各种系统架构图及其简介

各种系统架构图及其简介
各种系统架构图及其简介

1.Spring 架构图

Spring 是一个开源框架,是为了解决企业应用程序开发复杂性而创建的。框架的主要优势之一就是其分层架构,分层架构允许您选择使用哪一个组件,同时为J2EE 应用程序开发提供集成的框架。Spring 框架的功能可以用在任何J2EE 服务器中,大多数功能也适用于不受管理的环境。Spring 的核心要点是:支持不绑定到特定J2EE 服务的可重用业务和数据访问对象。这样的对象可以在不同J2EE 环境(Web或EJB )、独立应用程序、测试环境之间重用。

组成Spring 框架的每个模块(或组件)都可以单独存在,或者与其他一个或多个模块联合实现。每个模块的功能如下:

?核心容器:核心容器提供Spring 框架的基本功能。核心容器的主要组件是BeanFactory ,它是工厂模式的实现。BeanFactory 使用控制反转(IOC )模式将应用程序的配置和依赖性规范与实际的应用程序代码分开。

?Spring 上下文:Spring 上下文是一个配置文件,向Spring 框架提供上下文信息。Spring 上下文包括企业服务,例如JNDI 、EJB 、电子邮件、国际化、校验和调度功能。

?Spring AOP :通过配置管理特性,Spring AOP 模块直接将面向方面的编程功能集成到了Spring 框架中。所以,可以很容易地使Spring 框架管理的任何对象支持AOP 。Spring AOP 模块为基于Spring 的应用程序中的对象提供了事务管理服务。通过使用Spring AOP ,不用依赖EJB 组件,就可以将声明性事务管理集成到应用程序中。

?Spring DAO :JDBC DAO 抽象层提供了有意义的异常层次结构,可用该结构来管理异常处理和不同数据库供应商抛出的错误消息。异常层次结构简化了错误处理,并且极大地降低了需要编写的异常代码数量(例如打开和关闭连接)。Spring DAO 的面向JDBC 的异常遵从通用的DAO 异常层次结构。

Spring ORM :Spring 框架插入了若干个ORM 框架,从而提供了ORM 的对象关系工具,其中包括JDO 、Hibernate 和iBatis SQL Map 。所有这些都遵从Spring 的通用事务和DAO 异常层次结构。

2.ibatis 架构图

ibatis 是一个基于Java的持久层框架。 iBATIS 提供的持久层框架包括SQL Maps 和Data Access Objects ( DAO ),同时还提供一个利用这个框架开发的 JPetStore 实例。

IBATIS :最大的优点是可以有效的控制sql 发送的数目,提高数据层的执行效率!它需要程序员自己去写sql 语句,不象hibernate 那样是完全面向对象的,自动化的,ibatis 是半自动化的,通过表和对象的映射以及手工书写的sql 语句,能够实现比hibernate 等更高的查询效率。

Ibatis 只是封装了数据访问层,替我们做了部分的对象关系映射。但代价是必须要写xml配置文件,相对于Hibernate 还要写很多sql 。Hibernate 通过工具直接从数据库模式生成实体类和基本的配置文件,而且大部分情况下不需要我们写sql ,会较大的提升开发效率。但这些也有很多的局限性,尤其是对环境的要求较高(数据库设计,对象设计,团队的协作等)。个人感觉Ibatis 对项目比较有意义的地方在于它小巧灵活,可扩展,封装了数据访问层(事务,缓存,异常,日志),并提供了DAO 框架支持。

利用Ibatis 我们可以做到代码和sql 的分离,只要sql 能够解决的问题,Ibatis 就能帮我们较容易的解决,同时也使我们的项目对某一框架的依赖性变小(因为Ibatis 是非侵入性的)。这将极大的降低项目风险,减少解决复杂问题的时间,使项目的维护变得简单。

Ibatis 对于应用的修改,调试,扩充和维护将会变得容易自然。修改时,我们主要修改的是代表模型的实体对象,xml 配置文件中的sql ,和/ 或配置文件的ResultMap (很多时候是不需要的)。

同时,sql 和代码分离,我们不用在代码的StringBuffer 的append 方法之间寻找需要修改的sql 。配置文件中的sql 便利了我们的调试和对sql 的评审及以后的sql 重用。

3.structs1 架构图

Struts 是Apache 基金会Jakarta 项目组的一个Open Source 项目,它采用MVC 模式,能够很好地帮助java 开发者利用J2EE 开发Web 应用。和其他的java 架构一样,Struts 也是面向对象设计,将MVC 模式" 分离显示逻辑和业务逻辑" 的能力发挥得淋漓尽致。Structs 框架的核心是一个弹性的控制层,基于如Java Servlets ,JavaBeans ,ResourceBundles 与XML 等标准技术,以及Jakarta Commons 的一些类库。Struts 有一组相互协作的类(组件)、Serlvet 以及jsp tag lib 组成。基于struts 构架的web 应用程序基本上符合JSP Model2 的设计标准,可以说是一个传统MVC 设计模式的一种变化类型。

