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Java Web的数据分析系统的开发与研究

添加时间:2020/06/22 来源:北京邮电大学 作者:宋晓慧
本文对背景与意义、前人研究现状进行分析,论述系统开发过程中所需的关键理论和技术,设计并编码完成了一个数据分析系统,以及对数据进行采集、分析以及可视化。
以下为本篇论文正文:

摘要

  近年来,电子商务、社交网络、移动智能技术在不断进步,社会进入数据时代。电脑端、手机端的数据资源已经成为企业的核心资源和核心竞争力,因此,充分利用这些数据资源对用户行为进行统计分析,通过直观的数字或趋势图表吸收数据信息,来提高服务价值、协助管理层人员决策,成为重中之重。然而,现有的数据分析系统存在数据集成复杂、不易于阅读和编码、数据传输效率低等缺点。针对这些不足,本文设计并实现了基于Java Web的数据分析系统。

  本文对背景与意义、前人研究现状进行分析,论述系统开发过程中所需的关键理论和技术,设计并编码完成了一个数据分析系统,以及对数据进行采集、分析以及可视化。根据软件开发生命周期的过程,结合Java Web框架、定时任务框架Quartz、消息队列Kafka、Zookeeper等Web开发技术,从系统的可行性分析、模块的需求分析到各个功能模块业务逻辑的设计,再到具体编码实现,完成了数据采集、数据分析以及数据可视化三大模块的设计与实现,并对于功能、性能、安全这三方面进行黑盒测试。

  同时为实现信息的统-收集、提取和整理,本文详细设计并编码实现了基于数据字典的统一消息体, 解决数据集成复杂问题。并对消息队列中的消息检索算法进行研究,在普通二分查找的基础上进行改进,采用离所求值的距离差替换之前从中间切分的步骤,完成算法实现,解决数据传输效率低的缺陷。然后从数学推理、查找次数等多个方面对改进后的消息检索算法和现有算法进行了性能对比。最终在数学推理上,改进后的算法降低了时间复杂度。在查找次数上,查找次数降低,大大减少查找时间,效率更高效。最后,对于现有系统消息类型采用文本、字符串、XML等类型不易于阅读和编码,本系统采用轻量级的数据交换格式JSON(JavaScript Object Notation)封装信息,减少了解析时带来的性能和兼容性问题。

  关键词:数据分析,软件开发,生命周期,统一消息体,检索算法

数据分析系统

ABSTRACT

  In recent years, e-commerce, social networks, and mobile smarttechnologies have continued to advance, and society has entered the dataage.' The data resources on the computer and mobile terminals have becomethe core resources and core competitiveness of the enterprise. Therefore,make full use of these data resources to conduct statistical analysis of userbehaviors, absorb data in formnation through intuitive numbers or trendcharts, and improve service value and assist management. The decision ofthe people at the level has become a top priority. However, existing dataanalysis systems have the disadvantages of complex heterogeneous dataintegration, inability to read and encode, and low efficiency of datatransmission. In response to these shortcomings, this paper designs andimplements a Java Web-based data analysis system.

  This paper analyzes the background and significance、the research  status of predecessors, studies the key technologies needed for system  development, designs and implements a data analysis system in order to  collect, analyze and visualize the data. According to the software  development life cycle process, combined with Java Web framework 、  Quartz, Message queue Kafka, Zookeeper and so on, from the system  feasibility analysis, module requirements analysis to the design of each  functional  module business  logic,to the  specific  coding implementation,we complete four modules: data collection, data transmission, data analysis and data visualization, and carry out black box testing for system functions, performance, and security.

  At the same time, in order to realize the unified collection, extraction  and organization of information, this paper designs and encodes a common  message body based on data dictionary to solve the complex problem of heterogeneous data integration. The message retrieval algorithm in the  message queue is studied, and the improvement is based on the ordinary  binary search. The step of cutting from the middle is replaced by the  distance difference from the evaluation, and the algorithm is implemented  to solve the defect of low data transmission efficiency. Then, the  performance of the improved message retrieval algorithm and the existing  algorithm are compared from mathematical reasoning and number of times  of searching. Finally, in mathematical reasoning, the improved algorithm  reduces the time complexity. In the number of searches, the number of  searches is reduced, the search time is greatly reduced, and the efficiency  is more efficient. Finally, the existing system message types are not easy to  read and encode using text, string, XML, etc. The system uses a lightweight  data exchange format JSON (JavaScript Object Notation) to encapsulate  information, reducing the performance of parsing and compatibilty issues.

