分布式计算机软件数据整合平台设计

分布式计算机软件数据整合平台设计

梁肯

南宁市自然资源信息集团有限公司 广西南宁 530000

摘 要：大数据时代对数据特征的提取精细化程度越来越高、共享度环境持续改善。但是共享平台以数据为核心，从数据资源汇集整合、存储加工到挖掘处理，始终存在数据资源的计算量级难度。采取分布式计算结构，有利于分散数据计算难度，同时可以提高数据整合效率和质量。鉴于此，本文分析了数据整合框架结构，设计了分布式计算机软件数据整合平台，希望对建设基础数据平台和改善数据应用效果有所借鉴和参考。

关键词：分布式；计算机；软件数据；整合平台

分布式计算的英文全称为Distributed computing，也可以被定义为多组计算设备的分散系统结构，通过计算机网络相互链接与通信后形成的系统^[1]。在大数据时代，终端用户数据流量在不断提高，即便是云端大数据系统也很难处理呈几何倍数增长的零散信息。所以，采取分布式结构的数据计算系统，更利于数据收集与应用。为此，更有必要深入探讨分布式计算机软件数据整合平台设计方案。

一、数据整合框架结构

（一）网络服务系统构建

首先，通过图形化系统对视觉化数据进行筛选，排除非标准化的数据内容后，将数据可控性尽量提高。其次，通过页面编辑器对前端web页面进行优化，以用户思维和浏览习惯为依据，提高前端页面的操作性。再次，通过JS编辑器设计动态页面并生成html文件代码，修复主页面中的异常颜色文本bug。最后，运用样式表编辑器添加功能模块，收集前端服务数据，便于后台数据中心整理可用数据。此外，运用组件编辑器添加完善页面功能，对每个数据流组件自定义属性，从而获取数据流组件标准属性的信息。

（二）网络组织框架应用系统

通过个人portal允许注册用户保存常用网页连接，调集可用数据作为基础数据源。再用管理工具和业务系统对数据组成结构进行分析，保证业务系统的流程数据可用被完全记录，而管理工具则可以随时调取用户的原始数据^[2]。同时为网络应用系统设计权限条件，非管理员不具备调取数据资格，以此标准来限定数据流向，保护平台数据库资源安全性。最后通过可视化向导辅助管理员收集数据资料，降低数据资源获取门槛并提高数据操作的便捷性。

（三）文件输出框架支持扩展

分布式结构的计算模式，在文件处理作业上的基数量非常庞大，所以报表系统的重要性不言而喻。在文件输出框架中，设计支持扩展性内容，也是为了精准识别数据来源。除此之外，还可以添加网络服务定制系统，根据重点数据的推送量来进行评级，级别越高的用户网络数据持有量越高，专项数据服务的资源拓展量更大，以便为优质用户提供针对性更强的数据服务。

二、分布式计算机软件数据整合应用模式

（一）获取全局元数据

分布式系统结构最终要集合数据元信息并将数据结果存储在网络云端平台，为了满足这一应用场景，设计了基于 VDB 工作原理的系统结构。采用全局数据模型，以XML Schema获取全局元数据信息。元数据基础单元DABSet进入子集代码区间后，对ID信息、SrvTitle、DBDriver等数据模块信息进行整合，数据库核心元数据标准可以随时验证，并在根元素DBset的子节点中实现多组数据整合^[3]。关键数据再通过DBSource节点进行数值对比，帮助数据集合完成即时应用。那么整个系统中的数据元也就完成了信息整合，并不会限定其数据来源，也可以通过数据描述增强其识别度。全局模式下，数据关系列表符合数据架构的虚拟环境，必选数据可以被重复录入。那么节点数据子集就可以完成自定义，属于自定义类型的数据集合可以被定义为归属于本地引用。

（二）获取局部元数据

全局元数据可以为分布式结构提供基础数据的源代码，这是计算数据信息总量的必要条件。但是全局数据对于终端数据的提取功能并不完善，那么用户数据的整理也就容易出现数据冗余。所以，在数据库结构中，用户注册的基础数据需要通过位置、类型、属性等关键数据集信息进行判断，也因此更加需要局部元数据作为计算条件。在获取局部元数据的过程中，为了保证数据正确性，分布式结构可以采取共享数据的开源方案。但是在提取用户元数据信息时，需要符合以下流程。

一方面，需要获取数据集中的元数据。这一部分数据获取可以通过JAVA编程来实现，以DatabaseMeta反馈的数据集合特征来进行数据产品String dbname检索。同时在根据String dbDriVersion对分区数据中符合string 形式的数据资料进行提取，最终生成attributes数据结果。另一方面，需要获取知识元数据，也是借助JAVA编程实现的辅助功能设计。进入String sql端口后，关键接口Statement stmt完成数据回复，在终端主体知识元数据信息中示意ResultSet rs数据结果，主体知识元数据结构所得结果通过管理员验证后存储于核心数据库。

（三）数据源应用

在即插即用的数据源结构设计中，数据源属性应用符合分类特征性。也就是异构数据应满足的 wrapper数据输出形式，且每个wrapper都有一个唯一对应的数据源信息，系统数据总量不变的情况下扩展性满足当前数据应用需要。虽然wrapper仅局部单向数据计算能力，但是可以独立完成自上而下的有序计算，所以并不需要过多的复合计算参数，异构特征也可以屏蔽掉无用数据干扰。那么系统扩展性功能反而能够得到强化，即便是出现了全新的数据源信息，也可以在增加接口数量后快速得到数据源结果。所以，数据源注册时间具有调集数据资源的互助性特征，满足分布式结构的计算需要。访问接口定义由管理员独立完成即可，数据源包装器也可以依据具体的计算量而定，自由度和应用条件更为宽泛，符合分布式数据源的应用特点。通常情况下，最小数据源也可以在原始状态下完成调度，并不需要额外添加计算条件，所以分布式计算系统的数据整合能力更强且计算效率更高。

（四）分布式数据处理流程

考虑到分布式数据源所具备的多样性，在调度数据源之前以原始数据为驱动条件，具体的分布式数据处理流程如下。其一，完成数据源可用性评价，验证数据源信息真伪度，以发送数据源验证请求为初始条件。其二，如果发现数据源并不可用，直接剔除其数据源备用条件身份。如果发现数据源为真实可用数据信息，则即时发送数据应用请求。其三，系统结构内部都必须处理当前监听数据，假设数据源提交有误，需要依据实际应用请求会话给予回复。如果数据源真实有用且已经发送请求，则将其作为同构数据打包处理同时发送到本地缓存，再发送给核心数据库，云端用户可以直接调取数据库源信息。

结语

综上所述，分布式计算系统的数据整合框架结构，主要有网络服务系统构建，以及网络组织框架应用系统，根据数据应用需求可以适当添加文件输出框架支持扩展。分布式计算机软件数据整合应用模式，通过获取全局元数据和局部元数据来完成数据资源调取，再通过数据源应用层的数据元信息真伪度判断可用性，分布式数据处理流程可以有管理员进行整理，云端用户可以直接调取数据库源信息，进而提高数据资源的共享度。

参考文献：

[1]周少珂,王雷,崔琳,郭璇,万小舟.大数据Hadoop技术完全分布式集群部署[J].工业控制计算机,2021,34(08):101-103.

[2]杨荣荣.计算机软件数据整合虚拟数据库体系研究分析[J].电子测试,2020(22):76-77+110.

[3]杨舒,苏放.基于微服务的分布式数据安全整合应用系统[J].计算机工程与应用:1-12.