媒体智能电视大数据项目解决方案说明书.docx

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1、媒体智能电视大数据项目解决方案说明XX科技股份有限公司编制目录一、项目存在问题及需解决问题31. 存在问题32. 需解决问题3二、解决方案51 .解决方案架构52 .关键技术6(1) Hadoop6(2) SpringMVC6(3) MyBatis7(4) Echarts7(5) MySQ1.7(6) Hive7(7) HBASE8(8) Zookeeper8(9) F1.ume9三、开发范围91 .数据生产92 .数据采集/消费93 .数据分析104 .数据展示11一、项目存在问题及需解决问题1 .存在问题Hbase多实例安全模式重启认证API接口数据服务能力多组件开发2 .需解决问题Hba

2、Se多实例为HbaSe多实例的管理存在难点。通过配置不同的hbase客户弗的配置文件，调度代码从相应位置获取并加载配置文件，从而解决多实例管理问题。安全模式重启认证客户端在安全模式下，需要24小时后定时重启一次客户端。采用crontab自动执行定时She1.I脚本的方式去定时重后jar包，解决了定时重启的问题，保证项目能自动化部署并实现高可用。API接口数据服务平台DASP与该大数据平台各组件AP1.对接困难。该大数据平台目前提供AP1.对接方式，但是缺乏对接经验，官方文档不足，调试接口不稳定。目前，DASP应用服务平台系统暴露RESTFU1.接口，解决跨平台使用，实现了项目做耦、扩展性、易用

3、性、安全等问题。多组件开发大数据平台组件较多，包括1.oader,Hdfs,Hive,HbasetKy1.in,Es,RediS等，各组件的安全认证、数据传输和联通测试流程的稳定性与安全性需要反复验证。数据服务能力以往，数据服务是通过定义数据服务接口的方式加以实现。随着数据应用服务需求的不断增加，数据接口难管理问题日益凸显。本次数据应用服务平台，主要通过定义DS1.,对不同技术语言进行SQ1.的转化，从而真正实现SQ1.onHadOoP的数据服务能力，提高平台适用性。二、解决方案1 .解决方案架构系统开发平台使用Hadoop大数据开发平台。Hadoop是一个高度可扩展的存储平台，可以存储和分发

4、横跨数百个并行操作的廉价的服务器数据集群。能扩展到处理大量的数据，能提供成百上千TB的数据节点上运行的应用程序。HadooP能够有效的在几分钟内处理TB级的数据。相比关系型数据库管理系统更具有优势。它适用于任何规模的非结构化数据持续增长的企业，将帮助电信运营商持续提高用户体验。系统采用面向对象的软件设计方法，把整个系统看作是多个离散对象的组合。系统设计时，首先把业务流程分解成功能模块及其业务实体对象，然后根据业务流程分析对于这些业务实体对象的操作方法,形成业务处理对象，最后把各个功能模块关联起来，形成系统。软件设计是一个将需求转变为软件的过程，系统通过逐步求精使得设计陈述逐渐接近于源代码。系统

5、程序采用MVC的设计思想，将展现遗辑、控制逻辑、业务处理逻辑分离。系统采用参数化的设计思想，定义和管理系统的实体及配置，调整实体以适应外部变化。系统采用J2EE技术保证程序逻辑实现的平台无关性，并便于安装部署。系统采用AJAX技术，提高客户操作的交互性，保证实际使用的易用性。系统采用echarts可视化框架实现数据展示。2 .关键技术(1) HadpHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。(2) SpringMVCSpringMVC：居于SPringFremeWork的后续产

6、品，已经融合在SpringWebF1.oW里面。Spring框架提供了构建Web应用程序的全功能MVC模块。(3) MyBatisMYBatis:是支持昔通SQ1.查询，存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis消除了几乎所有的JDBC代码和参数的手工设置以及结果集的检索。MyBatiS使用简单的XM1.或注解用于配置和原始映射，将接口和Java的POJOS(P1.ainO1.dJavaObjeCtS,普通的JaVa对象)映射成数据库中的记录。(4) EchartsECharts是一款基于JaVaSCriP1.的数据可视化图表库，提供直观,生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。(

7、5) MySQ1.MySQ1.是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQ1.AB公司开发，属于OraCIe旗下产品。MySQ1.是最流行的关系型数据库管理系统之一，在WEB应用方面，MySQ1.是最好的RDBMS(Re1.ationa1.DatabaseManagementSystem,关系数据库管理系统)应用软件之一。MySQ1.是一种关系型数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。MySQ1.所使用的SQ1.语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQ1.软件采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速

8、度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择VySQ1.作为网站数据库。(6) Hivehive是基于Hadoop构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的SQ1.查询方式来分析存储在Hadoop分布式文件系统中的数据：可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQ1.查询功能；可以将SQ1.语句转换为MapReduce任务运行，通过自己的SQ1.查询分析需要的内容，这套SQ1.简称HiveSQ1.,使不熟悉mapreduce的用户可以很方便地利用SQ1.语言查询、汇总和分析数据。而mapreduce开发人员可以把自己写的mapper和reducer作为

9、插件来支持hive做更复杂的数据分析。它与关系型数据库的SQ1.略有不同，但支持了绝大多数的语句如DD1.、DM1.以及常见的聚合函数、连接查询、条件查询。它还提供了一系列的：具进行数据提取转化加载，用来存储、交询和分析存储在HadoOP中的大规模数据集，并支持UDF(User-DefinedFunction).VDAE(User-DefnesAggregateEunction)和UDTF(User-DefinedTab1.e-GeneratingFunction),也可以实现对map和reduce函数的定制，为数据操作提供了良好的伸缩性和可扩展性。(7) HBASEHBase-HadoopD

10、atabase,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PCServer上搭建起大规模结构化存储集群。(8) ZkeeperZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是GOog1.e的ChUbby一个开源的实现，是HadOoP和HbaSe的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。(9) F1.umeF1.Ume是CIo1.Idera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，F1.Ume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数

11、据；同时，F1.ume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。三、开发范围1 .数据生产对于该模块的业务，即数据生产过程，一般并不会让你来进行操作，数据生产是一套完整且严密的体系，这样可以保证数据的安全性。但是如果涉及到项目的一体化方案的设计（数据的产生、存储、分析、展示），则必须清楚每一个环节是如何处理的，包括其中每个环境可能隐藏的问题；数据结构，数据内容可能出现的问题。2 .数据采集/消费数据采集模块（消费）,在企业中你要清楚流式数据采集框架f1.ume和kafka的定位是什么。我们在此需要将实时数据通过f1.ume采集到kafka然后供给给hbase消费。f1.um

12、e：c1.。Udera公司研发适合下游数据消费者不多的情况；适合数据安全性要求不高的操作；适合与Hadoop生态圈对接的操作。kafka：Iinkedin公司研发适合数据下游消费众多的情况；适合数据安全性要求较高的操作（支持rep1.ication）；因此我们常用的一种模型是：线上数据一f1.umekafkaf1.ume（根据情景增删该流程）HDFS线上数据一f1.ume-kafka-Sparkstreaming实时流式处理消费存储模块流程图：3 .数据分析我们的数据已经完整的采集到了HBaSe集群中，这次我们需要对采集到的数据进行分析，统计出我们想要的结果。注意，在分析的过程中，我们不一定会采取一个业务指标对应一个mapreduce-job的方式，如果情景允许，我们会采取一个mapreduce分析多个业务指标的方式来进行任务。分析模块流程图:4 .数据展示数据展示模块流程图:o*hghch*x