Struts 有其自己的控制器(Controller ),同时整合了其他的一些技术去实现模型层(Model )和视图层(View )。在模型层,Struts 可以很容易的与数据访问技术相结合,如JDBC / EJB ,以及其它第三方类库,如Hibernate / iBATIS ,或者Object Relational Bridge( 对象关系桥) 。在视图层,Struts 能够与JSP ,包括JSTL 与JSF ,以及Velocity 模板,XSLT 与其它表示层技术。

Struts 为每个专业的Web 应用程序做背后的支撑,帮助为你的应用创建一个扩展的开发环境。

? Client browser (客户浏览器)

来自客户浏览器的每个HTTP 请求创建一个事件。Web 容器将用一个HTTP 响应作出响应。

? Controller (控制器)

控制器接收来自浏览器的请求,并决定将这个请求发往何处。就Struts 而言,控制器是以servlet 实现的一个命令设计模式。struts-config.xml 文件配置控制器。

?业务逻辑

业务逻辑更新模型的状态,并帮助控制应用程序的流程。就Struts 而言,这是通过作为实际业务逻辑“ 瘦” 包装的Action 类完成的。

? Model (模型)的状态

模型表示应用程序的状态。业务对象更新应用程序的状态。ActionForm. bean 在会话级或请求级表示模型的状态,而不是在持久级。JSP 文件使用JSP 标记读取来自ActionForm. bean 的信息。

? View (视图)

视图就是一个JSP 文件。其中没有流程逻辑,没有业务逻辑,也没有模型信息-- 只有标记。标记是使Struts 有别于其他框架(如Velocity )的因素之一

4.structs2 架构图

Struts 2 相对于Struts 1.X ,将实现用户业务逻辑(Action )同Servlet API 分离开,这种分离机制,是采用了拦截器或者拦截器栈(拦截器链)。拦截器是Struts 2 的核心内容之一。

Struts 2 内建了多个拦截器和拦截器栈(由多个拦截器形成的拦截器链),将用户的Web 请求进行拦截处理,从而提供了更加丰富的功能,例如数据类型转换、国际化、文件上传等。

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5.Hibernate 架构图

Hibernate 是一个开放源代码的对象关系映射框架,它对JDBC 进行了非常轻量级的对象封装,使得Java 程序员可以随心所欲的使用对象编程思维来操纵数据库。Hibernate 可以应用在任何使用JDBC 的场合,既可以在Java 的客户端程序使用,也可以在Servlet/JSP 的Web 应用中使用,最具革命意义的是,Hibernate 可以在应用EJB 的J2EE 架构中取代CMP ,完成数据持久化的重任。

Hibernate 的核心接口一共有5 个,分别为:Session 、SessionFactory、Transaction 、Query和Configuration 。这5 个核心接口在任何开发中都会用到。通过这些接口,不仅可以对持久化对象进行存取,还能够进行事务控制。下面对这五个核心接口分别加以介绍。

·Session 接口:Session 接口负责执行被持久化对象的CRUD 操作(CRUD 的任务是完成与数据库的交流,包含了很多常见的SQL 语句。) 。但需要注意的是Session 对象是非线程安全的。同时,Hibernate 的session 不同于JSP 应用中的HttpSession 。这里当使用session 这个术语时,其实指的是Hibernate 中的session ,而以后会将HttpSesion 对象称为用户session 。

·SessionFactory 接口:SessionFactory 接口负责初始化Hibernate 。它充当数据存储源的代理,并负责创建Session 对象。这里用到了工厂模式。需要注意的是SessionFactory 并不是轻量级的,因为一般情况下,一个项目通常只需要一个SessionFactory 就够,当需要操作多个数据库时,可以为每个数据库指定一个SessionFactory 。

·Configuration 接口:Configuration 接口负责配置并启动Hibernate ,创建SessionFactory 对象。在Hibernate 的启动的过程中,Configuration 类的实例首先定位映射文档位置、读取配置,然后创建SessionFactory 对象。

·Transaction 接口:Transaction 接口负责事务相关的操作。它是可选的,开发人员也可以设计编写自己的底层事务处理代码。

·Query 和Criteria 接口:Query 和Criteria 接口负责执行各种数据库查询。它可以使用HQL 语言或SQL 语句两种表达方式。

6.J2EE 架构图

J2EE 是一套全然不同于传统应用开发的技术架构,包含许多组件,主要可简化且规范应用系统的开发与部署,进而提高可移植性、安全与再用价值。

J2EE 核心是一组技术规范与指南,其中所包含的各类组件、服务架构及技术层次,均有共通的标准及规格,让各种依循J2EE 架构的不同平台之间,存在良好的兼容性,解决过去企业后端使用的信息产品彼此之间无法兼容,导致企业内部或外部难以互通的窘境。

7.Oracle 架构图

各种系统架构图

各种系统架构图

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各种系统架构图 与详细说明 2017.07.30 ?