  KEY WORDS:data analysis, software development life cycle, common message body,message retrieval algorithm

目录

  第一章引言

  1.1研究背景和意义

  随着电子商务、社交网络、移动智能设备不断升级进步",数据以海量的方式不断递增。数据传递者某种信息,因此现在所谓的"信息时代"准确来说是"数据时代".在日常生活中,越来越多的人习惯用手机、电脑、iPad 等电子产品浏览感兴趣的网页,点击、下载感兴趣的app,购买喜欢的东西等,这些行为产生了源源不断的数据。数据的增长速度快、涉及范围广等特性让我们迎来了真正的数据时代凹。

  2013年是大数据兴起的--年,代表大数据的浪潮在全世界范围内展开叫。

  2014年之前我们处于信息技术时代,马云认为之后我们将往数据时代转移。

  信息技术时代和数据技术时代倡导的主题明显不同,信息以自我为主实现管理和控制,数据则以大众为主刺激生产力4.

  2015年9月5日,李克强总理洞察时局且结合社会发展需要,意识到大数据发展工作势在必行,审阅并通过了《促进大数据发展行动纲要》。国务院积极响应并印发给各个相关机构,希望它们可以贯彻落实该纲要51.

  2017年11月18日,第五届中国数据分析行业峰会在广东某大酒店盛大开幕,总结归纳了大数据未来发展新动态。

  以上事件说明,这是一个数据与日俱增的时代,人们无时无刻不在产生数据。

  如何利用规模庞大、结构复杂的数据来解决在复杂和多元化的业务场景中遇到的挑战成为一个棘手的问题。

  数据是具有潜在价值的能源,正潜移默化影响着人们的生活。分析数据的目的就是为了发现数据的价值回,挖掘出它蕴藏的信息价值并加以利用,这种情况下催生了数据分析技术。随着互联网时代不断发展,各个公司的规模不断壮大,业务领域不断扩大,投入了大量的人力物力在产品研发上面,但是由于缺乏数据分析的支持叨,各大公司对如何留住有兴趣的客户,发现潜在客户尚无有效的方法。越来越多的公司管理层开始提出数据分析的要求,迫切希望通过精确的数据分析发现日常运营的漏洞以及改善的方向,对公司未来的发展策略给予建议性指导,将公司的经验导向型运营转为分析导向型运营。

  各行各业都意识到数据分析的重要性,且充分利用数据分析的优势为自己创造可观的效益。因此。本课题研究的意义是将对收集数据、分析数据、可视化数据等方面进行研究,提出并分析统一消息体作为规范的优势,且对消息队列中的消息检索算法进行研究,实现数据的采集、数据的分析以及数据的可视化。通过对数据进行分析与清晰的展示,让数据变成知识,帮助业务和企业管理层领导人员精准高效地获得可转化为洞察力的信息81.

  1.2前人研究现状

  本文拟设计并实现-一个基于Java Web的数据分析系统。目前,针对利用JavaWeb 191等技术开发平台,国内学者已经进行了一些相关的研究与实践。

  张岚!0的《基于JAVAWEB技术旅游服务网站系统设计与实现》本文使用WEB SERVICES. JSP以及T0MCAT等Java Web技术,针对网站管理员、用户、旅行社经理及导游三个角色进行分析与设计,最终对旅游服务网站系统的评论发布、酒店预订、交通预订、旅游预订等模块进行实现。

  霍剑峰川的《基于JAVAWEB的虚拟数字图书电子商务平台设计与实现》

  本文对Spring、Struts. Hibemate、 JSP等Java Web技术进行研究,对比了CIS和B/S架构,根据平台使用者的不同,设计不同的角色权限。使用B/S架构将处理事务脱离使用者,减小客户端的压力,将压力都集中在服务器端。对整体设计中存在的问题和所遇到的难点进行分析以及解决。

  陈巧婷121的《基于Java Web的网上培训报名系统的设计与实现3本文在JavaWeb技术基础上,结合B/S、统--建模语言UML等相关技术对网上培训报名系统进行开发。采用角色访问控制权限设计多种权限,实现系统多级安全机制。

  魏晨朝31的《基于JavaWeb的全国土地确权信息采集系统设计与实现》利用Java Web技术并结合SQLSERVER2005 技术实现了B/S 模式的信息采集系统。文中详细描述了系统的总体需求分析、模块需求分析、设计以及实现。

  张超的《基于Java Web的材料采购业务管理系统的设计与实现》本文在B/S架构下,结合J2EE技术详细介绍了系统各个模块的功能实现,数据库命名的详细设计以及过程中遇到的问题以及难点。此系统可以实现对采购业务的全方面管理。

