基于海量数据资产的电商数据服务系统的设计与实现

发布时间：2023-02-05 13:59

　　在互联网技术迅速发展的今天,同时伴随着大数据时代的到来,所产生信息量与日俱增。各行各业对自身企业生产的数据的认知程度不断提升,尤其是对于电商行业其数据呈现爆发式增长,其正在积极构建企业级数据仓库以及整合多种类型的数据资源。毋庸置疑,积累的数据是能够为企业带来经济价值的数据资产。在“互联网+”时代,以数据驱动为主的发展方式正在逐步成为企业的核心竞争力,并为之建立差异化竞争优势,基于海量数据资产还能够辅助企业精准决策。建设电商数据服务系统,高效利用企业内外部积累的海量数据资产并提高管理效率,实现对数据资产的开放共享与价值变现,有效提升企业数据资产对内外提供服务的能力并且为企业带来实际经济效益。该论文所设计与开发的数据服务系统是构建于大数据平台之上,系统整体采用前后端分离的开发模式,前端基于React引擎技术进行实现,服务端使用SpringBoot开发框架,前端与服务端端通过JSON方式进行交互。系统开发中采用Git版本控制工具,运用Maven项目构建与部署方式,在其他组件上还采用Kafka、Spark、Redis等技术框架。通过框架结构的开发模式,进一步提升团队整体的协作和开发效率。在整个...

【文章页数】：88 页

【学位级别】：硕士

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致谢
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 项目背景及其意义
    1.2 电商数据服务系统发展现状
    1.3 论文主要工作
    1.4 论文组织架构
    1.5 本章小结
2 技术路线与相关理论
    2.1 大数据相关技术介绍
        2.1.1 HDFS分布式文件系统
        2.1.2 Hive数据仓库技术
        2.1.3 Spark计算框架
    2.2 SpringBoot开发框架
    2.3 Redis缓存技术
    2.4 Kafka消息队列
    2.5 其他技术及其理论
        2.5.1 MVC架构设计模式
        2.5.2 任务调度技术
    2.6 本章小结
3 系统需求分析
    3.1 项目整体需求分析
    3.2 功能模块需求分析
        3.2.1 用户登录验证模块需求
        3.2.2 定时任务调度模块需求
        3.2.3 API网关服务模块需求
        3.2.4 监控告警模块需求
        3.2.5 漏斗数据分析算法模块需求
    3.3 非功能需求分析
    3.4 本章小结
4 系统概要设计
    4.1 整体概要设计思路
    4.2 系统总体架构设计
    4.3 系统功能模块设计
    4.4 数据库结构设计
        4.4.1 数据库逻辑模型设计
        4.4.2 数据库物理模型设计
    4.5 本章小结
5 系统的详细设计与实现
    5.1 用户登录验证模块的设计与实现
    5.2 定时任务调度模块的设计与实现
        5.2.1 任务模板及任务管理实现
        5.2.2 任务调度执行流程实现
    5.3 API网关服务模块的设计与实现
        5.3.1 API网关管理端的实现
        5.3.2 API网关处理用户请求流程
    5.4 监控告警模块的设计与实现
    5.5 漏斗数据分析算法的设计与实现
        5.5.1 漏斗数据分析模型相关定义
        5.5.2 漏斗分析算法流程实现
    5.6 本章小结
6 软件测试及验证
    6.1 软件测试的措施
    6.2 功能性测试及结果
    6.3 非功能性测试及结果
    6.4 本章小结
7 结论
    7.1 总结
    7.2 展望
参考文献
作者简历
学位论文数据集



本文编号：3735096