1.1.共享平台逻辑架构设计? 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图,上图整体展现说明包括以下几个方面: 1应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发,从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合,完成应用系统的统一化管理与维护。 2应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类,具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源,我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源,我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建,采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现,具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布,相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询,从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上,我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建,下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本:1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台,主要功能是多种数据库及文件数据;访问;采集;解析,清洗,ETL,同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台,应用于大数据的可视化和互动操作。 为此,根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理,包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次,主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析,清洗,整合、ETL,同时编写模型支持后台统计分析算法,提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次,在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发,采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠,性能高,满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析,实现高可信和高可用。

各种系统架构图与详细说明

各种系统架构图与详细说明 2012.07.30

1.1.共享平台逻辑架构设计 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图,上图整体展现说明包括以下几个方面: 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发,从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合,完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类,具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源,我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源,我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建,采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现

采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现,具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布,相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询,从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上,我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建,下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 1.2.技术架构设计

如上图对本次项目整体技术架构进行了设计,从上图我们可以看出,本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.3.整体架构设计 上述两节,我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明,通过上述设计,我们对整体项目的架构图进行了归纳如下: 综上,我们对整体应用系统架构图进行了设计,下面我们将分别进行说明。

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案 (项目需求与技术方案) 一、项目背景 “十三五”期间,随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。***(某政府部门)为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求,大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力,及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析,实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系,推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道,整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据,构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录,建立信息资源交换管理标准体系,在业务可行性的基础上,实现数据信息共享,推进信息公开,建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上,为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点,以大数据应用为核心,坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。

深入浅出解析大数据平台架构

目录: 什么是大数据 Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase 大数据平台应用举例-腾讯 公司的大数据平台架构 “就像望远镜让我们能够感受宇宙,显微镜让我们能够观测微生物一样,大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式……”。 大数据的4V特征-来源 公司的“大数据” 随着公司业务的增长,大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。比如: 1、业务系统现在平均每天存储20万张图片,磁盘空间每天消耗100G; 2、平均每天产生签约视频文件6000个,每个平均250M,磁盘空间每天消耗1T; …… 三国里的“大数据” “草船借箭”和大数据有什么关系呢?对天象的观察是基于一种对风、云、温度、湿度、光照和所处节气的综合分析这些数据来源于多元化的“非结构”类型,并且数据量较大,只不过这些数据输入到的不是电脑,而是人脑并最终通过计算分析得出结论。

Google分布式计算的三驾马车 Google File System用来解决数据存储的问题,采用N多台廉价的电脑,使用冗余(也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上)的方式,来取得读写速度与数据安全并存的结果。 Map-Reduce说穿了就是函数式编程,把所有的操作都分成两类,map与reduce,map用来将数据分成多份,分开处理,reduce将处理后的结果进行归并,得到最终的结果。 BigTable是在分布式系统上存储结构化数据的一个解决方案,解决了巨大的Table的管理、负载均衡的问题。 Hadoop体系架构 Hadoop核心设计

HDFS介绍-文件读流程 Client向NameNode发起文件读取的请求。 NameNode返回文件存储的DataNode的信息。 Client读取文件信息。 HDFS介绍-文件写流程

软件体系结构总结

第一章:1、软件体系结构的定义 国内普遍看法: 体系结构=构件+连接件+约束 2、软件体系结构涉及哪几种结构: 1、模块结构(Module) 系统如何被构造为一组代码或数据单元的决策 2、构件和连接件结构(Component-And-Connector,C&C) 系统如何被设计为一组具有运行时行为(构件)和交互(连接件)的元素 3、分配结构(Allocation) 展示如何将来自于模块结构或C&C结构的单元映射到非软件结构(硬件、开发组和文件系统) 3、视图视点模型 视点(View point) ISO/IEC 42010:2007 (IEEE-Std-1471-2000)中规定:视点是一个有关单个视图的规格说明。 视图是基于某一视点对整个系统的一种表达。一个视图可由一个或多个架构模型组成 架构模型 架构意义上的图及其文字描述(如软件架构结构图) 视图模型 一个视图是关于整个系统某一方面的表达,一个视图模型则是指一组用来构建 4、软件体系结构核心原模型 1、构件是具有某种功能的可复用的软件结构单元,表示了系统中主要的计算元素和数据存储。 2.连接件(Connector):表示构件之间的交互并实现构件