  以上文章中,介绍作者在不同的开发环境中,利用Java Web技术,以及数据库技术,实现系统的开发。主要包括系统的总体以及模块的需求分析、总体设计、功能模块设计、数据库分析、模块的实现、系统测试等部分。基于这五篇文章,本文将基于Java Web框架,结合消息队列KallSI、Redisl4l技术、Quarz1]

  定时任务技术、前端框架DWZ叫技术等,完成数据分析系统的设计与实现。

  1.3课题主要研究内容

  本文拟开发出- -套数据分析系统并对其功能。性能、安全性等方面进行研究,完成基于JavaWeb的数据分析系统的设计与开发。主要包括目标数据的采集、分析以及用户交互视图模块。首先通过接口在门户Web端、IOS/ANDROID手机客户端、第三方应用端收集数据,然后按照统- - 消息体的格式通过接口将合法数据发送到消息队列中,接着消费者组从消息队列中得到固定主题的数据,即将队列中数据- - 部分存储到Redis用于实时计算和存储,另一部分存储到Mysql用于展示用户的统计信息,最终实现对数据的采集、分析以及可视化。系统时序如图1-1所示:

  本课题将研究以下的内容。

  (1)研究数据分析系统的现状、背景与意义以及实现该系统需要的技术手段,搭建网站所需的开发环境,同时对消息队列Kafka的消息检索算法做出研究。

  (2)对数据分析系统可行性进行研究,主要从三方面进行分析:技术实现、经济预算、操作难度的可行性。建立数据分析系统的需求分析:功能需求、性能需求、架构需求。

  (3)实现数据分析系统的设计,主要包括系统整体设计、数据采集模块设计、数据分析模块设计、数据可视化模块设计以及数据库的分析设计,给出了各个模块的设计流程图、数据库E-R图和数据库表清单。在数据采集模块设计- -种统一消息体整理提取消息。同时为提升系统性能、提高检索效率,对消息队列检索算法进行改良设计<4)根据系统的需求分析以及各个模块的设计,完成数据采集、数据分析以及数据可视化模块的实现。根据消息检索算法的设计对该算法进行实现、性能分析以及性能验证。检索算法基于二分查找算法的思路,依据和所求值的距离差来对序列进行数据筛选、查找。当被查找序列元素数量比较多时,查找速度也随之大大加快。本文从理论和实验上证明了改进的消息检索算法。结果表明,改进的消息检索算法是可行的,可以提升消息检索的速度。

  (5)建立系统的测试与难点分析,测试主要从三个角度出发,分别为功能:

  性测试、性能分析、安全性测试。难点分析是针对系统开发过程中遇到的难点问题进行分析以及找到对应的解决方案。

  1.4论文组织结构

  本篇论文共分六个部分,各个部分主要内容介绍如下:

  第一章,引言。这一章主要介绍了目前数据现状,指出数据分析的重要性并且对数据分析系统采用的Java Web技术的研究现状进行分析。结合数据分析的发展需要,提出开发数据分析系统的必要性。

  第二章,关键技术。这一章针对数据分析系统开发过程中要用到的关键技术、框架以及设计模式等进行初步阐述。

  第三章,数据分析系统分析与设计。这-章主要内容有:可行性分析、需求分析、系统整体设计、改进消息队列检索算法设计、统- - 消息体设计、各个模块实现方案的设计以及数据库分析与设计。可行性分析从技术、经济、操作三个方面对系统的可操作性进行研究。对系统的需求划分出多个方面,针对不同方面提出相应的要求。统一消息体设计包括数据字典设计和统- -消息体 设计。

  第四章,数据分析系统的实现。这一章根据 系统的分析与设计完成系统各功能模块的实现。实现的模块有:数据采集模块、数据分析模块、数据可视化模块。

  同时,将各模块主要实现部分用伪代码、流程图、效果图的形式进行展示。然后描述了统--消息体和改进消息队列检索算法的实现。并从数学推理以及实验验证对比改进前、后的检索算法。

  第五章,数据分析系统的测试与难点分析。从功能、性能、安全性三个不同角度对系统进行测试。难点分析是系统实现过程中遇到很多难点,针对这些难点采取的解决办法。

  第六章,总结与展望。这-章归纳S本项目开发过程中的成果和所做的工作,同时分析了系统存在的问题,并对本课题相关工作的后续研究方向提出展望。

  1.5本章小结

  本章主要介绍了基于Java Web的数据分析系统的研究背景与意义,阐述当前数据分析的重要性,以及开发数据分析系统的必要性。然后对Java Web的研究现状做了分析,同时描述了本项目开发过程中所做的工作。最后,对论文整个的组织结构进行了阐明并明确每--章的研究内容。




