基于農(nóng)經(jīng)云數(shù)據(jù)庫(kù)的食用菌電子商務(wù)訂單資源整合系統(tǒng)設(shè)計(jì)
【部分圖文】:
如圖1所示,根據(jù)食用菌電商平臺(tái)的訂單整合業(yè)務(wù)需求及農(nóng)村電商特點(diǎn)[5],對(duì)平臺(tái)采用分層模塊化體系建設(shè),整合訂單系統(tǒng)采用松耦合的架構(gòu)設(shè)計(jì),各模塊之間通過(guò)元數(shù)據(jù)的共享和交互,來(lái)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與計(jì)算。實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)平臺(tái)海量、多源、異構(gòu)數(shù)據(jù)的采集、離線處理和實(shí)時(shí)計(jì)算等功能。系統(tǒng)總體架構(gòu)由基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源層、數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、計(jì)算層和應(yīng)用層組成。各層間均采用模塊化設(shè)計(jì),通過(guò)數(shù)據(jù)接口來(lái)實(shí)現(xiàn)各模塊和外部系統(tǒng)的集成。2 整合訂單系統(tǒng)搭建
系統(tǒng)的訂單數(shù)據(jù)主要來(lái)自多個(gè)電商平臺(tái)的訂單數(shù)據(jù)。訂單數(shù)據(jù)采集主要分為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和離線數(shù)據(jù)采集,其結(jié)構(gòu)如圖2所示。由圖2可知,采集數(shù)據(jù)類型主要包括訂單日志數(shù)據(jù)、用戶訂單行為數(shù)據(jù)、訂單業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和訂單狀態(tài)數(shù)據(jù)。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集采用Flume+Kafka的模式,F(xiàn)lume安裝在每個(gè)有日志產(chǎn)生的服務(wù)器上,監(jiān)控相應(yīng)的文件目錄,當(dāng)產(chǎn)生新日志時(shí),F(xiàn)lume組件會(huì)自動(dòng)捕獲新文件,然后將文件輸送到Kafka指定的主題中,完成實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集,后續(xù)將數(shù)據(jù)輸送到農(nóng)經(jīng)云的HBase等No SQL數(shù)據(jù)庫(kù)上或者接入流式處理框架,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)查詢或處理。離線數(shù)據(jù)采集則是通過(guò)各系統(tǒng)的數(shù)據(jù)接口獲取相關(guān)數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后存儲(chǔ)到農(nóng)經(jīng)云的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)(如Oracle、SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù))中,最后通過(guò)Sqoop工具將其數(shù)據(jù)導(dǎo)入分布式文件系統(tǒng)當(dāng)中。
實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集所用的框架是Flume+Kafka,將產(chǎn)生的數(shù)據(jù)收集到Kafka隊(duì)列中,然后同步到HDFS中。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集流程圖如圖3所示。由圖3可知,F(xiàn)lume是一個(gè)分布式的海量日志聚合系統(tǒng),支持在系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方。本系統(tǒng)中,F(xiàn)lume負(fù)責(zé)監(jiān)控整個(gè)文件目錄或者某一個(gè)特定文件,產(chǎn)生新日志文件時(shí),F(xiàn)lume獲取到日志文件的數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)封裝為event對(duì)象。從scour中獲取的數(shù)據(jù)會(huì)先封裝為event,然后發(fā)送到channel,sink從channel拿event消費(fèi)。在本系統(tǒng)中sink對(duì)象是Kafka,因此數(shù)據(jù)上傳到了Kafka的topic分區(qū)。最后數(shù)據(jù)同步到HBase中,或者在框架后接入Storm等流式實(shí)時(shí)處理技術(shù)。
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】
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