之间的连接 特性:1)方向性2)角色3)激发性4)响应特征 第二章 1、软件功能需求、质量属性需求、约束分别对软件架构产生的影响 功能性需求:系统必须实现的功能,以及系统在运行时接收外部激励时所做出的行为或响应。 质量属性需求:这些需求对功能或整个产品的质量描述。 约束:一种零度自由的设计决策,如使用特定的编程语言。 质量原意是指好的程度,与目标吻合的程度,在软件工程领域,目标自然就是需求。 对任何系统而言,能按照功能需求正确执行应是对其最基本的要求。 正确性是指软件按照需求正确执行任务的能力,这无疑是第一重要的软件质量属性。质量属性的优劣程度反映了设计是否成功以及软件系统的整体质量。 系统或软件架构的相关视图的集合,这样一组从不同视角表达系统的视图组合在一起构成对系统比较完整的表达

很详细的系统架构图-强烈推荐

很详细的系统架构图 专业推荐 2013.11.7

1.1.共享平台逻辑架构设计 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图,上图整体展现说明包括以下几个方面: 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发,从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合,完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类,具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源,我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源,我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建,采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现,具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布,相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询,从而有效提升了我局整体应用服务质量。

综上,我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建,下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 1.2.技术架构设计 如上图对本次项目整体技术架构进行了设计,从上图我们可以看出,本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.3.整体架构设计 上述两节,我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明,通过上述设计,我们对整体项目的架构图进行了归纳如下:

大数据平台架构~巨衫

1.技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素 以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球,成为全球围加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前,大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段,数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据,我们可以获知事物背后的原因,优化生产/生活方式,预知未来的发展动态。 经过多年的信息化建设,省地税已经积累了丰富的数据资源,为下一步的优化业务、提升管理水平,奠定了坚实的基础。 未来的数据和业务应用趋势,大数据才能解决这些问题。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P12 “银行的大数据资产和应用“,说明税务数据和业务分析,需要用大数据解决。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P14 “大数据与传统数据处理”,说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架 大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示:

(此图要修改,北明) 数据源层:包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据; 数据接口层:是原始数据进入大数据库的入口,针对不同类型的数据,需要有针对性地开发接口,进行数据的缓冲、预处理等操作; 平台架构层:基于大数据系统存储各类数据,进行处理?; 分析工具层:提供各种数据分析工具,例如:建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具; 业务应用层:根据应用领域和业务需求,建立分析模型,使用分析工具,发现获知事物背后的原因,预知未来的发展趋势,提出优化业务的方法。例如,寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型 针对业务需求,我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。

苏宁大数据平台任务调度模块架构设计

苏宁大数据离线任务开发调度平台实践:任务调度模块架构设计 weixin_34262482 2019-02-01 08:00:00 375 收藏2 作为国内最大的电商平台之一,苏宁每天要处理数量巨大的数据。为了更快速高效地处理这 些数据,苏宁调度平台采取了哪些措施呢? 本文是苏宁大数据离线任务开发调度平台实践系列文章之上篇,详解苏宁的任务调度模块。 目录 1.绪言\t1 2.设计目标与主要功能\t2 3.专业术语\t3 4.调度架构设计\t5 5.服务重启和任务状态恢复\t6 5.1 Master Active 组合服务\t7 5.2 Master HA高可用设计\t7 5.3 Recover任务状态恢复设计\t7 6.Web API接口服务\t9 7.后续\t10 1.绪言 在上一篇文章《苏宁大数据离线任务开发调度平台实践》中,从用户交互功能、任务调度、 任务执行、任务运维和对外服务等几方面,宏观层面进行了理论和实践的概述。 产品的用户功能重点需要把握用户实际的任务开发运维需求,合理的规划设计产品功能,在 使用和运维上便于用户操作,降低用户的开发使用成本。简单的说就是主要保证用户任务、 任务流等关键元数据的配置信息的准确性,以及任务状态的查询和干预能力,技术上实现不 存在难点,在此不再详细说明。 任务执行模块侧重于任务被领取后,如何根据任务类型选择不同的执行器(Executer)提交 任务执行,并将任务的执行状态及时准确的返回,由任务调度服务根据返回状态做相应的下 一步处理,除此以外还涉及到任务资源加载、任务配置解析与转换、自身健康状态检查与汇 报、worker进程与任务子进程通信、任务隔离、对外接口服务等,这块将在后面一节再跟

