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结合Hadoop大数据处理框架的智能快递信息系统设计与实现

发布时间:2017-04-25 20:13

  本文关键词:结合Hadoop大数据处理框架的智能快递信息系统设计与实现,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:互联网经济和在线服务的飞速发展带领我们进入了信息化的社会。互联网技术的进步和移动设备的普及带来了巨大的机会,同时也提出了新的挑战。信息服务必须时刻关注最新技术,需要深刻地为客户考虑。快递服务提供商不但要保证能为客户提供及时,可靠的信息服务,还要关注信息系统的使用体验,关注用户对细节的感受,关注多样化用户的不同需求。现代互联网中,信息系统既要满足多样的需求,也要面对大量高并发的数据请求。这对服务系统和数据系统工程提出了巨大的要求。本文针对这个情况,进行了以下几方面的工作。1NodeJS Express V81、提出使用高性能轻量化的NodeJS服务框架Express来搭建信息服务系统。利用V8引擎的性能优势,减少了成本,降低了开发难度,提高了程序的响应速度。2、对系统数据模型进行了重新设计,并创新性的使用了开源的非关系型数据库Mongo DB。使得系统数据模式更加灵活,更加适合大数据处理。3、同时结合当前Web2.0时代应用设计的流行趋势,为系统设计了对用户友好的UI。独立搭建完成了信息系统的主要部分,并对业务流程和程序性能两方面进行了测试。结果令人满意,系统基本达到了现代Web应用的要求。4、快递系统在实际应用中,会产生大量的,复杂的数据。考虑到数据中蕴含的巨大价值,如果能够得以利用,将进一步提升快递服务的效果。本次研究搭建了一套Hadoop大数据框架,并结合快递系统的业务特性,编写相关脚本进行了测试,对大数据在快递信息系统中的运用进行了探索。本次研究提出了一种解决快递信息需求的新的Web应用架构,经测试具有较高的性能和较好的用户体验,并研究了Hadoop大数据框架在快递信息服务中的作用。
【关键词】:快递信息系统 NodeJS Hadoop 大数据
【学位授予单位】:北京建筑大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP311.13;F259.2
【目录】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-8
  • 第1章 绪论8-13
  • 1.1 课题背景及研究的目的和意义8
  • 1.2 本文针对的问题8
  • 1.3 大数据理论的介绍8-9
  • 1.4 HADOOP大数据框架的发展9-10
  • 1.5 互联网WEB应用的发展介绍10-11
  • 1.6 本文的内容和结构11-12
  • 1.6.1 论文主要的工作11-12
  • 1.6.2 论文的结构12
  • 1.7 本章小结12-13
  • 第2章 现代WEB应用的技术和设计13-22
  • 2.1 现代WEB应用13
  • 2.2 超文本标记语言(HTML)13
  • 2.3 层叠样式表(CSS)13-14
  • 2.4 JAVASCRIP网页脚本语言14-15
  • 2.5 后端框架和技术15
  • 2.6 NODEJS开发框架15-16
  • 2.7 EXPRESS后端框架16-18
  • 2.7.1 Express框架的基本原理16-17
  • 2.7.2 Express框架Request和Response对象17-18
  • 2.8 WEB恶意攻击和网络安全18-20
  • 2.8.1 针对Web的攻击19-20
  • 2.9 数据库的介绍和选择20-21
  • 2.10 本章结论21-22
  • 第3章 HADOOP大数据框架及相关生态22-31
  • 3.1 引言22
  • 3.2 分布式文件系统的理论22-23
  • 3.3 HADOOP的资源管理23-24
  • 3.4 HADOOP生态中的常用组件24-26
  • 3.4.1 Hadoop的类SQL开发引擎Hive24-25
  • 3.4.2 Hive的架构和其含义25
  • 3.4.3 Hive与数据库的区别25-26
  • 3.4.4 Hive的性能分析26
  • 3.5 HADOOP的WEB页面服务HUE26-27
  • 3.6 HADOOP架构相关生态的总结27-28
  • 3.7 HADOOP在实际生产环境中的应用28-29
  • 3.8 HADOOP大数据生态的优点29
  • 3.9 HADOOP在快递信息系统中的作用29-30
  • 3.10 本章总结30-31
  • 第4章 快递信息服务系统的设计与实现31-56
  • 4.1 本章概述31
  • 4.2 系统需求分析31
  • 4.2.1 普通客户31
  • 4.2.2 快递人员31
  • 4.2.3 网点管理工作人员31
  • 4.2.4.数据管理和分析人员31
  • 4.3 系统硬件架构31-32
  • 4.4 系统的软件架构32-33
  • 4.5 系统数据模型分析33-34
  • 4.6 系统数据模型设计34-38
  • 4.7 MONGOOSE数据库引擎38-42
  • 4.8 系统的UI设计42
  • 4.9 页面的结构和设计。42-51
  • 4.9.1 页面头部的设计43-44
  • 4.9.2 客户功能页面的设计44-49
  • 4.9.3 员工页面的UI和功能设计49-51
  • 4.9.4 前端UI设计总结51
  • 4.10 服务器后端设计与实现。51-53
  • 4.11 服务器运维53-54
  • 4.11.1 PM2与Nodejs服务监控53
  • 4.11.2 PM2监控脚本53-54
  • 4.12 本章总结54-56
  • 第5章 快递信息服务系统的测试56-73
  • 5.1 系统的业务流程测试56-69
  • 5.1.1 测试流程56-69
  • 5.1.2 测试结果69
  • 5.2 系统性能优化和测试69-72
  • 5.2.1 前端性能优化的方法69-70
  • 5.2.2 前端优化代码70-71
  • 5.2.3 性能优化测试结果71-72
  • 5.3 本章总结72-73
  • 第6章 利用HADOOP对快递信息系统进行大数据优化的探索73-86
  • 6.1 平台的搭建73-81
  • 6.1.1 系统平台的参数73
  • 6.1.2 系统的准备阶段73
  • 6.1.3 配置SSH免密码登录73-74
  • 6.1.4 Hadoop的环境配置74-77
  • 6.1.5 测试Hadoop集群77-78
  • 6.1.6 Word Count测试78-79
  • 6.1.7 配置Hive和Hue79
  • 6.1.8 配置HUE79-80
  • 6.1.9 配置HIVE80-81
  • 6.2 HADOOP集群在快递系统中运用的探索81-85
  • 6.2.1 利用Hadoop计算快递运单处理事件的时间82
  • 6.2.2 实验设计82-83
  • 6.2.3 Hadood框架测试脚本代码83-85
  • 6.3 本章总结85-86
  • 结论86-87
  • 参考文献87-89
  • 致谢89-90
  • 附录 部分程序代码90-101

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  本文关键词:结合Hadoop大数据处理框架的智能快递信息系统设计与实现,由笔耕文化传播整理发布。



本文编号:327001

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