分布式任务调度中心后台管理系统-可视化调度运维平台
2026-06-21 12:18:05
行业：医疗健康、内容平台
载体：Windows应用、框架或代码包
技术：Java、TensorFlow Lite
业务和功能介绍
立项背景与目标
企业多业务存在大量定时数据同步、批量计算、日志清理等定时任务，传统单机定时脚本存在分散难管控、执行失败无告警、运行数据无法追溯、执行状态不透明等问题。本项目搭建统一分布式任务调度平台，实现全量任务集中管控、执行过程可视化监控、异常自动告警，保障批量任务稳定可靠执行。
核心功能模块
任务基础管理：统一录入、启停、编辑定时任务，当前在线运行任务共 8 个，支持自定义执行周期、重试策略；
分布式执行器管控：对接 1 台在线执行器机器，实现任务远程分发、资源隔离、负载均衡；
调度数据可视化报表：基于 ECharts 实现日期分布折线图、任务成功率饼图，统计周期内累计调度 115429 次，直观区分成功 / 失败 / 进行中三类任务状态；
异常运维模块：任务执行失败实时推送告警，留存全量调度日志，支持按日期筛选历史记录、定位故障任务。
业务流程
运维人员在后台创建定时任务并配置调度规则，调度中心按时间规则自动向执行器下发任务；任务执行后自动采集运行结果，写入数据库统计数据；前端实时渲染可视化报表，出现失败任务时触发消息告警，运维可查看报表与日志排查问题。
企业多业务存在大量定时数据同步、批量计算、日志清理等定时任务，传统单机定时脚本存在分散难管控、执行失败无告警、运行数据无法追溯、执行状态不透明等问题。本项目搭建统一分布式任务调度平台，实现全量任务集中管控、执行过程可视化监控、异常自动告警，保障批量任务稳定可靠执行。
核心功能模块
任务基础管理：统一录入、启停、编辑定时任务，当前在线运行任务共 8 个，支持自定义执行周期、重试策略；
分布式执行器管控：对接 1 台在线执行器机器，实现任务远程分发、资源隔离、负载均衡；
调度数据可视化报表：基于 ECharts 实现日期分布折线图、任务成功率饼图，统计周期内累计调度 115429 次，直观区分成功 / 失败 / 进行中三类任务状态；
异常运维模块：任务执行失败实时推送告警，留存全量调度日志，支持按日期筛选历史记录、定位故障任务。
业务流程
运维人员在后台创建定时任务并配置调度规则，调度中心按时间规则自动向执行器下发任务；任务执行后自动采集运行结果，写入数据库统计数据；前端实时渲染可视化报表，出现失败任务时触发消息告警，运维可查看报表与日志排查问题。
项目实现
整体架构与技术设计
采用前后端分离架构，后端基于 SpringBoot 整合 XXL-Job 核心调度框架，MySQL 存储任务配置、调度日志；前端使用 ECharts 封装可视化组件，分层拆分为任务管理、执行器管理、报表统计、告警通知四大模块，支持单执行器分布式任务分发，低耦合易扩展。
个人负责模块与量化成果
独立完成可视化报表模块开发，实现日期分布折线图、成功率饼图双图表联动；完成调度日志分页查询、多条件筛选功能；优化日志入库性能，支撑累计 11 万 + 调度记录流畅查询；平台上线后实现 8 个业务定时任务统一托管，任务执行可视化全覆盖，任务故障定位效率提升 70%。
项目难点与解决方案
难点 1：海量调度日志查询缓慢，加载报表卡顿
解决方案：对调度日志表按日期分表存储，添加任务 ID、执行状态复合索引，图表数据做分页聚合预计算，页面加载速度提升 85%；
难点 2：多任务并发执行时执行器资源争抢
解决方案：新增任务权重分配、并发限流配置，支持限制单执行器最大并行任务数，避免资源耗尽；
难点 3：图表多维度数据实时同步延迟
解决方案：采用定时缓存刷新机制，异步统计成功率数据，降低前端实时查询数据库压力。
采用前后端分离架构，后端基于 SpringBoot 整合 XXL-Job 核心调度框架，MySQL 存储任务配置、调度日志；前端使用 ECharts 封装可视化组件，分层拆分为任务管理、执行器管理、报表统计、告警通知四大模块，支持单执行器分布式任务分发，低耦合易扩展。
个人负责模块与量化成果
独立完成可视化报表模块开发，实现日期分布折线图、成功率饼图双图表联动；完成调度日志分页查询、多条件筛选功能；优化日志入库性能，支撑累计 11 万 + 调度记录流畅查询；平台上线后实现 8 个业务定时任务统一托管，任务执行可视化全覆盖，任务故障定位效率提升 70%。
项目难点与解决方案
难点 1：海量调度日志查询缓慢，加载报表卡顿
解决方案：对调度日志表按日期分表存储，添加任务 ID、执行状态复合索引，图表数据做分页聚合预计算，页面加载速度提升 85%；
难点 2：多任务并发执行时执行器资源争抢
解决方案：新增任务权重分配、并发限流配置，支持限制单执行器最大并行任务数，避免资源耗尽；
难点 3：图表多维度数据实时同步延迟
解决方案：采用定时缓存刷新机制，异步统计成功率数据，降低前端实时查询数据库压力。
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## 一、项目概述
本项目是一个基于 Java 的**东京奥运会（2020）赛事数据爬虫与可视化系统**，以新浪体育东京奥运专题页面（`http://2020.sina.com.cn/`）为数据来源，自动抓取奥运**新闻资讯**和**中国代表团各项目奖牌数据**，持久化存储至本地 MySQL 数据库，并通过图形化桌面界面（Java Swing）进行数据展示与查询。
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## 二、业务背景
东京奥运会于 2021 年 7 月 23 日至 8 月 8 日举行（因疫情延期一年）。新浪体育为此开设了专题页面，提供实时新闻报道和各项目奖牌查询 API。本项目通过爬虫技术对上述数据进行采集，服务于以下业务场景：