软件总体架构图

1软件总体架构图 软件结构如图1.1所示: 大容量数据采集与处理程序 工业以太网 网关路由程序 CGI BOA TCP/IP 操作系统界面 ucLinux 内核 MicroBlaze Ip 设计 图1.1 FPGA 数据采集软件架构图 以上是系统的软件结构框图,我们下面将就具体每一个步骤的设计进行一个简要的描述: 2 MicroBlaze IP 核设计 IP 字面意思是知识产权,在微电子领域,具有知识产权的功能模块成为IP Core 或IP 核。IP 可以用来生成ASIC 和PLD 逻辑功能块,又称为虚拟器件VC 。IP 核可以有很多种,比如UART 、CPU 、以太网控制器、PCI 接口等。根据IP 核描述的所在集成电路的设计层次,IP 可以分为硬IP 、软IP 、固IP 。硬IP 的芯片中物理掩膜布局已经得到证明,所有的验证和仿真工作都已经完成,用它可以直接生产硅片,系统设计者不能再对它进行修改。而软IP 是以行为级和RTL 级的Verilog 或VHDL 代码的形式存在,它要经过逻辑综合和版图综合才能最终实现在硅片上。固IP 则介于两者之间。 Xilinx 公司的MicroBlaze32位软处理器核是支持CoreConnect 总线的标准外设集合。MicroBlaze 处理器运行在150MHz 时钟下,可提供125 D-MIPS 的性能,非常适合设计针对网络、电信、数据通信和消费市场的复杂嵌入式系统。 1.MicroBlaze 的体系结构 MicroBlaze 是基于Xilinx 公司FPGA 的微处理器IP 核,和其它外设IP 核一起,可以完成可编程系统芯片(SOPC)的设计。MicroBlaze 处理器采用RISC 架构和哈佛结构的32位指令和数据总线, 可以全速执行存储在片上存储器和外部存储器中的程序, 并访问其中的数据, 如图4.1所示

大数据平台技术框架选型

大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台,首先是作为一个数据管理平台,核心需求是数据的存和取,然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力,有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务,如信息统计、分析挖掘、全文检索等,考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商,所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务: ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1.需要满足我们平台的几大核心功能需求,子功能不设局限性。如不满足全部,需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2.国内外资料及社区尽量丰富,包括组件服务的成熟度流行度较高 3.需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解,易用其API或基于源码开发4.商业服务性价比高,并有空间脱离第三方商业技术服务 5.一些非功能性需求的条件标准清晰,如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性:亲自试用大数据套件。这也就意味着:安装它,将它连接到你的Hadoop安装,集成你的不同接口(文件、数据库、B2B等等),并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性:是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统,还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源,并能根据你的特定问题易于改变或扩展?是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区? 特性:是否支持所有需要的特性?Hadoop的发行版本(如果你已经使用了某一个)?你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分?你想要集成的所有接口、技术、产品?请注意过多的特性可能会

软件系统架构图_参考案例

各种软件开发系统架构图案例介绍

第一章【荐】共享平台架构图与详细说明 1.1.【荐】共享平台逻辑架构设计 (逻辑指的是业务逻辑) 注:逻辑架构图 --主要突出子系统/模块间的业务关系, 这里的逻辑指的是业务逻辑如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图,上图整体展现说明包括以下几个方面: 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发,从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合,完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类,具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源,我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源,我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建,采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现

采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现,具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布,相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询,从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上,我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建,下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 1.2.【荐】技术架构设计 注:技术架构图 --主要突出子系统/模块自身使用的技术和模块接口关联方式

大数据 技术架构解析

大数据技术架构解析 作者:匿名出处:论坛2016-01-22 20:46 大数据数量庞大,格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力,给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构,围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程,开发使用这些数据,释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展,人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器,并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落,通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据,这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面,要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志,去伪存

真,尽可能收集异源甚至是异构的数据,必要时还可与历史数据对照,多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享,才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上,通过数据集成,实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标,通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术,在存储时要按照一定规则对数据进行分类,通过过滤和去重,减少存储量,同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理

4)数据的分析

5)大数据的价值:决策支持系统

大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析,它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合,它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘,它能够代替人脑,承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用

很详细的系统架构图

很详细的系统架构图 --专业推荐 2013.11.7 1.1.共享平台逻辑架构设计 1.2. 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图,上图整体展现说明包括以下几个方面: 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发,从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合,完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类,具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源,我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源,我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建,采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现,具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布,相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询,从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上,我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建,下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 1.3.技术架构设计 如上图对本次项目整体技术架构进行了设计,从上图我们可以看出,本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.4.整体架构设计 上述两节,我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明,

