智能在线考试项目解决方案说明书.docx
智能在线考试项目解决方案说明书XX科技股份有限公司编制目录一、项目存在问遨及需解决问应1 .存在网题2 .需解决问睡3二'解决方案41 .解决方案架构42 .关键技术5三、开发范困71 .数据生产72 .数据采集/消费83 .数据分析94,数据展示10一、项目存在问题及需解决问题1 .存在问题传统方式组织考试，需要经历出卷、考试、阅卷、分析4个阶段,都存在一些不足：第一，重要劳动，造成人力、财力物力和时间资源的浪费；第二，人工出卷和人工阅卷本身存在较大的主观性和差异性，容易出错：第三，学生考试采用统一试卷，考试容易发生作弊现象。2 .需解决问题智能在线考试打破了传统考试无法比拟的便捷性，不再受时间和地域的限制，在互联网考试之前，如果一家企业或学校要举行一场考试，必须要到指定考场指定位置，然后线下组卷并打印成纸质试卷，在特定的时间由监考老师发放线下试卷，然后交卷回收，需要花费大量的时间进行人工阅卷，整个过程繁琐复杂周期长，且容易因判卷不公平产生各种误差。传统考试的考试报表统计工作基本让你无法想象其复杂程度，不像智能在线考试，它能够快速自动完成，且包括各种多样化的报表统计，如考生成绩、成绩统计、考试分析、答题统计等报表，轻松查看并导出各种格式进行在线归档。二、解决方案1 .解决方案架构我盥JK示质仟务U1.度控HK分枷以系统开发平台使用Hadoop大数据开发平台。IIadoop是一个高度可扩展的存储平台，可以存储和分发横跨数百个并行操作的廉价的服务器数据集群。能扩展到处理大量的数据，能提供成百上千TB的数据节点上运行的应用程序。Had。P能够有效的在几分钟内处理TB级的数据。相比关系型数据库管理系统更具有优势。它适用于任何规模的非结构化数据持续增长的企业，将帮助用户持续提高用户体验。系统采用面向对象的软件设计方法，把整个系统看作是多个离散对象的组合。系统设计时，首先把业务流程分解成功能模块及其业务实体对象，然后根据业务流程分析对于这些业务实体对象的操作方法，形成业务处理对象，最后把各个功能模块关联起来，形成系统。软件设计是一个将需求转变为软件的过程，系统通过逐步求精使得设计陈述逐渐接近于源代码。系统程序采用MVC的设计思想，将展现逻辑、控制逐辑、业务处理逻辑分离。系统采用参数化的设计思想，定义和管理系统的实体及配置，调整实体以适应外部变化。系统采用J2EE技术保证程序逻辑实现的平台无关性，并便于安装部署。系统采用AJAX技术，提高客户操作的交互性，保证实际使用的易用性。系统采用echarts可视化框架实现数据展示。2 .关键技术(1) HadpHadOoP是一个由APaChe基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。(2) SpringMVCSPringMVC:属于SpringErameWork的后续产品，已经融合在SpringWebFIOW里面。SPring框架提供了构殡Web应用程序的全功能MVC模块。(3) MyBatisMYBatis:是支持普通SQ1.杳询，存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBaIiS消除了几乎所有的JDBC代码和参数的手工设置以及结果集的检索。MyBatis使用简单的XM1.或注解用于配置和原始映射，将接口和Java的POJOS(P1.ainO1.dJavaObjects,普通的JaVa对象)映射成数据库中的记录。(4) EchartsECharts是一款基于Javascript的数据可视化图表库，提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。(5) MySQ1.MySQ1.是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQ1.AB公司开发，属于OraCIe旗下产品。MySQ1.是最流行的关系型数据库管理系统之一，在WEB应用方面，MySQ1.是最好的RDBMS(Re1.ationa1.DatabaseManagementSystem,关系数据库管理系统)应用软件之一。MySQ1.是一种关系型数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。MySQ1.所使用的SQ1.语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQ1.软件采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择MySQ1.作为网站数据库。(6) Hivehive是基于Hadoop构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的SQ1.查询方式来分析存储在Hadoop分布式文件系统中的数据：可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQ1.查询功能；可以将SQ1.语句转换为MapReduce任务运行，通过自己的SQ1.查询分析需要的内容，这套SQ1.简称HiveSQ1.,使不熟悉mapreduce的用户可以很方便地利用SQ1.,语言查询、汇思和分析数据。而mapreduce开发人员可以把自己写的mapper和reducer作为插件来支持hive做更复杂的数据分析。它与关系型数据库的SQ1.略有不同，但支持了绝大多数的语句如DD1.、DM1.以及常见的聚合函数、连接查询、条件查询。它还提供了一系列的：具进行数据提取转化加载，用来存储、查询和分析存储在HadoOP中的大规模数据集，并支持UDF(User-DefinedFundion)、UDAF(User-DefnesAggregateFunction)和UDTF(User-DefinedTab1.e-GeneratingFunction),也可以实现对map和reduce函数的定制，为数据操作提供了良好的伸缩性和可扩展性。(7) HBASEHBase-HadoopDatabase,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBaSe技术可在廉价PCServer上搭建起大规模结构化存储集群。(8) ZkeeperZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是GoOgIe的ChUbby一个开源的实现，是HadOOP和HbaSe的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。(9) F1.umeFIUme是CIoUdera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，FIUme支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，F1.ume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。三、开发范围1 .数据生产对于该模块的业务，即数据生产过程，一般并不会让你来进行操作，数据生产是一套完整且严密的体系，这样可以保证数据的安全性。但是如果涉及到项目的一体化方案的设计(数据的产生、存储、分析、展示)，则必须清楚每一个环节是如何处理的，包括其中每个环境可能隐藏的问题；数据结构，数据内容可能出现的问题。2 .数据采集/消费数据采集模块（消费），在企业中你要清楚流式数据采集框架f1.me和kafka的定位是什么。我们在此需要将实时数据通过f1.ume采集到kafka然后供给给hbase消费。f1.ume：CIOUdera公司研发适合下游数据消费者不多的情况；适合数据安全性要求不高的操作；适合与Hadoop生态圈对接的操作。kafka：Iinkedin公司研发适合数据下游消费众多的情况：适合数据安全性要求较高的操作（支持rep1.ication）；因此我们常用的一种模型是：线上数据一>f1.ume>kafka>f1.umc（根据情景增删该流程）>HDFS线上数据一>f1.ume>kafka>Sparkstreaming实时流式处理消费存储模块流程图:3 .数据分析我们的数据巳经完整的采集到了HBaSe集群中，这次我们需要对采集到的数据进行分析，统计出我们想要的结果。注意，在分析的过程中，我们不一定会采取一个业务指标对应一个mapreduce-job的方式，如果情景允许，我们会采取一个mapreduce分析多个业务指标的方式来进行任务。分析模块流程图:4 .数据展示数据展示模块流程图:
