题设计的日志接入组件ARRIS、分析结果入库组件Anti-Flood与CDN海量日志实时分析全平台进行了功能验证,验证结果表明,日志接入组件ARRIS具备良好的日志实时接收与预处理能力,分析结果入库组件Anti-Flood很好的实现了计算引擎与存储模块间的解耦,且具备良好的入库能力与限流功能,CDN海量日志实时分析平台能够实现CDN海量日志实时分析功能,能够实现CDN加速服务质量的实时跟踪与监控。

注塑模冷却系统快速设计与分析

这是一篇关于注塑模,冷却系统,自动生成,实时分析,快速编辑的论文, 主要内容为注塑模冷却系统是注射成形过程中影响产品质量和生产效率的关键因素之一。目前,注塑模冷却系统设计严重依赖于工程师的知识和经验,设计与优化过程需要在多个软件之间频繁交互,且缺乏快速高效的冷却系统编辑手段。为此,本文深入分析注塑模冷却系统设计和分析过程,系统研究了冷却系统自动生成、实时分析和快速编辑与自动完成方法,开发了注塑模冷却系统快速设计与分析系统。建立了基于中心线的冷却系统模板,提出了基于规则推理技术的冷却系统模板自动匹配算法。通过对常见冷却回路进行分析和总结,提取冷却回路的拓扑结构进行表达,创建了基于中心线的冷却系统模板。基于规则推理技术对冷却模板个数、排布位置、每个模板的基础尺寸控制参数进行自动计算并完成模板的参数化修改,实现了冷却系统初始方案的自动生成和匹配。提出了一种冷却实时分析算法,基于VTK(Visualization Toolkit)实现了冷却分析结果的可视化。通过建立热平衡方程分析冷却过程中的主要影响因素,基于线热源模型和虚拟热源法建立冷却分析基本模型,结合无冷却系统的CAE冷却分析结果计算制品单元的冷却因子对模型进行修正,实现了塑料制品冷却过程中温度场的快速分析。结合VTK数据结构,开发了冷却系统分析结果的可视化工具。提出了基于图的冷却回路自动连接算法,采用启发式搜索算法完成冷却系统实际布局的自动生成。研究了基于中心线的冷却系统快速编辑方法,开发了相应的编辑工具。基于图的思想构建了冷却系统连通图,提出了一种最长路径搜索算法寻找最优冷却路径,实现了冷却回路自动连接。构造了合理高效的启发信息,使用启发式搜索算法自动生成冷却回路布局方案,实现了冷却系统的快速编辑和自动完成。基于上述研究成果,本文在NX 12.0平台上开发了注塑模冷却系统快速设计与分析系统,并通过应用实例介绍了系统功能,验证了系统的实用性。

注塑模冷却系统快速设计与分析

这是一篇关于注塑模,冷却系统,自动生成,实时分析,快速编辑的论文, 主要内容为注塑模冷却系统是注射成形过程中影响产品质量和生产效率的关键因素之一。目前,注塑模冷却系统设计严重依赖于工程师的知识和经验,设计与优化过程需要在多个软件之间频繁交互,且缺乏快速高效的冷却系统编辑手段。为此,本文深入分析注塑模冷却系统设计和分析过程,系统研究了冷却系统自动生成、实时分析和快速编辑与自动完成方法,开发了注塑模冷却系统快速设计与分析系统。建立了基于中心线的冷却系统模板,提出了基于规则推理技术的冷却系统模板自动匹配算法。通过对常见冷却回路进行分析和总结,提取冷却回路的拓扑结构进行表达,创建了基于中心线的冷却系统模板。基于规则推理技术对冷却模板个数、排布位置、每个模板的基础尺寸控制参数进行自动计算并完成模板的参数化修改,实现了冷却系统初始方案的自动生成和匹配。提出了一种冷却实时分析算法,基于VTK(Visualization Toolkit)实现了冷却分析结果的可视化。通过建立热平衡方程分析冷却过程中的主要影响因素,基于线热源模型和虚拟热源法建立冷却分析基本模型,结合无冷却系统的CAE冷却分析结果计算制品单元的冷却因子对模型进行修正,实现了塑料制品冷却过程中温度场的快速分析。结合VTK数据结构,开发了冷却系统分析结果的可视化工具。提出了基于图的冷却回路自动连接算法,采用启发式搜索算法完成冷却系统实际布局的自动生成。研究了基于中心线的冷却系统快速编辑方法,开发了相应的编辑工具。基于图的思想构建了冷却系统连通图,提出了一种最长路径搜索算法寻找最优冷却路径,实现了冷却回路自动连接。构造了合理高效的启发信息,使用启发式搜索算法自动生成冷却回路布局方案,实现了冷却系统的快速编辑和自动完成。基于上述研究成果,本文在NX 12.0平台上开发了注塑模冷却系统快速设计与分析系统,并通过应用实例介绍了系统功能,验证了系统的实用性。

基于Spark的防火墙日志数据分析与挖掘平台

这是一篇关于防火墙日志,离线分析,实时分析,异常检测,多分类SVM算法的论文, 主要内容为网络在信息化的社会中已经拥有不可取代的地位,然而频发的网络安全问题也不可被忽视,与教学和生活息息相关的校园网也是如此。出口带宽限制、威胁事件突发等问题都会带来严重的后果。防火墙的部署能够有效管理网络,其产生的日志中包含各种信息,分析这些数据能够及时了解网络状态。然而防火墙等网络设备产生的日志数量增长过快,如何高效地完成对海量日志数据的处理,又是一个亟待解决的难题。基于以上的问题和需求,本文以防火墙日志为研究对象,研发并设计了一个基于Spark内存计算框架的日志分析与挖掘平台,该平台主要包括四个层次:数据源层、数据存储层、数据处理层、数据展示层;包含了五个功能模块:数据收集及存储模块、数据预处理模块、数据分析模块、异常检测模块、可视化模块。本文介绍了平台整体的架构设计、各个功能模块的设计方案以及实现过程,充分利用Hadoop和Spark生态环境中的各种组件完成数据的分析处理工作,如利用Hadoop中HDFS完成数据存储;使用Hive实现离线数据的查询统计,并借助Spark内存计算框架执行分析任务;使用Spark Streaming流计算框架处理实时数据等。同时针对网络威胁事件设计多分类SVM模型,预测威胁事件的风险等级,并得到了较好的效果。最后使用JSP结合Echarts技术开发了一个平台界面,对数据分析模块以及异常检测模块得出的结果进行可视化展示。本文设计了基于Spark分布式内存计算框架的数据处理平台,有效解决了日志数据分析和挖掘过程中存在的难题,提高了效率;对防火墙流量日志进行了多维度的分析,帮助网络管理员及时掌握当前网络的流量状态,从而更好地制定相关的流量管理措施;对防火墙威胁日志设计了异常检测算法,构造了分类效果较好的支持向量机预测模型,完成对威胁行为的风险等级分类和预测,帮助管理员有效评估威胁事件的严重程度,从而做出相应的应对措施。

注塑模冷却系统快速设计与分析

这是一篇关于注塑模,冷却系统,自动生成,实时分析,快速编辑的论文, 主要内容为注塑模冷却系统是注射成形过程中影响产品质量和生产效率的关键因素之一。目前,注塑模冷却系统设计严重依赖于工程师的知识和经验,设计与优化过程需要在多个软件之间频繁交互,且缺乏快速高效的冷却系统编辑手段。为此,本文深入分析注塑模冷却系统设计和分析过程,系统研究了冷却系统自动生成、实时分析和快速编辑与自动完成方法,开发了注塑模冷却系统快速设计与分析系统。建立了基于中心线的冷却系统模板,提出了基于规则推理技术的冷却系统模板自动匹配算法。通过对常见冷却回路进行分析和总结,提取冷却回路的拓扑结构进行表达,创建了基于中心线的冷却系统模板。基于规则推理技术对冷却模板个数、排布位置、每个模板的基础尺寸控制参数进行自动计算并完成模板的参数化修改,实现了冷却系统初始方案的自动生成和匹配。提出了一种冷却实时分析算法,基于VTK(Visualization Toolkit)实现了冷却分析结果的可视化。通过建立热平衡方程分析冷却过程中的主要影响因素,基于线热源模型和虚拟热源法建立冷却分析基本模型,结合无冷却系统的CAE冷却分析结果计算制品单元的冷却因子对模型进行修正,实现了塑料制品冷却过程中温度场的快速分析。结合VTK数据结构,开发了冷却系统分析结果的可视化工具。提出了基于图的冷却回路自动连接算法,采用启发式搜索算法完成冷却系统实际布局的自动生成。研究了基于中心线的冷却系统快速编辑方法,开发了相应的编辑工具。基于图的思想构建了冷却系统连通图,提出了一种最长路径搜索算法寻找最优冷却路径,实现了冷却回路自动连接。构造了合理高效的启发信息,使用启发式搜索算法自动生成冷却回路布局方案,实现了冷却系统的快速编辑和自动完成。基于上述研究成果,本文在NX 12.0平台上开发了注塑模冷却系统快速设计与分析系统,并通过应用实例介绍了系统功能,验证了系统的实用性。