手机阅读BI平台的数据采集系统的改进与优化
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 数据采集系统的发展现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 Flume | 第11-12页 |
| 1.2.2 Fluentd | 第12页 |
| 1.2.3 Logstash | 第12-13页 |
| 1.3 主要创新工作 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-15页 |
| 第二章 现有业务运行机制分析 | 第15-23页 |
| 2.1 现有业务运行机制简介 | 第16-19页 |
| 2.1.1 COPART通用消息服务框架 | 第16-17页 |
| 2.1.2 任务调度系统 | 第17页 |
| 2.1.3 ETL插件 | 第17-18页 |
| 2.1.4 现有业务逻辑执行流程 | 第18-19页 |
| 2.2 现有业务运行机制中存在的问题分析 | 第19-21页 |
| 2.2.1 数据回滚性差 | 第19-20页 |
| 2.2.2 数据延时 | 第20页 |
| 2.2.3 ETL插件开发及使用效率低 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 数据回滚消费的优化 | 第23-31页 |
| 3.1 Kafka简介 | 第23-24页 |
| 3.2 消息中间件的总体设计 | 第24-25页 |
| 3.3 消息中间件的详细设计与实现 | 第25-29页 |
| 3.3.1 Kafka生产者 | 第25-26页 |
| 3.3.2 Kafka消费者 | 第26-28页 |
| 3.3.3 Kafka Offset监控 | 第28-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 数据实时采集的优化 | 第31-51页 |
| 4.1 数据结构设计 | 第31-33页 |
| 4.2 数据实时采集优化的总体设计 | 第33-36页 |
| 4.2.1 数据实时收集 | 第34-35页 |
| 4.2.2 数据存储 | 第35-36页 |
| 4.3 数据实时采集方法的详细设计与实现 | 第36-49页 |
| 4.3.1 数据实时收集方案的详细设计与实现 | 第36-42页 |
| 4.3.2 数据存储方案的详细设计与实现 | 第42-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 数据处理模块的改进 | 第51-57页 |
| 5.1 数据处理改进方案的设计 | 第51页 |
| 5.2 数据处理模块的重构 | 第51-55页 |
| 5.2.1 转码 | 第51-52页 |
| 5.2.2 数据量统计 | 第52-53页 |
| 5.2.3 URL解析 | 第53-55页 |
| 5.3 本章小结 | 第55-57页 |
| 第六章 系统测试及分析 | 第57-69页 |
| 6.1 系统部署 | 第57-58页 |
| 6.1.1 硬件环境 | 第57-58页 |
| 6.1.2 软件环境 | 第58页 |
| 6.1.3 系统启动 | 第58页 |
| 6.2 功能测试 | 第58-62页 |
| 6.2.1 消息中间件 | 第59页 |
| 6.2.2 数据实时采集 | 第59-61页 |
| 6.2.3 数据处理 | 第61-62页 |
| 6.3 性能测试 | 第62-67页 |
| 6.3.1 异常测试 | 第62-63页 |
| 6.3.2 稳定性测试 | 第63-64页 |
| 6.3.3 性能对比分析 | 第64-67页 |
| 6.4 本章小结 | 第67-69页 |
| 第七章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 7.1 总结 | 第69页 |
| 7.2 展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
