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1、規(guī)則引擎在電子商務(wù)決策框架中的應(yīng)用已經(jīng)非常廣泛,同時(shí)也在不斷地演化與復(fù)雜化。為了解決電商架構(gòu)里規(guī)則引擎在升級(jí)和遷移過(guò)程中,數(shù)據(jù)模型不可控,海量數(shù)據(jù)難以審計(jì)等問(wèn)題,需要研究和構(gòu)建一個(gè)基于分布式計(jì)算框架的數(shù)據(jù)分析與監(jiān)測(cè)平臺(tái),使其能夠高效地處理與分析電商實(shí)時(shí)環(huán)境中的海量數(shù)據(jù),使得業(yè)務(wù)與開(kāi)發(fā)人員能夠快速準(zhǔn)確地定位決策系統(tǒng)中的潛在問(wèn)題。
文章首先分析研究了規(guī)則引擎的一般算法和總體架構(gòu),結(jié)合數(shù)據(jù)模型的特點(diǎn)和工作方式,指出了電商規(guī)則引擎升級(jí)
2、過(guò)程中數(shù)據(jù)模型分析的必要性和挑戰(zhàn),指出了海量數(shù)據(jù)采集,不同引擎協(xié)同分析和海量數(shù)據(jù)如何高效分析三大難題。并針對(duì)這些問(wèn)題提出了相應(yīng)的解決方案,明確了數(shù)據(jù)模型分析工作的目標(biāo)和特點(diǎn)。進(jìn)而從需求和技術(shù)角度出發(fā),設(shè)計(jì)和構(gòu)建了基于Spark的分布式數(shù)據(jù)模型分析框架。
文章進(jìn)而針對(duì)具體問(wèn)題設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了相應(yīng)的算法:海量數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)解析,數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)聚合算法。數(shù)據(jù)采集主要通過(guò)在實(shí)時(shí)環(huán)境的規(guī)則引擎中植入審計(jì)規(guī)則等方式采集原始數(shù)據(jù),在數(shù)據(jù)解析和分
3、析聚合階段使用了Spark API對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行解析、分析和聚合,并且將聚合數(shù)據(jù)持久化。同時(shí)在前臺(tái)報(bào)表模塊使用了Spring相關(guān)框架實(shí)現(xiàn)對(duì)后臺(tái)分析結(jié)果的動(dòng)態(tài)抓取和前臺(tái)的動(dòng)態(tài)刷新。
最后,在實(shí)際項(xiàng)目應(yīng)用中,平臺(tái)利用了規(guī)則引擎和數(shù)據(jù)模型的特性,高效大量地采集到了數(shù)據(jù)模型運(yùn)行期的原始數(shù)據(jù)。并利用Spark內(nèi)存計(jì)算和RDD彈性數(shù)據(jù)集等特性,對(duì)電商不同規(guī)則引擎中數(shù)據(jù)模型中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的分析計(jì)算。在結(jié)果評(píng)估章節(jié)可以看出,平臺(tái)在分析的
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