- **赛事跟踪**：快速聚合奥运新闻，方便集中浏览。
- **奖牌统计**：自动汇总中国代表团在射击、乒乓球、举重、跳水等 13 个重点项目的金/银/铜牌数量。
- **数据查询**：支持按关键词检索新闻标题和赛事名称，实现快速定位。
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## 三、系统功能介绍
### 3.1 主界面 — 爬虫启动
| 功能 | 说明 |
|------|------|
| **一键爬取** | 点击"开始爬取"按钮，系统自动清空旧数据并重新采集 |
| **新闻采集** | 抓取新浪奥运首页的新闻链接，逐条进入详情页提取完整内容 |
| **奖牌采集** | 依次调用新浪奥运奖牌 API，获取 13 个运动项目的实时奖牌数据 |
| **进度反馈** | 控制台打印"....."进度提示；采集完成后弹出"爬取成功"对话框 |
| **自动跳转** | 成功后自动关闭启动窗口，打开"奥运数据一览"展示窗口 |
### 3.2 数据展示界面 — 奥运数据一览
#### Tab 1：新闻信息
| 功能 | 说明 |
|------|------|
| **列表展示** | 以表格展示所有新闻的标题、发布时间、发布者、正文内容 |
| **关键词搜索** | 在搜索框输入新闻标题关键词，点击"查询"进行模糊匹配过滤 |
| **实时刷新** | 界面加载时自动从数据库读取最新数据 |
#### Tab 2：奖牌信息
| 功能 | 说明 |
|------|------|
| **列表展示** | 以表格展示 13 个运动项目的金牌、银牌、铜牌合计数 |
| **关键词搜索** | 支持按赛事名称（如"乒乓球"）进行模糊查询 |
| **实时刷新** | 组件渲染时自动加载数据库记录 |
**涵盖的 13 个赛事项目：**
> 射击、篮球、三对三篮球、田径、游泳、乒乓球、羽毛球、举重、跳水、蹦床、竞技体操、艺术体操、赛艇
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【立项背景与目标】
随着电商平台竞争加剧，企业对竞品价格监控、市场趋势分析和用户评论洞察的需求日益迫切。传统人工采集方式效率低下、覆盖不全、数据滞后。本系统旨在构建一套自动化、分布式的电商数据采集与分析平台，实现对主流电商平台（淘宝、京东、拼多多、抖音）商品数据的全天候自动采集与智能分析，为企业提供实时、准确的市场情报和决策支持。
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3. 数据清洗与存储管道：自动完成数据去重、格式标准化、异常值过滤，结构化存入MySQL集群，同时同步至Elasticsearch实现毫秒级全文检索。
4. 智能分析模块：提供价格波动趋势分析、竞品销量排名、用户评论情感分析（好评/中评/差评自动分类），通过ECharts大屏实时可视化呈现。
5. 异常告警系统：支持价格突变、商品下架、评论异常等场景的阈值告警，通过钉钉/邮件/飞书实时推送。
【业务流程】
用户配置采集任务（选择平台→品类→字段→调度策略）→系统自动分发至Celery任务队列→Redis去重后分配给各Worker节点→Scrapy/Playwright执行页面抓取→数据经清洗管道处理后入库→前端Dashboard实时展示采集进度与数据分析结果→异常数据触发告警通知。
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2. 搭建拖拽式可视化建模平台，通过算子实现数据自助加工，降低使用门槛
3. 新增定时任务调度功能，实现建模任务自动化执行
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物联网实时大数据清洗BI报表-实时报表
一、项目背景
工厂内机床、设备通过PLC采集温湿度、压力、电量、加工计数等实时物联网数据，经Modbus 等协议接入Kafka。原始数据存在大量重复、异常、乱序、跳变问题，无法直接用于MES系统与生产大屏；设备运行状态（绿/黄/红/灰）无统一规则，加工计数易重复统计，亟需一套从0到1的实时数据清洗与治理体系。
二、项目目标
1. 建立设备状态标准化规则，自动识别正常、告警、故障、停机状态并统计各状态持续时长；
2. 构建生产加工计数清洗规则，过滤重复上报数据，处理人工重置等异常场景，保证计数准确；
3. 输出标准结构化数据，支撑MES系统、生产可视化大屏分钟/小时/日报表展示。
三、项目概述
该项目为工业物联网数据治理从0到1建设，采用Flink +Doris 技术架构。从Kafka消费设备实时采集数据，通过自定义清洗规工重置场景处理。清洗后数据写入聚合表，为下游MES系统、可视化大屏提供分钟级至日报级的标准化数据，支撑生产监控、趋势分析与产能统计。
项目职责：
1. 独立负责工业物联网数据治理项目从0到1设计与落地，参与整体架构方案讨论，最终确定并实现Flink +Doris 实时数仓架构；
2. 全程负责从Kafka消费设备实时数据，完成数据清洗、去重、异常过滤、乱序处理、状态计算、指标聚合等全流程开发；
3. 设计并实现设备运行状态（正常/告警/故障/停机）规则引擎，自动统计各状态持续时长并结构化落表；
4. 开发生产加工计数精准清洗逻辑，处理重复上报、人工重置等复杂业务场景，确保计数准确；
5. 构建标准聚合层数据模型，对外提供数据接口，支撑下游MES系统、生产可视化大屏实时展示与报表统计；
6. 负责需求变更、接口迭代及历史数据重刷、补算等运维工作，保障数据一致性。
7、使用AI工具(WorkBuddy后者TRAE CN)辅助提高开发效率
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