数据采集系统设计规范

数据采集系统设计规范一、概述

数据采集系统是信息处理流程的基础环节，其设计质量直接影响数据的准确性、完整性和实时性。本规范旨在为数据采集系统的设计提供一套标准化、系统化的指导原则，确保系统在功能、性能、安全及可维护性方面达到预期目标。规范内容涵盖系统架构、数据接口、数据处理、安全防护及运维管理等方面。

二、系统架构设计

（一）总体架构

1.采用分层架构设计，包括数据采集层、数据处理层、数据存储层及应用层。

2.数据采集层负责从源头系统或设备获取数据，数据处理层进行清洗、转换和聚合，数据存储层提供持久化存储，应用层实现数据服务。

3.架构需支持分布式部署，以应对高并发、大数据量场景。

（二）关键技术选型

1.采集协议：优先支持HTTP/HTTPS、MQTT、FTP、TCP/UDP等通用协议，特殊场景可扩展自定义协议。

2.消息队列：采用Kafka或RabbitMQ实现异步采集，提高系统吞吐量和容错性。

3.数据库：关系型数据库（如PostgreSQL）存储结构化数据，非结构化数据可选用MongoDB或Elasticsearch。

三、数据接口设计

（一）接口规范

1.统一接口命名规则：使用动词+名词格式，如`getUserData()`、`syncOrderInfo()`。

2.请求参数：采用JSON格式，包含必填参数和可选参数，明确各参数类型及默认值。

3.响应格式：返回状态码（如200表示成功）、消息体及错误码（如400表示参数错误）。

（二）接口安全

1.身份认证：通过API密钥或OAuth2.0实现访问控制。

2.数据加密：传输层使用TLS/SSL加密，敏感数据（如密码）需进行哈希处理。

3.速率限制：限制单用户/IP每分钟请求次数，防止恶意调用。

四、数据处理流程

（一）数据清洗

1.空值处理：默认忽略空值，或根据业务需求填充默认值（如0、空字符串）。

2.异常值检测：通过阈值判断（如数值范围±3σ）或机器学习模型识别异常数据。

3.重复数据去重：基于唯一键或哈希值进行比对，保留最新数据或合并记录。

（二）数据转换

1.格式统一：将日期统一为ISO8601格式，数字统一为小数点后两位。

2.单位标准化：货币单位（如CNY、USD）需预先配置，避免歧义。

3.字符集转换：默认使用UTF-8编码，特殊场景可配置GBK或ISO-8859-1。

五、系统安全防护

（一）访问控制

1.基于角色的访问控制（RBAC）：区分管理员、操作员、访客权限。

2.审计日志：记录所有接口调用及关键操作（如删除数据），保留至少90天。

（二）数据加密

1.存储加密：敏感字段（如身份证号）采用AES-256加密存储。

2.传输加密：API接口强制使用HTTPS，静态资源可通过CDN加速传输。

六、运维管理

（一）监控告警

1.关键指标监控：实时跟踪接口响应时间、错误率、采集延迟等。

2.异常告警：通过邮件或钉钉机器人发送告警通知，阈值可配置（如错误率＞5%触发告警）。

（二）系统扩展性

1.模块化设计：各功能模块（如采集、存储）独立部署，支持热插拔。

2.资源弹性伸缩：结合云平台（如AWS、阿里云）实现CPU/内存自动扩容，建议设置最小/最大阈值（如最小4核，最大32核）。

七、附录

（一）示例配置文件

apiVersion:v1

kind:Config

metadata:

name:data-collection-config

spec:

protocols:

-name:http

url:00:8080

auth:

apiKey:"ABCD1234"

database:

type:postgresql

connection:

host:db-server

port:5432

user:admin

password:encryptedPassword

（二）性能测试参考指标

1.吞吐量：支持至少1000QPS（每秒查询数）在95%置信区间内。

2.延迟：95%请求响应时间≤200ms，99%≤500ms。

3.容错率：系统单节点故障时，数据采集延迟≤5分钟。

一、概述

数据采集系统是信息处理流程的基础环节，其设计质量直接影响数据的准确性、完整性和实时性。本规范旨在为数据采集系统的设计提供一套标准化、系统化的指导原则，确保系统在功能、性能、安全及可维护性方面达到预期目标。规范内容涵盖系统架构、数据接口、数据处理、安全防护及运维管理等方面。

