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2)应用支撑平台。
应用开发服务平台基于J2EE技术路线,采用SOA、模块化和构件化架构,平台总体架构分为四层:模块化引擎、基础组件、核心组件、展示组件,如图4。
基础组件为平台底层基础功能的实现,平台基于业界成熟的Spring、Hibernate框架,并经扩展完善,使之能正常运行于Equinox模块化引擎之上,实现Equinox、Spring、Hibernate等框架的融合,为上层组件提供常用的MVC、IOC、AOP、数据缓存、数据持久化、日志等平台基础核心功能。
核心组件基于平台基础组件构建,是平台提供的核心功能,这些组件以服务的方式向外提供,为展示组件及业务功能开发提供服务支撑。核心组件依据功能独立性划分,每个组件都提供一些相对独立的功能,核心组件主要依赖基础组件,也可能依赖别的更底层的核心组件。核心组件层构成平台的主要功能。
展示组件为平台提供的展示框架,分为业务建模工具和业务运行环境两部分。业务建模工具是平台的开发与管理工具,用户可以通过它定义各类模型,开发出各类业务系统。业务运行平台是业务系统的最终用户使用平台,用户通过它完成各项业务操作,实现业务功能。
3.数据迁移原则
对于历史数据迁移有两种处理方式,一种是针对历史数据的相关业务系统不再使用的数据迁移;一种是针对历史数据相关业务系统继续使用的数据迁移。
1)历史数据相关系统不再使用。
可对历史数据相关系统的数据结构进行分析,在原系统开发商或运维商的协助下,将历史数据按照大数据的数据标准,一次性迁移到大数据中。
2)历史数据相关系统继续使用。
对于继续使用的业务系统,需要开发业务系统到大数据的数据采集接口。该接口开发时,需要考虑历史数据接入和正常运行两种运行模式。
当接口开发完成后,可将接口设置为历史数据接入模式,集中接入历史数据;待历史数据接入完成后,再设置为正常运行模式,正常运行接口。
3)数据迁移原则。
标准先行原则。数据迁移必须满足大数据的数据质量标准,并在数据迁移完成后,由龙源组织数据质量检查。
源头负责原则。数据迁移工作由各系统原厂商负责迁移。各厂商按大数据统一的数据标准迁移,大数据基础平台提供数据导入和实时数据清洗工具。
部署架构
大数据云平台服务区,资源分为两个部分,第一部分为大数据服务区共有3个物理集群,分别是存储挖掘集群、实时出力集群、分析计算集群;第二部分为云服务提供的虚拟资源区,用于部署大数据应用软件和关系数据库,具体如图5所示。
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