车联网大数据平台架构设计

车联网大数据平台架构设计-软硬件选型 1.软件选型建议 数据传输 处理并发链接的传统方式为:为每个链接创建一个线程并由该线程负责所有的数据处理业务逻辑。这种方式的好处在于代码简单明了,逻辑清晰。而由于操作系统的限制,每台服务器可以处理的线程数是有限的,因为线程对CPU的处理器的竞争将使系统整体性能下降。随着线程数变大,系统处理延时逐渐变大。此外,当某链接中没有数据传输时,线程不会被释放,浪费系统资源。为解决上述问题,可使用基于NIO的技术。 Netty Netty是当下最为流行的Java NIO框架。Netty框架中使用了两组线程:selectors与workers。其中Selectors专门负责client端(列车车载设备)链接的建立并轮询监听哪个链接有数据传输的请求。针对某链接的数据传输请求,相关selector会任意挑选一个闲置的worker线程处理该请求。处理结束后,worker自动将状态置回‘空闲’以便再次被调用。两组线程的最大线程数均需根据服务器CPU处理器核数进行配置。另外,netty内置了大量worker 功能可以协助程序员轻松解决TCP粘包,二进制转消息等复杂问题。 IBM MessageSight MessageSight是IBM的一款软硬一体的商业产品。其极限处理能力可达百万client并发,每秒可进行千万次消息处理。 数据预处理 流式数据处理 对于流式数据的处理不能用传统的方式先持久化存储再读取分析,因为大量的磁盘IO操作将使数据处理时效性大打折扣。流式数据处理工具的基本原理为将数据切割成定长的窗口并对窗口内的数据在内存中快速完成处理。值得注意的是,数据分析的结论也可以被应用于流式数据处理的过程中,即可完成模式预判等功能还可以对数据分析的结论进行验证。 Storm Storm是被应用最为广泛的开源产品中,其允许用户自定义数据处理的工作流(Storm术语为Topology),并部署在Hadoop集群之上使之具备批量、交互式以及实时数据处理的能力。用户可使用任意变成语言定义工作流。 IBM Streams IBM的Streams产品是目前市面上性能最可靠的流式数据处理工具。不同于其他基于Java 的开源项目,Streams是用C++开发的,性能也远远高于其他流式数据处理的工具。另外IBM 还提供了各种数据处理算法插件,包括:曲线拟合、傅立叶变换、GPS距离等。 数据推送 为了实现推送技术,传统的技术是采用‘请求-响应式’轮询策略。轮询是在特定的的时间间隔(如每1秒),由浏览器对服务器发出请求,然后由服务器返回最新的数据给客户端的浏览器。这种传统的模式带来很明显的缺点,即浏览器需要不断的向服务器发出请求,然而HTTP request 的header是非常长的,里面包含的数据可能只是一个很小的值,这样会占用很多的带宽和服务器资源。

软件体系结构

课程设计(综合实验)报告 ( 2015 -- 2016 年度第二学期) 名称:课程设计 题目:软件体系结构设计与分析院系:计算机系 班级: 学号: 学生姓名:(你的签名) 指导教师:王晓辉廖尔崇 设计周数:(1周) 成绩: 日期:2016年6月19 日

一、课程设计(综合实验)的目的与要求 软件体系结构是软件工程专业的专业必修课。软件体系结构是软件工程方法学的一个分支,开设本课程的目的是使学生在了解了软件工程基础原理、方法、过程的基础上进一步掌握软件结构设计的基本理论和方法,培养设计软件结构的基本能力。本课程的基本内容包括软件体系结构的基本概念、发展现状、软件体系结构风格、传统的软件体系结构、现代软件体系结构等。 本课程实验的目标是培养学生的基础编程能力,其培养目标是程序员;软件工程课程使学生上升到软件系统的认识,其培养目标是软件工程师。本课程教学内容属于软件工程的概要设计阶段的方法学,其培养目标是软件架构师。 要求完成实验指导书的实验一~实验五(验证性实验),实验九~实验十一(设计综合性实验)。 二、设计(实验)正文 实验一经典软件体系结构风格(一) 1.管道过滤器风格 (1)概念:管道-过滤器模式的体系结构是面向数据流的软件体系结构。它最典型的应用是在编译系统。一个普通的编译系统包括词法分析器,语法分析器,语义分析与中间代码生成器,优化器,目标代码生成器等一系列对源程序进行处理的过程。人们可以将编译系统看作一系列过滤器的连接体,按照管道-过滤器的体系结构进行设计。此外,这种体系结构在其它一些领域也有广泛的应用。因此它成为软件工程和软件开发中的一个突出的研究领域。 (2

