第3章需求分析

基于spark其实就是一种数据分析，而近年来，数据分析对于我们而言，是非常重要的，我们生活中和工作中，对于数据分析就显得相当重要，就比如说我们在淘宝上购买的产品，就需要实时更新数据，更新包裹的地址，一般情况下，包裹每到一个地方，物流就会自动更新，让我们能够更方便的了解包裹的情况，其实什么时候到，什么时候发货，这些都是很重要，因为只有通过数据分析，我们才能够了解我们购买的东西，通过分析得出，我们的包裹是否需要退货，是否正常运转。基于spark技术的数据分析，对于我们来说，是不可缺少的，对我们生活中方方面面都是影响很大的。
3.1分析系统需求
基于spark的数据系统分析，它和其他数据分析系统是有很多差异的，很多人对于数据分析的理解，认为数据分析主要是输入、输出还有处理。基于spark的数据分析主要针对数据处理问题，数据处理问题并不只是单纯的数据处理，而是包括了比较传统的数据处理，其实有：过滤、转化和加载等方面，它还能够自行计算，数据分析中，对于数据计算问题也是非常有必要的。
3.2分析系统可行性
本次设计利用了Flash，利用Flash就能够实现浏览器的可扩展性，可能很多人都知道，Flash是基于RIA，而且它的相应速度比较快，在某些方面提高了客户的体验，所以这个设计在技术方面是可行的。对于客户而言，在感知方面是很好的，页面的风格比较一致，而且整体的设计是比较简单大方的，对于客户就会有很强的体验感，操作就比较可行。本设计，对于客户的管理，是很有意义的，因为客户在操作之后，就会留下相应的信息，管理是可行的。

第4章系统设计

基于spark对于数据分析是很重要的，设计过程中，系统设计就显得比较重要，就像一个软件的设计，前期对于系统设计，是非常重要的，首先要考虑到它的功能，需要实现的是什么，进入系统的画面，这些都是很重要的。
4.1系统架构规划
其实系统的设计就是为了完成数据分析，主要任务就是通过UI来实现的，系统架构如下图4.1所示：

图4.1：系统结构
通过架构，我们得出了本系统一共被分为两部分，有元数据系统和数据分析系统，它们各司其职。元数据系统主要完成的是把我们需要的元数据进行配置，数据分析系统就是分析数据，为我们处理一些数据。
4.2程序设计思想与原则
设计首先要做到简单大方，整体风格要保持一致。设计的思想方面，元数据要遵从客户，遵从它的使用习惯，对于前台来说，要利用到PureMVC，后台则要利用Service，还有就是Dao的结构，它的代码如下图所示：

图4.2：类图

第5章系统实现

通过上述分析，我们得出了基于spark技术对于数据分析的重要性是不言而喻的，系统也是为了实现数据分析，数据处理已经数据输入等，通过设计，为我们实现了进行快速分析数据，快速处理一系列的数据问题。
5.1代码开发规范
代码开发是有流程的，对于系统设计，代码编写就非常重要，代码就相当于一篇文章主要表达的意思是什么，文章的结构是什么，对于本次系统设计，代码编写之前，我们要考虑的是系统的功能有什么，需要为我们解决的是什么问题等。
5.2系统登录和首页
系统登录是有登录入口的，一般Facade就是程序入口，一般情况下，首次登录都会进入到默认模块，界面会弹出logo，排列方法则是横排列的方法，具体如下所示：

图5.2：登录界面
5.3输入模型管理
管理系统当中，是有输入模型的，页面的设计和数据分析是大同小异的，系统设计中，除了有基本信息之外，还是需要一个模型的，这个模型绑定了数据源的，很多人会认为，有很多信息是需要手动填入的，其实并不是，编辑输入模型如下图所示：

图5.3：编辑输入模型
第6章结论
本文通过了基于spark数据分析系统的设计和实现进行研究和分析，系统的设计为我们解决了很多问题，通过spark数据分析，使我们在数据分析中带来了很多方便，为我们解决了一系列的数据分析问题，而系统设计的理念也有很多优点：1)为我们解决了传统的代码编写问题，设计和使用更灵活。2)利用spark增加了集群节点，还为我们提供了扩展问题。3)为我们提供了很多方便，数据分析减少延迟。

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