同时与在线支付系统建立端到端的安全传输通道，由应用管理系统负责维护。......
2023-10-21
2017年软件工程论文专集：数据处理总体架构
【摘要】：图2数据处理总体架构图2.1.1功能架构数据处理总体架构如图3所示。
总体的设计流程主要包括：首先将分散在各个分库的数据经过数据清洗、转换、存储、同步等处理，存储到所建立的Oracle中心集中库（center_agent）中；其次，由于数据是和源库同步的，数据量在不断增加，无疑传统的关系型数据库就无法满足要求了，从而需要使用Hadoop集群，采用分布式存储的方式，数据分析主要是基于Hadoop里面的组件如Hive pig等；最终以Web的方式进行展示。数据处理总体架构如图2所示。
图2 数据处理总体架构图
2.1.1 功能架构
数据处理总体架构如图3所示。
2.1.1.1 数据管理
(1)数据配置管理。数据配置管理主要是字典表的配置，分为平台字典表的配置（主要是目的字典表的配置）和项目字典表的配置（主要是源字典表和目的字典表对应关系的配置）。
(2)数据导出管理。这部分主要是先输入导出的条件，将符合导出条件的客户和联系人的信息展示出来，然后用户可以自己手动选择要导出的字段实现导出。
图3 数据处理功能架构图
2.1.1.2 数据应用
(1)项目管理。主要是提供中心集中库中项目信息的展示，简单查找以及项目信息的修改等功能。
(2)客户管理。主要是提供中心集中库中客户信息主表和附表信息的展示，简单查找和相关信息的修改等功能。
(3) 联系人管理。主要是提供中心集中库中联系人信息主表和附表信息的展示，简单查找和相关信息的修改等功能。(www.chuimin.cn)
(4)明细记录管理。主要是提供中心集中库中明细记录信息的展示及简单查找功能。
(5) 综合查询。主要是针对中心集中库中有关联的一些表的信息进行查询。可实现多条件（目前一共有11个查询条件）组合查询，当只选择一个条件时是单条件查询，输入多个条件即为多条件查询。由于数据量大，综合查询不输入任何条件不允许查询。
数据分析模块基于Hadoop做相对复杂数据分析功能。由于数据量的庞大，综合查询当前所需时间依据单批次处理数据量而定，在综合查询的时效性方面仍然有望提高，这也反映了Hadoop后期在商务分析中的应用趋势。
2.1.2 技术架构
本系统分为前后台两部分实现，在技术实现方面，后端主要是采用Java的SSH框架，前台采用的是JavaScript的成熟框架Extjs。
2.1.2.1 SH框架
集成SSH框架的系统从职责上分为四层，即表示层、业务逻辑层、数据持久层和域模块层。在表示层中，首先通过JSP页面实现交互界面，负责接收请求（request）和传送响应（response），然后Struts根据配置文件（struts-config.xml）将 ActionServlet接收到的Request委派给相应的Action处理；在业务层中，管理服务组件的Spring IoC容器负责向Action提供业务模型（model）组件和该组件的协作对象数据处理（DAO）组件完成业务逻辑，并提供事务处理、缓冲池等容器组件以提升系统性能和保证数据的完整性；而在数据持久层中，则依赖于Hibernate的对象化映射和数据库交互，处理DAO组件请求的数据，并返回处理结果。
2.1.2.2 ExtJS框架
ExtJS是一个用JavaScript编写，主要用于创建前端用户界面，与后台技术无关的前端AJAX框架。因此可以把ExtJS用在.Net、Java、PHP等各种开发语言开发的应用中。ExtJS最开始基于YUI技术，由开发人员Jack Slocum开发，通过参考Java Swing等机制来组织可视化组件，无论从UI界面上CSS样式的应用，到数据解析上的异常处理，都可算是一款不可多得的JavaScript客户端技术精品。
通过上述两者的统一实现前后台的流畅交互，提高系统的应用友好性。2.1.3物理部署
本系统的物理部署如图4所示。
图4 系统的物理部署
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