  第二章关键技术
  2.1 Java相关技术介绍
  2.1.1 JSP技术
  2.1.2 Quartz框架技术
  2.13 ZooKeeper技术
  2.2消息队列检索算法
  2.2.1消息队列概述
  2.2.2消息文件存储机制
  2.2.3消息检索算法

  2.3 SSM框
  2.3.1 Spring框架
  2.3.2 Struts2框架
  2.3.3 MyBatis框架
  2.4 Echarts技术
  2.5数据字典技
  2.6数据库技术
  2.6.1 Redis技术
  2.6.2 MySQL技术
  2.7本章小节

  第三章数据分析系统的分析与设计
  3.1可行性分析
  3.1.1技术可行性
  3.1.2经济可行性
  3.1.3操作可行性
  3.2需求分析
  3.2.1功能需求
  3.2.2性能需求
  3.23架构需求

  3.3系统概述与总体架构
  3.3.1系统概述
  3.3.2系统总体架构
  3.4改进消息队列检索算法设计
  3.5统一消息体设计
  3.5.1数据字典设计
  3.5.2统一消总体设计
  3.6功能模块设计
  3.6.1数据采集模块
  3.6.2数据分析模块
  3.6.3数据可视化模块

  3.7数据库分析与设计
  3.7.1数据库需求分析
  3.7.2数据库概念设计
  3.7.3数据库逻辑设计
  3.8本章小结

  第四章数据分析系统的实现
  4.1统一消息体现
  4.1.1数据字典实现
  4.1.2统一消息体实现
  4.2数据采集模块实现 . . .
  4.3数据分析模块实现
  4.4数据可视化模块实
  4.5改进消息队列检索算法实现
  4.5.1改进检索算法实
  4.5.2改进算法性能分析
  4.5.3改进算法性能验证
  4.6本章结

  第五章数据分析系统的测试与难点分析
  5.1系统测试
  5.1.1功能测试
  5.1.2性能测
  5.1.3安全性测
  5.2 难点与问题
  5.2.1所遇到的难点
  5.2.2解决方案
  5.3本章小结

第六章总结与展望

  6.1论文工作总结

  本文阅读了大量有关消息队列、Java Web的文献与资料,总结了前人的研究成果及现状,在此基础上,对研究数据分析系统现状进行了研究。在对可行性进行分析后,针对本文研究的数据分析内容展开了功能、性能以及架构需求的调研和探索,设计并实现了基于JavaWeb的数据分析系统,包括数据采集模块、数据分析模块。数据可视化模块。并对系统进行了功能测试、性能测试、安全性测试。

  本文的主要成果如下:

  (1)基础功能模块开发本文根据软件开发生命周期的过程,从模块的需求分析到各个功能模块业务逻辑的设计,再到具体编码实现,完成了数据采集、数据分析以及数据可视化等四大模块。

  (2)统一消息体实现在数据传输过程中,为实现信息的统- -收集、 提取、整理,设计并实现了基于数据字典的统- -消息体。统一消息体对不同操作、不同渠道、不同事件的消总进行封装,采用轻量级JSON格式,发送到平台统- - 服务接口。并且本系统开发了数据字典操作界面,维护数据字典更加便捷。同时采用数据字典,改进了系统的可重用性、易维护性和可扩展性,提高了开发效率,有助于帮助企业的产品更加精准推销,有效挖掘对企业有用的信息。

  (3)消息检索算法优化与实现本文对现有的消息检索算法进行了综合的分析、对比及优化。发现现有检索算法的不足,同时为提高系统效率,设计并是实现了-种改进消息队列检索算法。

  其平均查找次数明显优于现有消息检索算法,能够高效准确的完成Kafka的消息检索。同时从数学推理、查找次数等多个方面对改进后的消息检索算法进行了性能对比,实践证明改进后的消息检索算法是有效且高效的。

  (4)全面系统测试系统开发完成后,为保证系统的质量,对系统进行了全方位的测试。尤其进行了详尽的安全性测试,对常见的SQL注入漏洞、跨站脚本攻击漏洞、跨域请求伪造漏洞、密码传输安全性、系统超时等安全漏洞进行检测。