常见的大数据平台架构设计思路【最新版】

常见的大数据平台架构设计思路 近年来,随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展,越来越多的企业都意识到了数据存在的价值,将数据作为自身宝贵的资产进行管理,利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失,会导致业务层难以直接利用大数据大数据,大数据和业务产生了巨大的鸿沟,这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题,本文介绍了一些数据平台设计思路来帮助业务减少数据开发中的痛点和难点。 本文主要包括以下几个章节: 本文第一部分介绍一下大数据基础组件和相关知识。第二部分会介绍lambda架构和kappa架构。第三部分会介绍lambda和kappa架构模式下的一般大数据架构第四部分介绍裸露的数据架构体系下数据端到端难点以及痛点。第五部分介绍优秀的大数据架构整体设计从第五部分以后都是在介绍通过各种数据平台和组件将这些大数据组件结合起来打造一套高效、易用的数据平台来提高业务系统效能,让业务开发不在畏惧复杂的数据开发组件,无需关注底层实现,

只需要会使用SQL就可以完成一站式开发,完成数据回流,让大数据不再是数据工程师才有的技能。 一、大数据技术栈 大数据整体流程涉及很多模块,每一个模块都比较复杂,下图列出这些模块和组件以及他们的功能特性,后续会有专题去详细介绍相关模块领域知识,例如数据采集、数据传输、实时计算、离线计算、大数据储存等相关模块。 二、lambda架构和kappa架构 目前基本上所有的大数据架构都是基于lambda和kappa 架构,不同公司在这两个架构模式上设计出符合该公司的数据体系架构。lambda 架构使开发人员能够构建大规模分布式数据处理系统。它具有很好的灵活性和可扩展性,也对硬件故障和人为失误有很好的容错性,关于lambda架构可以在网上搜到很多相关文章。而kappa架构解决了lambda架构存在的两套数据加工体系,从而带来的各种成本问题,这也是目前流批一体化研究方向,很多企业已经开始使用这种更为先进的架构。 Lambda架构

多种软件系统架构图与说明

各种系统架构图 与详细说明 1.1.共享平台逻辑架构设计 1.2.如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图,上图整体展现说明包括以下几个方面:应用系统建设1 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开 发,从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合,完成应用系统的统一化管理与维护。 应用资源采集2 整体应用系统资源统一分为两类,具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源,我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源,我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建,采集后的数据经过有效的资源 审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。数据分析与展现3 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现,具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的 搭建。数据的应用4 最终数据将通过内外网门户对外进行发布,相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询,从而有效提升了我局整体应用服务质量。综上,我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建,下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 技术架构设计1.3.如上图对本次项目整体技术架构进行了设计,从上图我们可以 看出,本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。整体架构设计 1.4. 上述两节,我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明,通过上述设计,我们对整体项目的架构图进行了归纳如下:综上,我们对整体应用系统架构图进行了设计,下面我们将分别进行说明。.

北京市政务大数据平台顶层设计框架及应用方案

北京市政务大数据平台顶层设计框架及应用方案 本文摘自穆勇在中关村大数据产业联盟上所做的演讲。 演讲全文: 今天很荣幸有这样一个机会,和大家交流探讨大数据在政务领域的应用问题,我看到群里有很多十分熟悉的朋友,所以交流起来也会比较轻松。有什么问题欢迎大家提出,如果我讲的不对的地方,请不客气批评。 一、大数据在政务领域应用的概述 说起大数据技术的应用,首先是在互联网行业起步并逐步拓展到电信、金融、工业等多个领域,产生了巨大的社会价值和产业空间,现正拓展到政务领域。 (一)大数据技术在互联网行业的成功应用,那些地方是值得我们关注的 第一,应该是思维观念和运作方式的变化,所谓的互联网思维,其核心理念包括: 体外互动:邮件、电话、信件互动---服务导引 服务外包:购买服务---简单服务 让渡社会:众包---自助服务 边界开放:数据开放---创造服务 第二,是其技术演进,针对数据处理的技术 首先是传统数据分析处理阶段,该阶段是面向结构化数据,非结构化处理效率低;硬件成本高;平台兼容性差。其次是基于云计算的大数据处理阶段,该阶段总体有了很大的改进和提升,主要体现在:具备结构化/非结构化混合分析的能力;基

