基于Hadoop的离线数据处理平台的设计与实现
这是一篇关于离线数据处理,数据处理平台,作业引擎,Hadoop的论文, 主要内容为随着分布式技术的发展,大数据商业价值与科研价值日益彰显,分布式运算与存储的需求不断提升,企业通过租借或购置大型服务器集群,为大数据处理任务和业务应用服务提供硬件支持。其中大数据处理任务通常分为离线(批处理)运算与实时(流式)运算两类任务,离线数据处理任务对应大规模并行运算海量数据的使用场景,广泛应用于搜索引擎、推荐系统等业务场景。若利用分布式集群部署离线数据处理作业,需要开发者学习并使用批处理运算框架,在原有应用程序的基础上进行额外开发,这一过程增加了公司业务的软件开发与维护成本,也不利于不同部门之间分布式技术使用标准的统一。搭建离线数据处理平台,可以为业务部门与集群硬件之间搭建桥梁,简化开发者离线数据处理作业的部署流程,统一有效地管理分布式集群,提高业务程序迭代推新的效率。本文采用Hadoop框架设计并实现了离线数据处理平台,论文工作主要集中于离线数据处理平台的底层及后端模块的设计与实现。本文设计并实现了基于Hadoop框架的作业引擎,用于该平台的底层任务调度功能,是平台的关键模块。作业引擎基于Yarn的应用状态和容器状态设计并实现了作业级别和任务级别两种状态机,作业通过Yarn与作业引擎的协同工作从初始状态驱动至结束状态,通过为作业引擎各子模块设计恢复流程,避免了作业引擎因意外或升级导致的服务中断给用户作业带来的影响。对于该平台模组层,本文设计并实现了深度学习离线运算模组和交互式开发服务模组。深度学习离线运算模组采用Spark框架为深度学习运算任务进行数据并行化加速。交互式开发服务模组使用Jupyter、Spark Magic和Livy为用户提供了可自定义配置、灵活部署的容器化交互式开发服务,平台设计并实现了自动配置、云备份、服务监控等扩展功能以提升用户交互式开发体验。此外,本文设计并实现了平台门户与用户进行交互,门户服务端提供了任务管理、模组管理、平台鉴权等必要功能,降低了用户使用模组、管理集群任务的复杂度。离线数据处理平台自投入公司搜索引擎业务线使用以来,支撑了搜索引擎多个业务部门的离线数据处理工作,为有关部门开发者提供了稳定、高效的分布式算力,为公司节省了大量人力、物力,有效促进了搜索引擎业务的发展。
基于Hadoop的离线数据处理平台的设计与实现
这是一篇关于离线数据处理,数据处理平台,作业引擎,Hadoop的论文, 主要内容为随着分布式技术的发展,大数据商业价值与科研价值日益彰显,分布式运算与存储的需求不断提升,企业通过租借或购置大型服务器集群,为大数据处理任务和业务应用服务提供硬件支持。其中大数据处理任务通常分为离线(批处理)运算与实时(流式)运算两类任务,离线数据处理任务对应大规模并行运算海量数据的使用场景,广泛应用于搜索引擎、推荐系统等业务场景。若利用分布式集群部署离线数据处理作业,需要开发者学习并使用批处理运算框架,在原有应用程序的基础上进行额外开发,这一过程增加了公司业务的软件开发与维护成本,也不利于不同部门之间分布式技术使用标准的统一。搭建离线数据处理平台,可以为业务部门与集群硬件之间搭建桥梁,简化开发者离线数据处理作业的部署流程,统一有效地管理分布式集群,提高业务程序迭代推新的效率。本文采用Hadoop框架设计并实现了离线数据处理平台,论文工作主要集中于离线数据处理平台的底层及后端模块的设计与实现。本文设计并实现了基于Hadoop框架的作业引擎,用于该平台的底层任务调度功能,是平台的关键模块。作业引擎基于Yarn的应用状态和容器状态设计并实现了作业级别和任务级别两种状态机,作业通过Yarn与作业引擎的协同工作从初始状态驱动至结束状态,通过为作业引擎各子模块设计恢复流程,避免了作业引擎因意外或升级导致的服务中断给用户作业带来的影响。对于该平台模组层,本文设计并实现了深度学习离线运算模组和交互式开发服务模组。