【摘要】：早期中藥飲片企業(yè)各業(yè)務(wù)系統(tǒng)在建立生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)時(shí)并未考慮到各系統(tǒng)之間存在的數(shù)據(jù)聯(lián)系與沖突的問題,使得在分析數(shù)據(jù)時(shí)不能及時(shí)地、有效地、準(zhǔn)確地反應(yīng)企業(yè)運(yùn)營情況。傳統(tǒng)商業(yè)智能設(shè)計(jì)最初目的是對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效整合并獲得相關(guān)業(yè)務(wù)報(bào)告,以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)最終決策分析。隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用規(guī)模的不斷擴(kuò)大,企業(yè)需要處理的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)增長,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜,業(yè)務(wù)運(yùn)營壓力急劇增加,對(duì)數(shù)據(jù)處理和分析能力提出了更高的要求。傳統(tǒng)的BI系統(tǒng)已逐漸不能滿足企業(yè)數(shù)據(jù)分析的需要,個(gè)性化、數(shù)據(jù)化、科學(xué)化的數(shù)據(jù)分析技術(shù)逐漸使傳統(tǒng)的BI系統(tǒng)需要與大數(shù)據(jù)技術(shù)相結(jié)合。本文將傳統(tǒng)的BI系統(tǒng)的底層數(shù)據(jù)存儲(chǔ)形式轉(zhuǎn)換成基于Hadoop分布式的存儲(chǔ)數(shù)據(jù),其目的是既能夠存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)又能存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),從而以適應(yīng)現(xiàn)金社會(huì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的多樣性。商業(yè)智能體系主要包含數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建(ETL數(shù)據(jù)處理),聯(lián)機(jī)分析處理,數(shù)據(jù)挖掘以及數(shù)據(jù)可視化四個(gè)方面。本文采用原型法和星型模型來設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉庫,從企業(yè)各業(yè)務(wù)系統(tǒng)中用Sqoop抽取相關(guān)數(shù)據(jù)集保存在數(shù)據(jù)倉庫Hive中,根據(jù)具體需求對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換與裝載。采用ETL處理的主要目的是將操作型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)閼?yīng)用型數(shù)據(jù),便于用戶進(jìn)行聯(lián)機(jī)分析處理。由于之前采用構(gòu)建立方體工具是針對(duì)少量數(shù)據(jù)的,為了解決在大數(shù)據(jù)環(huán)境下構(gòu)建立方體的問題,聯(lián)機(jī)分析采用基于Hadoop的Kylin構(gòu)建的數(shù)據(jù)立方體,從而實(shí)現(xiàn)多維數(shù)據(jù)查詢以及相應(yīng)的聯(lián)機(jī)分析處理操作。數(shù)據(jù)挖掘主要運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)中藥企業(yè)飲片銷售系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行購物籃分析,得出各中藥飲片在銷售時(shí)存在的聯(lián)系,并采用K-Means算法對(duì)消費(fèi)者群體進(jìn)行分類分析。數(shù)據(jù)可視化是用Tableau工具基于Hive構(gòu)建的數(shù)據(jù)倉庫實(shí)現(xiàn)的,通過可視化的圖表分析可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)隱藏的知識(shí)并有助于企業(yè)決策。本文研究結(jié)果表明基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的商業(yè)智能系統(tǒng)是可行的、可實(shí)施的,該研究整合多個(gè)開源項(xiàng)目,提供了豐富的、可集成的、易于操作的商業(yè)智能分析平臺(tái)。本項(xiàng)目通過收集中藥飲片企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)的數(shù)據(jù),基于大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫,實(shí)現(xiàn)了對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)的OLAP分析、數(shù)據(jù)挖掘以及數(shù)據(jù)可視化,從而幫助企業(yè)降低運(yùn)營成本,提高企業(yè)的行業(yè)競(jìng)爭力。
【圖文】：

圖處理的Ｔｅｚ等）。到目前為止，Ｈａｄｏｏｐ平臺(tái)上的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理體系、各種計(jì)算逡逑模型與計(jì)算引擎、數(shù)據(jù)挖掘分析工作，以及一整套集群系統(tǒng)資源調(diào)度和管理體系逡逑已構(gòu)成了一個(gè)支持大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算、分析和表達(dá)的完整生態(tài)系統(tǒng)，如圖２－２所逡逑示。基本上大數(shù)據(jù)計(jì)算所需的各種模型和工具都可以在Ｈａｄｏｏｐ平臺(tái)上得到支持，逡逑這也使得Ｈａｄｏｏｐ成為工業(yè)界事實(shí)上的大數(shù)據(jù)計(jì)算基礎(chǔ)平臺(tái)和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。逡逑８逡逑

圖２－２邋Ｈａｄｏｏｐ生態(tài)系統(tǒng)逡逑２．２＿２邋ＨＤＦＳ邋概述逡逑ＨＤＦＳ采用主從形式的ｍａｓｔｅｒ／ｓｌａｖｅ架構(gòu)。如圖２－３，邋一個(gè)完整的ＨＤＦＳ是由一逡逑個(gè)主節(jié)點(diǎn)Ｎａｍｅｎｏｄｅ和多個(gè)從屬節(jié)點(diǎn)Ｄａｔｅｎｏｄｅ組成。Ｎａｍｅｎｏｄｅ在架構(gòu)中處于逡逑核心地位，負(fù)責(zé)管理整個(gè)ＨＤＦＳ文件系統(tǒng)的Ｎａｍｅｓｐａｃｅ以及系統(tǒng)外界對(duì)文件系統(tǒng)逡逑內(nèi)部數(shù)據(jù)的訪問控制。對(duì)應(yīng)于Ｎａｍｅｎｏｄｅ，每一個(gè)Ｄａｔｅｎｏｄｅ—般都對(duì)應(yīng)于一節(jié)點(diǎn)逡逑上，負(fù)責(zé)存儲(chǔ)真實(shí)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)文件被系統(tǒng)分成一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)塊ｂｌｏｃｋ，系統(tǒng)再逡逑把這些數(shù)據(jù)塊存儲(chǔ)到每一個(gè)Ｄａｔｅｎｏｄｅ中。每當(dāng)Ｎａｍｅｎｏｄｅ執(zhí)行相關(guān)的文件操作逡逑時(shí)，比如打開、關(guān)閉、移動(dòng)等基本的文件操作，由Ｎａｍｅｎｏｄｅ將相應(yīng)的命令下發(fā)逡逑至相關(guān)的Ｄａｔｅｎｏｄｅ節(jié)點(diǎn)，這種相關(guān)關(guān)系也是存在于Ｎａｍｅｎｏｄｅ節(jié)點(diǎn)之上。逡逑Ｄａｔｅｎｏｄｅ接收到命令后，在Ｎａｍｅｎｏｄｅ的要求下，進(jìn)行文件操作。一般情況下，逡逑Ｎａｍｅｎｏｄｅ節(jié)點(diǎn)存在于集群中的某一臺(tái)服務(wù)器上，而眾多的則存在于集群中其他逡逑的機(jī)器上。當(dāng)然
【學(xué)位授予單位】：南京中醫(yī)藥大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R288

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本文編號(hào)：2664240