面向大数据应用的分布式服务平台设计与实现

孙文俊?王子杨

摘要：在大数据应用环境中，分布式服务平台可对多个数据源进行同步解析与转化，并利用关键技术，例如分布式查询和SQL解析，对服务数据进行组合编排，从而满足动态数据服务的处理需求。该分布式服务平台设计与应用面向大数据应用，采用Java作为开发语言，Spring Boot作为开放框架，并通过项目构建工具进行应用，对分布式服务平台的整体框架进行搭建。该分布式服务平台的功能设计包括多元数据源支持、SQL语句查询功能、多数据服务管理、动态数据服务管理等功能，可有效地对多数据源进行转移与处理。旨在服务注册与数据转换的基础上，提高分布式服务平台的数据服务与组合编排的综合能力。

关键词：大数据；分布式；服务平台；设计

在大数据视角下，分布式服务平台的搭建与应用，要在数据挖掘和数据集成处理的基础上完善分布式服务平台的架构和数据处理功能，有助于提高分布式服务平台的数据分析与处理的综合水平。分布式服务平台是基于大数据框架，根据数据分析需求为企业等提供有效的数据应用服务[1]。为了解决数据存储容量与数据增长速度之间的矛盾，在分布式服务平台设计中，需要充分发挥大数据的集成处理优势，对分布式服务平台的架构和数据处理过程等进行优化，从大数据服务处理和分布式计算的视角出发，将数据处理和数据存储结合起来，利用G数据集成分析的基础上，提高分布式服务平台数据分析与处理的综合水平[2]。

一、面向大数据应用的分布式服务平台功能需求分析

分布式服务平台设计应以大数据存储、处理和应用为核心。因此，建立统一的数据集群，并增强数据输入和输出，对分布式服务平台的全域数据进行整合与处理，可提高其功能效果[3]。对分布式服务平台的大数据处理过程进行优化中，其功能设计应包括以下方面：①多数据源支持。分布式服务平台要处理来自不同数据存储方案的大数据信息，因此需要满足不同业务需求。在大数据技术的应用下，标准化的分布式服务平台设计可将分散储存在各个底层数据源的数据进行整合与处理，满足数据管理与控制的综合需求[4]。②SQL语句查询设计。由于不同数据库采用不同的查询语法规则，分布式服务平台在开发与应用中，海量数据的分散存储会对数据传输过程产生直接影响。为解决数据访问问题，分布式服务平台应建立多数据源的统一访问接口，并对数据处理和访问接口进行处理，以确保不同类型数据的传输与控制。数据服务开放应通过数据操作处理，利用异构数据源，优化大数据信息服务方式，以数据服务为中心，提高大数据分析与处理的综合水平。建立统一查询接口，以应用接口（API）的形式快速分配分散储存的数据到不同的应用场景中。③多数据服务管理应包括标准化的服务功能开放及拓展，同时也要应对分布式服务平台中的数据服务过程进行优化，以提高大数据应用处理的综合水平。具体包括账号注册、数据采集、数据处理等内容。通过数据服务认证鉴权与服务限流、服务编排等功能的应用，可提高数据服务效率。④动态数据服务管理需要在建立分布式服务平台之后，结合动态数据的变化过程，对数据处理过程以及动态数据变化等进行综合控制。可以利用SQL数据库来对动态数据传输过程和数据操作服务等进行数据处理，从而提高动态数据传输和采集的应用水平。在搭建和应用分布式服务平台时，用户权限管理需要根据平台的操作需求，分析不同数据源的权限设计模型存在一定的差异性。在安全开放的环境下，可以设计一个以角色权限管理中心为核心的用户权限管理平台，并在建立统一用户管理评估的基础上，对数据服务过程、操作权限、账户修改等进行完善，从而提高用户操作管理的综合水平。

二、面向大数据应用的分布式服务平台的架构设计

在大数据技术的应用下，为了优化多数据源的动态服务机制，需要通过分布式服务平台对不同数据源进行统一管理。根据不同的数据业务的处理流程及操作需求，可以通过公共数据传输与控制，在数据访问处理的过程中针对性地进行管理，从而提高大数据信息处理的综合水平。