深度学习离线运算模组采用Spark框架为深度学习运算任务进行数据并行化加速。交互式开发服务模组使用Jupyter、Spark Magic和Livy为用户提供了可自定义配置、灵活部署的容器化交互式开发服务,平台设计并实现了自动配置、云备份、服务监控等扩展功能以提升用户交互式开发体验。此外,本文设计并实现了平台门户与用户进行交互,门户服务端提供了任务管理、模组管理、平台鉴权等必要功能,降低了用户使用模组、管理集群任务的复杂度。离线数据处理平台自投入公司搜索引擎业务线使用以来,支撑了搜索引擎多个业务部门的离线数据处理工作,为有关部门开发者提供了稳定、高效的分布式算力,为公司节省了大量人力、物力,有效促进了搜索引擎业务的发展。
基于Hadoop的离线数据处理平台的设计与实现
这是一篇关于离线数据处理,数据处理平台,作业引擎,Hadoop的论文, 主要内容为随着分布式技术的发展,大数据商业价值与科研价值日益彰显,分布式运算与存储的需求不断提升,企业通过租借或购置大型服务器集群,为大数据处理任务和业务应用服务提供硬件支持。其中大数据处理任务通常分为离线(批处理)运算与实时(流式)运算两类任务,离线数据处理任务对应大规模并行运算海量数据的使用场景,广泛应用于搜索引擎、推荐系统等业务场景。若利用分布式集群部署离线数据处理作业,需要开发者学习并使用批处理运算框架,在原有应用程序的基础上进行额外开发,这一过程增加了公司业务的软件开发与维护成本,也不利于不同部门之间分布式技术使用标准的统一。搭建离线数据处理平台,可以为业务部门与集群硬件之间搭建桥梁,简化开发者离线数据处理作业的部署流程,统一有效地管理分布式集群,提高业务程序迭代推新的效率。本文采用Hadoop框架设计并实现了离线数据处理平台,论文工作主要集中于离线数据处理平台的底层及后端模块的设计与实现。本文设计并实现了基于Hadoop框架的作业引擎,用于该平台的底层任务调度功能,是平台的关键模块。作业引擎基于Yarn的应用状态和容器状态设计并实现了作业级别和任务级别两种状态机,作业通过Yarn与作业引擎的协同工作从初始状态驱动至结束状态,通过为作业引擎各子模块设计恢复流程,避免了作业引擎因意外或升级导致的服务中断给用户作业带来的影响。对于该平台模组层,本文设计并实现了深度学习离线运算模组和交互式开发服务模组。深度学习离线运算模组采用Spark框架为深度学习运算任务进行数据并行化加速。交互式开发服务模组使用Jupyter、Spark Magic和Livy为用户提供了可自定义配置、灵活部署的容器化交互式开发服务,平台设计并实现了自动配置、云备份、服务监控等扩展功能以提升用户交互式开发体验。此外,本文设计并实现了平台门户与用户进行交互,门户服务端提供了任务管理、模组管理、平台鉴权等必要功能,降低了用户使用模组、管理集群任务的复杂度。离线数据处理平台自投入公司搜索引擎业务线使用以来,支撑了搜索引擎多个业务部门的离线数据处理工作,为有关部门开发者提供了稳定、高效的分布式算力,为公司节省了大量人力、物力,有效促进了搜索引擎业务的发展。
基于Hadoop的离线数据处理平台的设计与实现
这是一篇关于离线数据处理,数据处理平台,作业引擎,Hadoop的论文, 主要内容为随着分布式技术的发展,大数据商业价值与科研价值日益彰显,分布式运算与存储的需求不断提升,企业通过租借或购置大型服务器集群,为大数据处理任务和业务应用服务提供硬件支持。其中大数据处理任务通常分为离线(批处理)运算与实时(流式)运算两类任务,离线数据处理任务对应大规模并行运算海量数据的使用场景,广泛应用于搜索引擎、推荐系统等业务场景。若利用分布式集群部署离线数据处理作业,需要开发者学习并使用批处理运算框架,在原有应用程序的基础上进行额外开发,这一过程增加了公司业务的软件开发与维护成本,也不利于不同部门之间分布式技术使用标准的统一。搭建离线数据处理平台,可以为业务部门与集群硬件之间搭建桥梁,简化开发者离线数据处理作业的部署流程,统一有效地管理分布式集群,提高业务程序迭代推新的效率。