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。
基于谓词分类的Hive数据仓库的设计与实现
这是一篇关于谓词,分类,大数据,Hive数据仓库的论文, 主要内容为大数据环境下传统的Hive数据仓库设计主要依赖设计者的业务经验,缺少对以往用户大量查询分析的体现,难以满足用户个性化数据查询分析的需要。论文通过对用户以往查询分析条件(谓词)的分析,研究提出大数据环境基于谓词分类的Hive数据仓库设计方法,以提高数据仓库对用户个性化数据查询分析的有效性。论文主要工作:1.研究提出大数据环境下基于谓词分类的Hive数据仓库行存储模式。该模式以谓词间的关联频次为基础,构建谓词集合上的一个等价关系,通过谓词的分类与关键谓词的选择,生成相应的实视图,形成面向用户习惯的、个性化的数据仓库行数据组织模式。2.研究提出大数据环境下基于谓词分类的Hive数据仓库列存储模式。该模式以谓词中的属性间关联频次为基础,借鉴关联规则挖掘算法,形成列簇集合,并以此构建面向用户习惯的、个性化的数据仓库列数据组织模式。3.设计给出基于谓词分类的Hive数据仓库系统体系结构,分析讨论了系统数据ETL处理构成和相关数据组织的处理过程和流程。4.以某涉外企业数据为背景,将谓词分类的hive数据仓库的表导入到关系数据库中,结合框架springboot+mybatisplus与前端展示框架Vue,实现了大数据应用系统并完成了用户管理和数据可视化展示。
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。
基于谓词分类的Hive数据仓库的设计与实现
这是一篇关于谓词,分类,大数据,Hive数据仓库的论文, 主要内容为大数据环境下传统的Hive数据仓库设计主要依赖设计者的业务经验,缺少对以往用户大量查询分析的体现,难以满足用户个性化数据查询分析的需要。论文通过对用户以往查询分析条件(谓词)的分析,研究提出大数据环境基于谓词分类的Hive数据仓库设计方法,以提高数据仓库对用户个性化数据查询分析的有效性。论文主要工作:1.研究提出大数据环境下基于谓词分类的Hive数据仓库行存储模式。该模式以谓词间的关联频次为基础,构建谓词集合上的一个等价关系,通过谓词的分类与关键谓词的选择,生成相应的实视图,形成面向用户习惯的、个性化的数据仓库行数据组织模式。2.研究提出大数据环境下基于谓词分类的Hive数据仓库列存储模式。该模式以谓词中的属性间关联频次为基础,借鉴关联规则挖掘算法,形成列簇集合,并以此构建面向用户习惯的、个性化的数据仓库列数据组织模式。3.设计给出基于谓词分类的Hive数据仓库系统体系结构,分析讨论了系统数据ETL处理构成和相关数据组织的处理过程和流程。4.以某涉外企业数据为背景,将谓词分类的hive数据仓库的表导入到关系数据库中,结合框架springboot+mybatisplus与前端展示框架Vue,实现了大数据应用系统并完成了用户管理和数据可视化展示。
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。
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