三、面向大数据应用的分布式服务平台功能设计

（一）数据分配管理模块

为实现数据统一管理，需要建立以下表格：

数据源基本信息表：记录数据源的基本信息，如数据源ID、名称、描述等。数据源库信息表：记录数据源库的信息，如数据源ID、数据库类型、服务器地址、端口号、用户名、密码等。数据源表信息表：记录数据源表的信息，如数据源ID、表名、表描述、所属数据库等。数据源表字段表：记录数据源表的字段信息，如字段名、字段类型、长度、是否主键、是否允许空等。在分布式服务平台中，需要对以上表格进行针对性的管理，包括数据库信息、数据表名、数据库结构、字段名和数据操作权限等。同时，也要利用配置文件，实现元数据的管理与控制。在大数据应用中，以数据库为基础，通过对数据源信息表进行构建，在数据分析处理的基础上，可通过数据源表的信息处理，对数据源标识、数据源名称、数据库名称等进行针对管理。这样可以保证数据的一致性和准确性，提高大数据信息处理的效率和质量。在元数据管理中，确实要对多数据源的底层信息进行维护。这可以提供添加数据源和删除数据源的接口来实现。当用户在连接数据源后，就可以对数据源信息进行插入与处理，并将数据库信息插入到数据库信息表中。这样，我们就可以保证多数据源的底层信息得到合理的管理和维护。与此同时，对于数据查询管理，我们可以使用数据库的唯一标识来进行操作和控制。在进行数据处理的过程中，我们也可以利用数据整合与信息处理的手段来完善数据操作与信息处理的过程，从而提高数据操作控制的水平。总之，對元数据的管理要做到全面、系统和可持续性，这样才能确保大数据系统的稳定和高效。

（二）SQL语句处理功能

在建立多数据源管理机制下，分布式服务平台的数据整合与处理应该从数据分析的角度去进行。需要设计一个统一的数据访问接口，以满足分布式服务平台的数据操作需求。在引入分布式查询引擎后，可在连接数据源以及执行SQL查询时进行错误上报，从而达到数据信息操作与处理的目的。在构建多数据源处理功能模块中，确实需要引入SQL解析功能。这个功能可以将统一的数据访问接口接收的数据进行解析处理，从中提取SQL语句中的数据源、数据表、过滤条件、字段、分组表单等相关信息。根据这些信息，就可以构造针对不同数据源的查询任务，并通过数据查询与处理，对数据结构进行合并，达到多数据源统一管理的目的。在接收分布式服务平台的多数据源后，可利用SQL语句对数据源、数据表、过滤条件等相关信息进行针对处理，在数据查询与分析的基础上，提高分布式服务平台的数据处理效果。

（三）多数据源服务管理功能设计

在多数据源查询与信息处理的过程中，分布式服务平台可基于数据查询和处理结果，将SQL语句交由数据解析模块进行处理，以获得基本的相关数据信息。通过大数据平台的应用，分布式服务平台可以对不同数据源获取的数据进行控制和转换，并将各个任务的接口进行封装处理，进而实现多数据源服务的管理目标。在分布式服务平台的多数据源查询与处理中，当外部访问相关数据服务时，可以判断缓存数据的准确性和有效性。在整合和处理相关数据时，可以调用SQL解析子模块获取多数据源信息，并对SQL数据进行校验，避免出现数据服务不到位的情况发生。在构造SQL时，使用统一的数据查询接口对相关数据进行查询与处理，以达到数据管理与控制的目的。为解决分布式服务平台的数据源问题，在优化数据查询过程并建立数据库时，需要强化数据库连接模块和任务构造模块之间的逻辑关系，按照底层数据库提供的访问接口格式，对查询数据进行封装处理，完成数据查询操作。查询处理完成后，将所有数据查询结构进行封装返回。这样可以提高整个系统的数据查询效率和稳定性。

（四）动态服务功能设计

动态服务子系统是分布式服务平台中的一个重要组成部分，主要用于处理查询任务的封装服务。该系统通过整合和处理分散存储在各个底层数据源中的数据，对构建SQL语句后的数据集合进行整合和调整，从而提高数据分析的综合水平。在分布式服务平台搭建与应用中，该系统可以快速适配不同的应用场景，通过统一数据出口和强化的数据输入输出规范，实现动态数据服务配置控制。同时，通过Web管理页面进行数据源连接信息的配置进而字段、数据类型以及语句编辑等综合控制，满足数据统计与分析的综合需求。在数据服务执行操作过程中，该系统可对多个数据源查询过程进行优化，并将查询结果返回到数据服务请求中，以对外发布相关数据和服务，从而达到动态数据分析与处理的目的。在分布式服务平台的动态数据分析中，有许多功能需要实现，比如元数据查看、SQL查询语句编辑、服务模型配置以及服务数据定义等。其中，为了获取分布式服务平台的服务数据，可查询元数据中的基本信息表，获取全部在线数据源的信息，并在可视化页面中，对相关数据源连接中的数据库表以及元数据信息进行综合处理。利用SQL语句进行编写，实现信息数据整合与处理的目的。在Web服务输入输出模型搭建中，还需要对SQL语句以及服务模型配置进行完善。在生成服务请求参数以及相应参数后，将相关数据信息被存储到数据服务信息表中。为了在分布式服务平台实现数据整合与处理，需要使用数据源配置信息提取元数据。通过使用数据源的唯一标识，可以编写SQL查询语句来获取元数据信息。编写好SQL查询语句后，还需要进行测试，以获取查询字段和查询条件信息。在对服务信息和查询服务进行优化的过程中，应根据数据服务需求，整合元数据服务信息并进行传输。

