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BI 数据可视化平台建设(2)—筛选器组件升级实践

作者:vivo 互联网大数据团队-Wang Lei 本文是vivo互联网大数据团队《BI数据可视化平台建设》系列文章第2篇 -筛选器组件。 本文主要介绍了BI数据可视化平台建设中比较核心的筛选器组件, 涉及组件分类、组件库开发等升级实践经验,通过分享一些对交互和业务耦合度高的组件开发迭代的思考,希望可以给正在做组件重构解耦的读者带来启发。 往期系列文章: BI 数据可视化平台建设(1)—交叉表组件演变实战 一、引言 BI产品通常包含大量复杂的数据信息,需要对其进行快速和准确的处理和分析。筛选器可以帮助BI产品的用户快速地定位所需信息,并从海量数据中筛选出有用的数据,以便进行深入的分析和决策。敏捷BI作为公司内部用户数最多的可视化平台,随着平台的业务增长和版本迭代,其筛选器功能也越来越丰富和完善,旧的设计架构也显得越来越臃肿且难以维护,为了提高筛选器使用的稳定性和降低后续迭代维护成本,筛选器的架构升级已经不可避免了,本文主要给大家介绍一下筛选器组件的架构升级实践经验。 二、前期设计 2.1 组件选型 前期筛选器组件的职责和交互比较简单,主要是对图表数据进行单向的数据过滤,并没有应用到其他...

达达埋点迁移京东子午线实践 | 京东云技术团队

一、概述 1.项目价值及成果 使用集团的统一埋点采集能力和埋点平台,完成达达7条业务线共43个站点应用的埋点迁移,降低自研采集工具和平台的研发投入和机器成本,打通数据链路,创造更多的数据分析价值。具体降本增效价值如下: 1.1 数据分析价值:与京东流量数据打通,拉齐数据口径,流量串联 1)信息孤岛:快送与京东流量数据分离,库表访问成本高,也无法进行结合分析 2)数据口径:埋点规范对齐:比如广告位曝光、页面浏览等埋点上报规则,与京东的逻辑对齐,拉齐数据口径,提高准确度 3)用户信息串联:可以通过用户基础信息的串联,比如device_id,用户pin/supplier_id等,分析用户从京东入口进入的流量链路、以及进入京东流量的访问深度等等 1.2 减少迭代/维护人力成本:0.5人/年 1)天河平台迭代成本 2)流量传输链路运维成本 1.3 节省机器/中间件费用:2w+每年 1)减少2台云主机+估计2万左右/年中间件费用 2.项目节奏 二、方案调研选型 1.方案衡量 在初期,我们拟定了迁移方案一,但是考虑到迁移成本巨大,我们综合评估后,制定了方案二,基于迁移成本最小化等综合考虑,我们选取了...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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