（一）核心设计原则

1.准确性优先：确保采集数据的原始值与目标值在转换过程中保持一致，误差范围需控制在业务可接受范围内（例如，数值精度误差≤0.01%）。

2.实时性保障：对于需要低延迟的数据（如交易流水），系统采集延迟需≤100ms；对于非实时数据（如每日报表），延迟≤24小时。

3.可扩展性：系统需支持未来3年内数据量增长10倍，无需重大架构调整。

4.容错性设计：单点故障不影响核心数据采集，数据丢失率≤0.1%。

5.易维护性：模块间耦合度低，日志记录详细，便于问题排查。

（二）适用范围

本规范适用于企业内部业务系统数据采集、物联网设备数据监控、第三方平台数据同步等场景。

二、系统架构设计

（一）总体架构

1.采用分层架构设计，包括数据采集层、数据处理层、数据存储层及应用层。

-数据采集层：直接与数据源交互，负责数据抓取。

-数据处理层：对原始数据进行清洗、转换、聚合。

-数据存储层：提供数据持久化存储，支持多种数据模型。

-应用层：提供数据查询、分析等接口。

2.分层架构的优势：

-提高开发效率：各层职责清晰，便于独立开发与测试。

-增强系统稳定性：某一层故障不影响其他层。

3.分布式部署方案：

-负载均衡：使用Nginx或HAProxy分发请求至多个采集节点。

-数据分片：按时间或数据源维度进行分片存储，避免单节点压力过大。

（二）关键技术选型

1.数据采集协议：

-通用协议：

-HTTP/HTTPS：适用于WebAPI数据采集，支持RESTful风格接口。

-MQTT：适用于物联网设备，支持QoS等级（0-4）选择。

-FTP/SFTP：适用于文件传输场景，SFTP需额外配置公钥认证。

-自定义协议：

-通过Socket长连接或TCP协议实现，需定义明确的报文格式（如JSON或XML）。

2.消息队列选型：

-Kafka：

-配置参数：

-`replication.factor=3`（副本数≥2，保证可用性）

-`topic.auto.create.enable=true`（允许自动创建主题）

-`message.max.bytes=1m`（单条消息最大1MB）

-RabbitMQ：

-管理插件：安装`rabbitmq_management`插件，便于监控队列状态。

3.数据库选型：

-关系型数据库（PostgreSQL/MySQL）：

-适用于结构化数据，配置示例：

```sql

CREATETABLEraw_data(

idSERIALPRIMARYKEY,

source_idVARCHAR(64)NOTNULL,

timestampTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,

dataJSONB

);

```

-非关系型数据库（MongoDB/Elasticsearch）：

-MongoDB：

-索引优化：为`timestamp`和`source_id`字段创建复合索引。

-Elasticsearch：

-索引模板：预配置分析器（如`keyword`类型）和映射规则。

（三）架构演进策略

1.初期架构：采用单体部署，简化开发流程。

2.中期扩展：将数据处理层拆分为微服务，支持横向扩展。

3.长期优化：引入联邦学习或分布式计算框架（如Spark），提升复杂场景处理能力。

三、数据接口设计

（一）接口规范

1.命名规则：

-格式：`动词+名词`，如`getUserProfile()`、`uploadSensorData()`。

-示例：

-`GET/api/v1/users/{userId}`（获取用户信息）

-`POST/api/v1/metrics`（上传设备指标数据）

2.参数设计：

-请求参数：

-必填参数：`userId`、`timestamp`。

-可选参数：`limit=10`（分页参数）、`fields=temperature,humidity`（字段过滤）。

-请求体示例（JSON）：

```json

{

"sourceId":"device-A",

"data":{

"temperature":25.3,

"humidity":45

}

}

```

3.响应格式：

-成功响应：

```json

{

"code":200,

"message":"Success",

"data":{

"userId":"12345",

"profile":{

"name":"JohnDoe",

"email":"john@"

}

}

}

```

-错误响应：

```json

{

"code":400,

"message":"Invalidparameter:userId",

"details":{

"field":"userId",

"error":"MustbeavalidUUID"

}

}

