电商数据仓库作业调度系统的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 前言 | 第9页 |
| 1.2 选题背景 | 第9-10页 |
| 1.3 研究现状 | 第10页 |
| 1.4 研究内容及目标 | 第10-11页 |
| 1.5 论文结构 | 第11-12页 |
| 第2章 数据仓库作业调度系统及相关技术 | 第12-17页 |
| 2.1 数据仓库介绍 | 第12-13页 |
| 2.2 数据仓库作业调度系统 | 第13-14页 |
| 2.3 作业调度系统相关技术介绍 | 第14-15页 |
| 2.3.1 Java相关技术简介 | 第14页 |
| 2.3.2 JavaScirpt技术简介 | 第14-15页 |
| 2.3.3 SpringMVC技术简介 | 第15页 |
| 2.4 调度系统相关技术介绍 | 第15-17页 |
| 2.4.1 Hadoop大数据平台 | 第15页 |
| 2.4.2 Hive数据库 | 第15-16页 |
| 2.4.3 Sqoop数据抽取工具 | 第16-17页 |
| 第3章 数据仓库作业调度系统需求分析 | 第17-23页 |
| 3.1 作业调度系统需求分析目标 | 第17页 |
| 3.2 数据仓库性能需求 | 第17-18页 |
| 3.2.1 简易用性和易维护性 | 第17页 |
| 3.2.2 数据安全性 | 第17页 |
| 3.2.3 系统建设的完整性 | 第17-18页 |
| 3.2.4 调度系统的先进性和实用性需求 | 第18页 |
| 3.3 数据仓库业务需求分析 | 第18-19页 |
| 3.3.1 作业触发类型 | 第18-19页 |
| 3.3.2 作业运行周期 | 第19页 |
| 3.4 数据仓库功能需求分析 | 第19-22页 |
| 3.4.1 作业配置分析 | 第20页 |
| 3.4.2 作业查询分析 | 第20页 |
| 3.4.3 作业控制分析 | 第20页 |
| 3.4.4 作业异常报警分析 | 第20-21页 |
| 3.4.5 ETL作业分析 | 第21页 |
| 3.4.6 作业脚本类型分析 | 第21-22页 |
| 3.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第4章 数据仓库作业调度系统设计与实现 | 第23-42页 |
| 4.1 作业调度系统总体设计 | 第23页 |
| 4.2 作业信息管理子系统 | 第23-37页 |
| 4.2.1 数据库设计 | 第24-28页 |
| 4.2.2 B/S三层结构模型 | 第28-31页 |
| 4.2.3 数据访问层 | 第31-32页 |
| 4.2.4 系统功能实现 | 第32-35页 |
| 4.2.5 HIVE数据库ETL | 第35-37页 |
| 4.3 作业调度引擎 | 第37-41页 |
| 4.3.1 执行计划模块 | 第38-39页 |
| 4.3.2 执行主体模块 | 第39-40页 |
| 4.3.3 观察者模块 | 第40-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 数据仓库作业调度系统部署和测试 | 第42-50页 |
| 5.1 数据仓库作业调度系统环境搭建 | 第42-47页 |
| 5.1.1 Hadoop环境搭建 | 第42-44页 |
| 5.1.2 Hive环境安装 | 第44-46页 |
| 5.1.3 Sqoop环境搭建 | 第46-47页 |
| 5.2 数据仓库作业调度系统功能测试 | 第47-50页 |
| 5.2.1 脚本作业功能测试 | 第47-49页 |
| 5.2.2 ETL功能测试 | 第49-50页 |
| 第6章 总结与展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 附录A 执行计划程序流程图 | 第53-56页 |
| 附录B 相关代码 | 第56-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