四、面向大数据应用的分布式服务平台的开发实现

（一）系统开发环境

考虑到不同的开发语言具有一定的差异，因此，在实际的开发情况及分布式服务平台搭建应用的需求的基础上，在分布式服务平台数据整合与分析中，选用Java作为开发语言，以Spring Boot作为开放框架，统一使用Git进行版本管理，以提高分布式服务平台的软件操作与处理效率。在分布式服务平台开发中，主要依赖64位操作系统，建立元数据管理机制后，通过数据统计与分析，综合管理该平台的数据处理过程以及数据库表之间的联系，以进一步提高数据管理与操作控制的综合水平。

（二）功能模块的实现

在设计分布式服务平台的功能模块后，可以充分发挥SQL语句的优势，来优化分布式服务平台的数据传输和信息处理过程。通过SQL语句可以获取分布式服务平台的数据源、数据表、查询字段、过滤条件等相关信息。使用SQL Parser工具来解析SQL语句，并建立抽象语法树，依靠Visitor接口进行数据处理，从而满足不同数据解析需求。

①数据分配管理模块。为了更好地管理分布式服务平台的数据，需要对数据进行分类，然后优化数据分配的过程。在数据切换过程中，可以采用前后端分离框架，通过缓存数据进行统一分配，利用内存队列来保存数据操作，并串行执行。首先删除缓存数据，然后再对数据进行更新。如果出现数据更新失败的情况，可以先清空处理后，再更新缓存数据，并将数据请求发送到队列中。在进行相关操作时，需要优化以避免出现重复性操作。完成缓存数据更新与处理后，可对相关数据的读取过程进行处理，以确保分布式服务平台的数据处理过程具有统一性。

②SQL语句处理功能实现。分布式服务平台中的SQL语句解析是通过SQL Parser进行的数据处理。在对SQL语句进行解析处理后，可以通过Vistor接口来满足不同数据解析的需求。通过解析数据对象，可以实现缓存数据的读取与应用。为实现这一目的，可以继承并实现相应的接口。

③多数据源服务管理功能实现。多数据源服务管理是通过对不同数据进行统一分类的数据查询，针对新增数据源的缓存和传输过程进行整合，以满足大数据分析与处理的综合需求。这种方法可以提高分布式服务平台的扩展性，并利用连接驱动的查询模式，为其提供查询接口服务。添加配置信息的API可以通过网页上的服务调用Drill来实现，发送HTTP POST请求可以使用Java。添加完整的数据源配置信息后，查询API可以使用Drill来发送SQL语句，完成多数据源的查询任务。

（四）动態服务功能实现

在搭建与实现动态数据管理的过程中，分布式服务平台应该利用Spring boot的controller路径参数来实现动态数据服务。根据数据服务名称，进行相应的请求处理，实现相关数据请求的处理。这对于提高动态数据的综合管理水平具有现实意义。在实际的处理中，可以制定访问数据，对相关数据信息进行过滤，并进一步提高数据分析、动态生成、下线等处理效果。

（五）分布式服务平台的功能应用

在搭建与应用面向大数据的分布式服务平台时，需要在元数据缓存和数据分析处理的基础上，利用数据库链接查看平台的数据库列表。点击链接后，可以对数据库的所有字段进行操作与处理，以满足多数据源统一分配传输与应用的综合需求。在分析分布式服务平台的多数据源查询过程中，点击数据源后，可执行文件数据，并通过数据库链接编写并查询SQL语句。在动态服务数据管理与分析中，服务的请求参数以及响应参数可以通过SQL自动映射获得，制定服务名称后，可以利用可视化Web服务组合编排的方式整合访问信息以及数据处理过程。这种方式基本可实现内部服务、新增数据服务以及组合服务的全生命周期管理，有助于推广和应用分布式服务平台。

五、结束语

在设计和应用面向大数据应用的分布式服务平台时，要通过Java、Spring Boot等技术对平台的动态数据分析、数据转换以及数据服务调用请求等进行优化，将动态数据分类与转换，从而满足数据服务的综合需求。在搭建和应用分布式服务平台时，应设定有效的操作权限，并对服务注册、服务组合等进行优化，提高分布式服务平台的数据服务与操作水平。通过组合服务，可实现大数据应用的全生命周期管理，有助于提高分布式服务平台的实践应用价值。

作者单位：孙文俊 王子杨 中国电子科技集团公司第二十八研究所

参  考  文  献

[1]李艳红，成芳，沈朋礼等.高精度位置服务平台分布式架构研究与设计[J].全球定位系统，2022，47（04）：84-92.

[2]朱云杰.面向大规模集群的网元自动巡检系统设计与实现[J].软件导刊，2022，21（01）：216-221.

[3]凌飞，张福景，杨天奇等.基于分布式平台的TCMS集成设计与实现[J].铁道机车与动车，2021（08）：30-33+5-6.

[4]赵兴涛.规划建设BIM培训考核平台设计[J].电子技术与软件工程，2021（06）：166-167.