```

4.版本控制：

-URL路径或Header中携带版本号（如`/api/v2/users`）。

-新版本接口兼容旧版本，通过`Accept`头控制返回格式（如`application/json`）。

（二）接口安全

1.身份认证：

-API密钥：

-存储于安全配置中心（如Consul），有效期≤1个月。

-OAuth2.0：

-授权流程：

1.客户端获取`code`。

2.服务器通过`code`换取`access_token`。

3.客户端使用`access_token`调用接口。

2.数据加密：

-传输层加密：

-TLS1.2+配置：

```nginx

ssl_certificate/etc/nginx/certs/server.crt;

ssl_certificate_key/etc/nginx/certs/server.key;

ssl_protocolsTLSv1.2TLSv1.3;

```

-存储加密：

-敏感字段（如密码）使用bcrypt算法加密，成本因子≥12。

3.速率限制：

-令牌桶算法：

-每分钟允许1000次请求，超出则返回429错误。

-限流策略：

-针对IP或用户ID独立限流，避免误伤正常用户。

四、数据处理流程

（一）数据清洗

1.空值处理：

-策略：

-数值类型：填充默认值（如0）。

-字符串类型：填充空字符串。

-日期类型：填充当前时间。

-配置示例：

```yaml

null_handling:

number:0

string:""

date:"now"

```

2.异常值检测：

-方法：

-阈值法：

-如温度值在-50℃~150℃外视为异常。

-统计方法：

-计算3σ范围，超出则标记为异常。

-处理方式：

-记录异常日志，保留原始数据，不直接剔除。

3.重复数据去重：

-依据：

-唯一键（如`order_id`）。

-多字段组合（如`user_id`+`timestamp`）。

-工具：

-使用Redis或数据库唯一索引实现。

4.格式标准化：

-日期格式：

-统一为ISO8601（如`2023-10-27T10:00:00Z`）。

-货币单位：

-默认使用小数点后两位（如$100.00）。

（二）数据转换

1.数据类型转换：

-示例：

-将字符串"123"转换为整数123。

-将"true"转换为布尔值true。

2.单位标准化：

-配置文件：

```json

units:

temperature:"Celsius"

pressure:"hPa"

currency:"USD"

```

3.字符集转换：

-场景：

-从GBK编码文件读取数据，转换为UTF-8后存储。

-工具：

-Python：`open(file,'r',encoding='gbk')`。

（三）数据聚合

1.聚合方法：

-按时间聚合：

-每分钟统计平均温度、最大湿度。

-按维度聚合：

-按用户ID统计购买次数、总金额。

2.聚合工具：

-SQL：

```sql

SELECT

DATE(timestamp)ASdate,

AVG(temperature)ASavg_temp,

MAX(humidity)ASmax_humidity

FROMraw_data

GROUPBYdate;