  本系统遵循软件工程开发规范,遵循MVC设计模式,从可行性分析,到需求分析,再到设计与实现,确保系统业务逻辑代码层次清晰,功能明确。高效完成了数据分析系统的实现,为其他数据分析系统的快速高效、易于重构的开发工作提供了参考,具有重大意义。

  6.2工作展望

  本平台已经投入使用,且现阶段未检测到功能问题和安全问题。但随着网络技术的不断发展和更新,系统也许会暴露出潜在的问题,所以,系统仍然有继续发展和维护的必要,接下来的发展和维护主要针对以下几个方面的问题:

  本系统主要使用了SSM框架,框架在不断地更新升级来修复旧版本框架中的一些问题,比如本平台使用Struts2 的前身是Stuts1, 在Struts1进行了升级与优化。未来也许会出现更高的版本,那就需要对系统升级改造,增加系统稳定性。

  本系统采用的Spring3.2,而现在Spring4.0 不仅对Spring3.2 中的问题进行修复,还增加了新功能。由于框架在不断升级,现在的平台需要进行相应地更新和维护,这是后期平台维护的主要方向。本平台接下来的升级,不仅要更替框架的版本和部分源代码,还可能需要对个别功能部分的代码做对应修改。

  本系统为了保证消息是全局有序的,只使用了一个partition. 这种情况下,只能有一个生产者,一个partition,一个消费者,和大数据应用场景相悖。

  数据随着时间发展会越来越多,单一数据库容量有限,难以存储,且查询效率会越来越低。在数据越来越多的情况下,数据无法存储,系统显示的数据就是错误的,那么数据分析系统就失去它存在的意义。本系统采取的解决方案是增加历史数据清理功能,自动清理N (目前N=5)年前的数据。但是丢弃多年前的数据并非是最佳解决方案,随着日访问量的增加,数据库服务器磁盘所能支持的N值会越来越小。为了效率和效果更好,一个数据库不够使用,那就使用多个数据库。对数据拆分后存储多个单机数据库中,对外保持逻辑的一致性,即采用分库分表技术。分库分表是针对单-数据库存储容量有限、性能等问题,把一个数据库经过某种方式进行拆分,将拆分后的多个部分放到位于不同机器的数据库上。

  分库分表存在跨节点Join的瓶颈,-般良好的设计和切分可以改善这个问题。由阿里巴巴自主研发致力于解决单机数据库服务瓶颈问题推出的分布式数据库产品DRDS完美应用了分库分表的核心思想,解决了跨节点Join的问题。后期从长远考虑,可以改用DRDS来彻底解决该系统的性能瓶颈问题。

  综上所述,该数据分析系统在功能和安全方面能满足大部分行业数据分析需求,后续还需要对本系统进行不断的升级和更新,才能更好的被各个行业分析平台所实际采用。

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致谢

  时光如梭,不过转瞬之间,三年的北邮计算机研究生的生活即将告一段落,而我也将要步入社会。三年的时光中,我受到了很多老师、同学、朋友的热心帮助,而从一个不懂科研、技术水平不高的学生变成了编程水平极高、别人称赞的研究生。每- -次接触项目,都让我受益匪浅,让我把书本上理论知识应用到一个个实际工程项目中。在论文即将完成之际,谨向所有帮助过我的领导、老师、同学、朋友们表示由衷的谢意,感谢你们一路的陪伴与照顾。

  首先,感谢罗守山老师和我的导师辛阳老师。两位老师认真负责、诲人不倦、在学习和生活上都对我全心指导,对我的小论文和毕业论文都指予专业的指点。

  从本毕业论文开题、数据分析系统的设计实现到最后的论文编写都给予了我非常多有价值的意见,而且自始至终监督我准时按量的达成研究生各个时期的工作学习内容,在毕业设计的工作充实度和文章严密性上仔细严谨的把关。他们认真负贵的工作态度和对科研精益求精的品格深深感染了我,在此,向罗老师和辛老师致以真诚的谢意。

  感谢实验室的各位同学,在做学习和生活上对我的帮助。感谢李鹏楼和我一起在西门子实习,一起互帮互助,互相督促完成学业。在这三年的时间里,大家共同投身科研工作,共同努力工作,共同享受了欢乐而充实的研究生生活。祝大家未来扬帆起航、成就一番事业。

  感谢父母和亲人无条件的理解和给子我无私的帮助,并给予了我投身科研和研究生生活的物质和精神条件,让我可以致力于实现自我价值,达成研究生的学业目标。愿你们身体健康,生活幸福。

  再次感谢各位老师、同学、朋友们对我的帮助!

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