架构图
2024-10-23 09:23:07 0 举报该架构图呈现了一个高效的数据处理系统。它主要由四个部分组成：数据输入层、数据处理层、数据存储层和数据可视化层。数据输入层通过ETL工具从不同数据源收集数据，并进行数据清洗和预处理。数据处理层包括实时处理和批量处理两个子模块，分别使用Spark和Hive技术进行数据计算和分析。数据存储层利用HDFS和NoSQL数据库来存储处理后的数据。最后，数据可视化层通过定制化的Web应用和图形界面，以图表和仪表盘的形式展示数据分析结果，方便用户实时查看和理解。整个系统采用分布式架构，确保数据处理的高性能和高可用性。
作者其他创作
大纲/内容
大数据处理与存储引擎
Redis
IPS
A/B面
基础设施
ZCM
Echcache
Elastic Job
Mybatis
Activiti
HTTPS
SpringBoot
内容加密
HBase
Atlas
Spark
Hive
Flink
Elastic Search
Spark Streaming
MySQL
Oracle
HTML5
Filebeat
HighChart
BC Linux
资源缓存
RESTFUL API
LUA
Logstash
Kafka
SFTP
数据采集
HDFS
InnoDB
Tuple
openresty
动静分离
TFS
AES
Spring
zookeeper
DUBBO
微服务与应用服务层
展现层
l 内容加速：使用动静分离技术，通过lua读取tfs存储的静态资源保证页面响应速度，减少后台应用压力，提升系统性能l 展现层： 前端页面通过freemark实现商品页面的html5发布，保证给最终用户一致的用户体验。电商管理平台则由vue进行组件化开发，数据与结构分离，从而提升开发效率。动态业务请求通过反向代理服务器Nginx容器来完成，基于HTML5的Canvas特性实现图形拖拽和绘制。l 微服务与应用服务层：通过dubbo构建智能推荐的微服务能力，由mybatis实现数据库的持久化，redis实现并发锁保证线程的安全，通过Elastic Job实现分布式定时任务的调度。l 大数据处理与存储引擎：使用MySql或Oracle在在售关系型配置数据、客户群等数据；通过ElasticSearch实现标签、客群等大数据的智能检索，基于spark的批处理和flink的流处理实现策略模型的流批计算，支持HDFS的大规模数据在存储和处理并通过Hive对大数据的SQL转换l 数据采集：支持sftp文件采集、kafka消息采集、Restful的接口采集等多种数据采集方式。l 基础设施：支持国产的欧拉或龙蜥操作系统的部署，通过ZCM和IPS实现应用部署的容器化和AB面高可用。l 内容加密：所有请求均通过https安全协议进行传输，再通过AES+RSA进行加密，保证数据的安全和完整。
D3
内容加速
WebGL
Canvas
VUE
RSA
Jquery
SSL
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