本文采用Hadoop框架设计并实现了离线数据处理平台,论文工作主要集中于离线数据处理平台的底层及后端模块的设计与实现。本文设计并实现了基于Hadoop框架的作业引擎,用于该平台的底层任务调度功能,是平台的关键模块。作业引擎基于Yarn的应用状态和容器状态设计并实现了作业级别和任务级别两种状态机,作业通过Yarn与作业引擎的协同工作从初始状态驱动至结束状态,通过为作业引擎各子模块设计恢复流程,避免了作业引擎因意外或升级导致的服务中断给用户作业带来的影响。对于该平台模组层,本文设计并实现了深度学习离线运算模组和交互式开发服务模组。深度学习离线运算模组采用Spark框架为深度学习运算任务进行数据并行化加速。交互式开发服务模组使用Jupyter、Spark Magic和Livy为用户提供了可自定义配置、灵活部署的容器化交互式开发服务,平台设计并实现了自动配置、云备份、服务监控等扩展功能以提升用户交互式开发体验。此外,本文设计并实现了平台门户与用户进行交互,门户服务端提供了任务管理、模组管理、平台鉴权等必要功能,降低了用户使用模组、管理集群任务的复杂度。离线数据处理平台自投入公司搜索引擎业务线使用以来,支撑了搜索引擎多个业务部门的离线数据处理工作,为有关部门开发者提供了稳定、高效的分布式算力,为公司节省了大量人力、物力,有效促进了搜索引擎业务的发展。
基于B/S架构的XPNAV数据处理平台的设计与实现
这是一篇关于X射线脉冲星导航,数据处理平台,B/S架构,MVC设计模式,在线数据处理,算法在线验证的论文, 主要内容为随着航天科学技术的不断发展,各国的宇宙深空探测工程相继展开,其中航天器自主导航技术一直是深空探测工程亟待解决的关键技术之一。X射线脉冲星导航(X-ray Pulsar-based Navigation,XPNAV)是一种新型的自主导航方式,能为航天器提供位置、时间和姿态等信息。由于XPNAV飞行试验需在外太空进行,风险大,成本极高,国内外相继开展了针对XPNAV的地面导航验证系统研究。目前,XPNAV研究主要集中于理论研究与地面导航系统设计两方面,具体到XPNAV相关软件的设计开发方面,主要为卫星X射线源实测数据的软件开发以及导航验证系统软件开发,而针对XPNAV研究的在线数据处理、算法验证软件平台仍缺乏,研究人员在研究过程中需要花费大量的精力进行软件的设计及开发,算法研究效率低。为此,本文提出一种基于B/S架构的XPNAV数据处理平台,该平台不仅可以处理脉冲星的观察数据,获得脉冲星的观察轮廓、频率等物理信息,还提供了脉冲星信号仿真、数据处理及算法验证环境,使用者通过网络加载相关算法,即可实现算法的验证及与其它算法的比较。本文首先分析了国内外XPNAV研究现状,提出XPNAV数据处理平台的研究目标与意义,然后简单阐述了XPNAV基本原理与常用数据处理算法,由此引出该平台的软件需求,并根据软件需求提出本平台的总体框架设计与详细设计。该平台采用浏览器/服务器(B/S)架构,模型-视图-控制器(MVC)设计模式,通过C#与MATLAB混合编程的方式进行相关算法的调用,用户仅需要上传MATLAB编写的代码即可进行算法的验证。平台通过账户信息管理、导航数据在线处理、导航算法在线验证与平台信息管理四个功能模块实现平台信息管理与导航处理工作。在平台详细设计章节中,本文重点阐述了实现平台所用到的关键技术以及算法在线验证的思路与具体步骤。最后,本文针对设计开发的XPNAV数据处理平台进行了详细的软件测试与平台部署工作介绍。平台测试结果表明:平台能够为研究者提供X射线脉冲星导航数据信息在线获取与处理及导航相关算法上传验证功能,有效降低了研究者处理基本数据与算法对比验证的时间成本,避免不必要的重复性工作,提高数据处理的效率、大大缩短算法研究周期。
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