于消费级硬件,不依赖高性能、高可靠性硬件,从而保障系统性能和可靠性;平台兼容性好、扩展性高;进而业界又提出去IOE的思路。 第三,是数据挖掘分析技术 画像技术以及各类数据融合、分析、挖掘、预测等。 这些都是政务领域需要学习与借鉴的。为此,我认为:大数据在政务领域应用即包括用新的思维、模式与技术来解决电子政务需求,也包括了政务大数据新的应用。对于第一个方面比较容易理解,对于第二个方面需要对政务大数据给出定义。有些人认为政府没有大数据,只有传统的小数据或中数据。这个问题我们将在下一节专门中进行讨论。 政务领域是大数据应用崭新的领域,它将极大的改变政府的管理模式,有利于节约政府投资、提高政府决策能力、提升公共服务和社会管理能力,开展大数据在政务领域的应用是大势所趋,势在必行。同时,政务大数据本身也不同于其他领域或行业的数据,其复杂程度和需求的多样化比互联网行业大的多,也难的多。 (二)政务大数据的定义及特点 按照政府管理的数据来源和种类,可以分为下三类: 第一类业务数据:业务办理过程中采集和产生的数据。 第二类民意社情数据:对社会企业个人对象进行统计调查获得的数据。 第三类环境数据:通过物理设备采集获得的气象、环境、影像等数据。 在以前的电子政务建设阶段,政务信息资源开发利用更多的是集中在前两种类型和结构化数据上,而对第三类数据,特别是实时的、非结构化、半结构化数据的开发利用相对较少。随着政府业务在互联网、移动互联网、物联网等领域广泛和深入的应用,第三类数据的数据量和价值都在迅速增长,相关数据处理技术也逐步成熟。便于区别不妨把包含第三类数据的政务信息资源叫做是政务大数据。

软件系统架构图-参考案例

软件系统架构图-参考案例

各种软件开发系统架构图案例介绍

第一章【荐】共享平台架构图与详细说明 1.1.【荐】共享平台逻辑架构设计 (逻辑指的是业务逻辑) 注:逻辑架构图 --主要突出子系统/模块间的业务关系, 这里的逻辑指的是业务逻辑 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图,上图整体展现说明包括以下几个方面: 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面

升级以及新的应用系统的开发,从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合,完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类,具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源,我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源,我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建,采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现,具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布,相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询,从而有效提升了我局整体应用服务质

量。 综上,我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建,下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 1.2.【荐】技术架构设计 注:技术架构图 --主要突出子系统/模块自身使用的 技术和模块接口关联方式

软件总体架构图资料

1软件总体架构图 软件结构如图1.1所示: 大容量数据采集与处理程序 工业以太网 网关路由程序 CGI BOA TCP/IP 操作系统界面 ucLinux 内核 MicroBlaze Ip 设计 图1.1 FPGA 数据采集软件架构图 以上是系统的软件结构框图,我们下面将就具体每一个步骤的设计进行一个简要的描述: 2 MicroBlaze IP 核设计 IP 字面意思是知识产权,在微电子领域,具有知识产权的功能模块成为IP Core 或IP 核。IP 可以用来生成ASIC 和PLD 逻辑功能块,又称为虚拟器件VC 。IP 核可以有很多种,比如UART 、CPU 、以太网控制器、PCI 接口等。根据IP 核描述的所在集成电路的设计层次,IP 可以分为硬IP 、软IP 、固IP 。硬IP 的芯片中物理掩膜布局已经得到证明,所有的验证和仿真工作都已经完成,用它可以直接生产硅片,系统设计者不能再对它进行修改。而软IP 是以行为级和RTL 级的Verilog 或VHDL 代码的形式存在,它要经过逻辑综合和版图综合才能最终实现在硅片上。固IP 则介于两者之间。 Xilinx 公司的MicroBlaze32位软处理器核是支持CoreConnect 总线的标准外设集合。MicroBlaze 处理器运行在150MHz 时钟下,可提供125 D-MIPS 的性能,非常适合设计针对网络、电信、数据通信和消费市场的复杂嵌入式系统。 1.MicroBlaze 的体系结构 MicroBlaze 是基于Xilinx 公司FPGA 的微处理器IP 核,和其它外设IP 核一起,可以完成可编程系统芯片(SOPC)的设计。MicroBlaze 处理器采用RISC 架构和哈佛结构的32位指令和数据总线, 可以全速执行存储在片上存储器和外部存储器中

大数据平台技术框架选型

大数据平台技术框架选型Last revision on 21 December 2020

大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台,首先是作为一个数据管理平台,核心需求是数据的存和取,然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力,有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务,如信息统计、分析挖掘、全文检索等,考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商,所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务: ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1.需要满足我们平台的几大核心功能需求,子功能不设局限性。如不满足全部,需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2.国内外资料及社区尽量丰富,包括组件服务的成熟度流行度较高 3.需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解,易用其API或基于源码开发4.商业服务性价比高,并有空间脱离第三方商业技术服务 5.一些非功能性需求的条件标准清晰,如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性:亲自试用大数据套件。这也就意味着:安装它,将它连接到你的Hadoop安装,集成你的不同接口(文件、数据库、B2B等等),并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性:是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统,还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源,并能根据你的特定问题易于改变或扩展是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区

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