随着企业数字化转型加速,海量数据的采集、处理与分析需求日益增长。传统数据处理方式效率低、扩展性差,难以满足实时分析与多源数据融合的需求。本项目旨在构建一个高效、可扩展的大数据开发平台,支持企业快速搭建数据管道、实现数据可视化与智能决策,广泛应用于金融、零售、制造等行业,助力企业提升数据驱动能力,优化运营效率与业务创新。
点击空白处退出提示
随着企业数字化转型加速,海量数据的采集、处理与分析需求日益增长。传统数据处理方式效率低、扩展性差,难以满足实时分析与多源数据融合的需求。本项目旨在构建一个高效、可扩展的大数据开发平台,支持企业快速搭建数据管道、实现数据可视化与智能决策,广泛应用于金融、零售、制造等行业,助力企业提升数据驱动能力,优化运营效率与业务创新。
本项目构建了一个集数据开发、管理与服务于一体的综合性大数据开发平台,主要包含以下功能模块:SQL查询、数据源管理、镜像管理、运行计划、运行实例、数据质量监控、数据服务发布、资源与费用分析以及系统管理等。平台支持用户通过可视化方式编写和调度SQL任务,实现对多源异构数据的统一接入与高效处理;提供完整的数据生命周期管理能力,涵盖数据接入、清洗、建模、调度与服务化全过程;同时集成数据质量校验与资源监控功能,保障数据准确性与系统稳定性。平台适用于企业级数据中台建设,支撑业务部门快速构建数据应用。
在本项目中,我主要负责大数据开发平台前端核心模块的开发与架构优化。重点实现了数据 Catalog 功能,包括数据库、数据表、文件集等资源的创建、编辑与层级展示;基于树形结构封装了可复用的 Catalog 树组件,支持动态加载、懒加载与权限控制。同时,完成了运行计划配置界面、DAG 任务流可视化编排及运行实例详情页的开发,通过自定义节点渲染与交互逻辑,实现任务依赖关系的图形化展示与操作。为提升 UI 一致性与开发效率,我对 Element-ui 进行了深度二次封装,抽象出适用于平台业务场景的表单控件、模态框、表格等通用组件,并统一管理全局样式变量与主题配置,显著提高了代码复用率与维护性。




评论