大数据平台计算与监控系统设计

"大数据平台概要设计说明书" 本文件详细阐述了一个大数据平台的概要设计，包括系统的总体设计、模块/功能设计以及系统数据结构设计。该设计说明书旨在规范和指导大数据平台的构建，以满足数据导入、运算、导出、监控以及自动化部署等关键需求。 1. **系统总体设计**： - **需求规定**：平台应能高效地处理数据导入、运算和导出。此外，具备系统监控和调度功能，以及自动化安装部署与维护能力，以确保稳定运行。 - **运行环境**：这部分描述了平台运行所需的技术环境，可能包括硬件配置、操作系统、数据库和其他必要的软件组件。 - **基本设计思路和处理流程**：设计中考虑了数据处理的高效性和可扩展性，可能采用分布式计算框架如Hadoop。 - **系统结构**：系统结构图描绘了大数据运算系统、Hadoop组件间的关系，以及计算平台的功能布局。 2. **模块/功能设计**： - **计算驱动模块**：负责数据运算的核心逻辑，设计思路可能是基于MapReduce或其他并行计算模型，通过流程图和处理逻辑详细说明了数据处理的过程。 - **调度模块**：用于管理任务的执行顺序和时间，确保资源的有效利用，其设计包括任务调度策略和状态跟踪。 - **自动化安装部署模块**：简化平台的部署和维护，实现一键式或自动化部署，以减少人工干预。 - **监控模块**：涵盖对调度任务、Hadoop驱动任务、操作系统和应用程序的运行状态监控，以及异常报警机制。 3. **调度模块与计算驱动模块、kettle的交互流程**： - 描述了调度模块如何触发计算任务，以及如何获取Hadoop执行状态，确保任务执行的顺利进行。 - 与ETL工具kettle的交互流程，展示了数据导入和转换的协调。 4. **系统数据结构设计**： - **数据实体关系图**：定义了系统中各个数据实体之间的关联，提供了数据模型的可视化表示。 - **数据逻辑结构**：详细说明了各个关键表的结构，如驱动任务设置表，用于存储和管理计算任务的相关信息。 这份设计说明书全面覆盖了大数据平台的关键组件和工作流程，为实现一个高效、可靠且易于管理的大数据平台奠定了基础。通过这样的设计，企业可以充分利用大数据的价值，提高数据分析和决策的效率。