论文总字数：38311字

摘 要

随着信息技术的发展，国民整体生活水平的提高，网络购物已经得到大家的重视以及普及化。海量数据的产生蹴就了电商系统与大数据的结合，通过对海量数据的提取与分析，发现其隐藏的价值并且通过可视化的途径显示出来。

本系统采用JAVA面向对象编程，使用了微服务的思想，Spring，SpringMVC，Mybatis框架,以MySQL作为数据库，包括重要的两部分，第一部分是电商平台的搭建，并且使用zookeeper dubbo的结构化注册体系实现高并发，使用HA主从复制机制实现高可用，引入redis缓存技术给予客户更好的购物体验，通过rabbitMq消息队列技术实现数据的异步入库，减缓数据库压力，添加阿里巴巴的MyCat现分库分表，将海量的数据存储到mysql数据库中，使用Nginx技术实现服务器地址的重定向。第二部分是大数据可视化子模块，使用了echarts可视化工具技术。并且还配置Swagger-ui使前后端交互可视化。

本系统涉及到9个子服务器：SSO单点登录服务器（jt-sso），爬虫服务器(jt-jsoup)，消息队列服务器(jt-rabbitmq)，购物车服务器(jt-dubbo-cart)，订单服务器(jt-dubbo-order)，检索录服务器(jt-dubbo-search)，后台管理服务器(jt-dubbo-manage)，前台服务器(jt-dubbo-web)，数据可视化服务器(jt-echarts)。

关键词：大数据可视化，电商系统，SSM，高并发，高可用

Analysis Of Data Visualization Technology Based On E-commerce Platform

ABSTRACT

With the development of information technology and the improvement of the overall living standard of the people, shopping has been attached great importance and popularized.The production of massive data roughly combines the e-commerce system and big data. Through the extraction and analysis of massive data, the value of its shadow collection is discovered and displayed in a visual way.

This system involves nine sub-servers: SSO single sign-on server, crawler server, message queue server, shopping cart server, order server, retrieval record server, background management server, foreground server, data visualization server.

This system USES JAVA object-oriented programming, The idea of using microservices, Spring, SpringMVC, Mybatis framework to MySQL as a database, This System using a zookeeper dubbo structured registration system to realize the high concurrency, use HA master-slave replication to achieve high availability, the introduction of redis caching technology to give customers a better shopping experience, through the rabbitMq asynchronous message queue technology to realize data storage, reduce pressure on the database,Add alibaba's MyCat sub-library sub-table, store massive data locally, and use Nginx technology to achieve load balancing of the server.The second part is big data visualization submodule, which USES echarts visualization tool.Configuration of Swagger- UI to visualize pre - and post-end interactions.

Keywords: big data visualization, e-commerce system, SSM, high concurrency, high availability

目录

摘 要 I

ABSTRACT II

第一章 引 言 1

1.1课题背景 1

1.2现状研究 2

1.2.1国内现状研究 2

1.2.3国外现状研究 2

1.3目的和意义 3

1.4重难点分析 3

1.5论文组织结构 3

第二章 技术简介 5

2.1 开发工具 5

2.2开发技术 5

2.2.1 SSM（Spring，SpringMVC，Mybatis）框架 5

2.2.2 zookeeper dubbo 6

2.2.3 redis集群缓存技术 7

2.2.4 rabbitMq消息队列 7

2.2.5 MyCat分库分表读写分离技术 9

2.2.6 Nginx反向代理技术 9

2.2.7 echarts数据可视化技术 9

2.2.8 Swagger-ui前后端交互可视化 10

2.2.9 微服务思想 10

2.2.10 Solr检索技术 10

第三章 需求分析与系统分析 11

3.1需求分析 11

3.2系统的分析 11

第四章 系统设计 12

4.1系统架构图 12

4.2系统架构详细设计 13

4.2.1前台子系统 13

4.2.2检索子系统 13

4.2.3后台子系统 13

4.2.4购物车子系统 13

4.2.5订单子系统 14

4.2.6消息队列子系统 14

4.2.7单点登录子系统 14

4.2.8爬虫子系统 14

4.2.9数据可视化子系统 14

4.3系统流程图 15

4.3.1 用户流程图 15

4.3.2 子系统间流程图 16

4.4 大数据可视化子系统功能图 16

4.5系统类图 17

4.5.1web部分实体类图 17

4.5.2web数据可视化系统实体类图 21

4.6数据库设计 24

第五章 系统实现 30

5.1电商平台系统的实现 30

5.1.1 JT首页 30

5.1.2 JT注册页面 30

5.1.3 JT商品列表页面 32

5.1.4 JT登录页面 32

5.1.5 JT商品详情页面 34

5.1.6 购物车页面 36

5.1.7 订单详情页面 38

5.2大数据可视化子系统的实现 38

5.2.1 管理员登录 38

5.2.2JT可视化后台首页 39

5.2.3 成交额精确显示 44

5.2.4 订单可视化的精确显示 46

5.2.5 会员用户地区分布可视化 48

5.2.6 商品销量实时的可视化分析 50

5.2.7 商品销量历史可视化分析 51

5.2.8 最热商品可视化 51

5.2.9 各类商品市场占有可视化分析 53

5.2.10 同类商品市场占有可视化分析 54

第六章 系统测试与分析 55

6.1电商平台系统的部分的功能测试 55

6.2可视化子系统的功能测试 55

第七章 总结 57

致 谢 58

参考文献 59

第一章 引 言

1.1课题背景

随着网络的普及，电子商务已经成为了网络技术应用的重点发展方向，网络全球化的特点是开放性、全球性、低成本、高效率，而这也是电子商务的内在特征。

大数据改变的不仅仅是我们的生活还要思想和工作。首先，我们所需要的不再是随机取样而是所有数据，并且不讲究因果，更多的是数据的相关联性。其次是商业变革，电商系统，电子商务等管理，运营方式都在被数据化，“量化”。“取之不尽，用之不竭”的数据也给这种运营模式提供了无限的可能和奠定了基础，大数据市场目前是三足鼎立的形式存在着，分别是：数据、技术、思维。最后是管理变革，数据主宰一切，管理变得可视化，针对化，一切有根可寻。掌控数据就等于掌握了生产与管理的一切状态与发展，所以数据管理是自由与责任并举的。

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