可拖拽式的大数据分析平台.pdf
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1、E-commerce in China 43电子科技2023/04下总第372期可拖拽式的大数据分析平台*武枫汉江师范学院摘要:大数据技术的应用需要较高的计算机专业知识。面对庞大的计算和存储需求,各行各业在应用大数据技术分析的过程中都面临着技术和资金上的挑战。基于这种情况,本文介绍并设计了一种基于拖拽式的大数据分析平台,使得用户在搭建大数据分析模型时,无需掌握和了解大数据计算与存储的相关知识,可以更加专注于业务形态本身,并且支持动态参数设置不断对模型进行训练调优、深入挖掘数据的价值。关键词:大数据;数据分析;机器学习中图分类号:F275文献标识码:A0 引言在大数据时代的今天,各行各业在拥抱互
2、联网的同时,不得不面对如何落地自身的大数据领域业务的问题。面对庞大的存储和计算需求,如何高效地深入挖掘数据背后的价值,提高企业的竞争力成为关键。必须承认的是,大数据如今依然是一种新兴的技术,它的应用具有较高的专业门槛,成为其他企业在数据挖掘时的一大难题1。为了降低大数据的应用门槛,让更多的小微企业以较低的技术成本和经济成本落地大数据技术,从而能够有效地利用自身业务数据挖掘数据内在的更大价值,提高企业的竞争力,本文提出并设计了一种基于网页版的可拖拽式的大数据分析平台(Deep Insights Discovery,简称DID)。1 平台架构及关键技术DID平台最大的特点就是面向用户的可视化操作建
3、模界面,它能够允许没有专业的计算机编程基础和大数据技术知识的人员,经过简单培训就可以通过拖拽各个算子以搭积木的形式构建自己的算法模型,极大地降低了数据建模的门槛。每个模块都拥有很多参数供用户选择,针对不同业务、不同场景下的大数据分析的应用,用户可以选择各种不同的参数建立分析模型,以满足个性化需求。该平台还支持二次开发,用户可以使用Java或者Scala语言来自定制本企业所需的算法模型,集成到平台的算法同样可以由用户像平台自带算法那样使用,DID平台会根据用户定义的数据分析模型的流程,从模型的第一个算子模块开始按照流程自动运算到最后一个算子模块。此外,DID平台可以发布已经建模好的模型模板2。1
4、.1 平台架构DID平台总体可分为三个部分:第一部分是前端网页版的可视化界面,第二部分是算子库的开发和把由算子搭建的模型提交到Hadoop和Spark集群中去计算的引擎,第三部分是部署了整套支持大数据存储与计算框架的集群3。1.1.1 前端页面前端页面可以简单看作为一个普通的Web系统的网页,普通用户输入用户名和密码即可进入系统,系统的首页顶部分为四个模块,分别是数据管理、战法建模、关联分析与结果展示模块,在数据管理模块可以查看系统接入的数据来源的各项信息,战法建模模块可以查看本用户搭建的各种算法模型,展示模块是对模型分析后的数据进行可视化展示的一个模块。首页左侧是模型管理模块和算子库模块,在
5、模型管理模块,用户可以新增 基金项目:本文系汉江师范学院科学研究计划项目:“基于spark技术的学生课堂行为分析与检测研究”(项目编号:XJ2021001102)资助成果。44 E-commerce in China电子科技2023/04下总第372期任务,即在右侧画布上搭建一个新算法模型;算子库模型则保存了系统已实现的全部算子供用户建模时选取。右下侧是一个画布模块,供用户搭建模型和查看模型时使用。对于搭建好的模型有保存、运行和定时运行以及数据结果可视化四种操作可以选择。DID平台的前端页面如图1所示。1.1.2 算子库DID平台的算子库是用户进行数据分析的依据核心,目前整个算子库共有72个算
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