```

-Spark：

-使用`groupBy`和`agg`函数。

五、系统安全防护

（一）访问控制

1.RBAC模型：

-角色定义：

-管理员：全权限。

-操作员：可修改采集配置，不可删除数据。

-访客：仅可查询公开数据。

-权限检查：

-在每个接口前加入权限校验中间件。

2.审计日志：

-记录内容：

-操作人、时间、操作类型（如`CREATE_DATA`、`UPDATE_CONFIG`）。

-存储方式：

-专用日志表，每日归档。

（二）数据加密

1.传输加密：

-HTTP：

-使用Let'sEncrypt免费证书。

-MQTT：

-配置`tls_enabled=true`，`cafile`、`certfile`、`keyfile`指定证书路径。

2.存储加密：

-PostgreSQL：

-启用透明数据加密（TDE）。

-MongoDB：

-启用加密共享（EncryptedStorage）。

（三）防攻击策略

1.SQL注入防护：

-使用参数化查询或ORM框架（如SQLAlchemy）。

2.XSS攻击防护：

-对用户输入进行HTML转义。

3.DDoS攻击缓解：

-配置CDN（如Cloudflare）限流。

六、运维管理

（一）监控告警

1.监控指标：

-系统层：CPU使用率、内存占用、磁盘I/O。

-应用层：接口响应时间、错误率、消息队列积压量。

2.告警配置：

-阈值示例：

-CPU使用率＞85%：短信告警。

-消息队列积压＞1000条：邮件告警。

-工具：

-Prometheus+Grafana或Zabbix。

（二）系统扩展性

1.水平扩展：

-数据采集节点：

-每增加1000个设备，新增1个采集节点。

-消息队列：

-分区（Partition）数量≥数据源数量。

2.资源隔离：

-使用Kubernetes的Pod模板和资源限制（如`requests/limits`）。

（三）备份与恢复

1.备份策略：

-全量备份：每日凌晨执行。

-增量备份：每5分钟执行。

2.恢复流程：

-步骤：

1.停止采集服务。

2.依次恢复增量、全量备份。

3.验证数据完整性。

七、附录

（一）示例配置文件

```yaml

data-collection-config.yaml

api:

protocols:

-name:http

url:/v1

auth:

apiKey:"ABCD1234"

database:

type:postgresql

connection:

host:db-master

port:5432

user:collector

password:"encrypted_password"

queue:

type:kafka

brokers:

-kafka-broker-1:9092

-kafka-broker-2:9092

topic:raw_sensor_data

```

（二）性能测试参考指标

1.吞吐量：

-系统需支持至少2000QPS（每秒查询数）在95%置信区间内稳定。

2.延迟：

-95%请求响应时间≤150ms，99.9%≤500ms。

3.容错性：

-单节点故障时，数据采集延迟≤10分钟，自动重试间隔≤30秒。

（三）数据质量检查清单

1.准确性：

-随机抽取100条数据，与源系统对比，误差≤0.5%。

2.完整性：

-检查必填字段（如`timestamp`）是否缺失，缺失率≤0.1%。

3.一致性：

-同一设备连续数据，温度变化率≤10℃/秒。

（四）工具推荐

-采集：

-Python：`requests`、`pymongo`。

-Java：`ApacheHttpClient`、`KafkaClientSDK`。

-监控：

-Grafana：可视化面板。

-Prometheus：时序数据监控。

一、概述

数据采集系统是信息处理流程的基础环节，其设计质量直接影响数据的准确性、完整性和实时性。本规范旨在为数据采集系统的设计提供一套标准化、系统化的指导原则，确保系统在功能、性能、安全及可维护性方面达到预期目标。规范内容涵盖系统架构、数据接口、数据处理、安全防护及运维管理等方面。

二、系统架构设计

（一）总体架构

1.采用分层架构设计，包括数据采集层、数据处理层、数据存储层及应用层。

2.数据采集层负责从源头系统或设备获取数据，数据处理层进行清洗、转换和聚合，数据存储层提供持久化存储，应用层实现数据服务。

3.架构需支持分布式部署，以应对高并发、大数据量场景。

（二）关键技术选型

1.采集协议：优先支持HTTP/HTTPS、MQTT、FTP、TCP/UDP等通用协议，特殊场景可扩展自定义协议。

2.消息队列：采用Kafka或RabbitMQ实现异步采集，提高系统吞吐量和容错性。

3.数据库：关系型数据库（如PostgreSQL）存储结构化数据，非结构化数据可选用MongoDB或Elasticsearch。

三、数据接口设计

（一）接口规范

1.统一接口命名规则：使用动词+名词格式，如`getUserData()`、`syncOrderInfo()`。

2.请求参数：采用JSON格式，包含必填参数和可选参数，明确各参数类型及默认值。

3.响应格式：返回状态码（如200表示成功）、消息体及错误码（如400表示参数错误）。

（二）接口安全

1.身份认证：通过API密钥或OAuth2.0实现访问控制。

2.数据加密：传输层使用TLS/SSL加密，敏感数据（如密码）需进行哈希处理。

3.速率限制：限制单用户/IP每分钟请求次数，防止恶意调用。

四、数据处理流程

（一）数据清洗

1.空值处理：默认忽略空值，或根据业务需求填充默认值（如0、空字符串）。

2.异常值检测：通过阈值判断（如数值范围±3σ）或机器学习模型识别异常数据。

3.重复数据去重：基于唯一键或哈希值进行比对，保留最新数据或合并记录。

（二）数据转换

1.格式统一：将日期统一为ISO8601格式，数字统一为小数点后两位。

2.单位标准化：货币单位（如CNY、USD）需预先配置，避免歧义。

3.字符集转换：默认使用UTF-8编码，特殊场景可配置GBK或ISO-8859-1。

五、系统安全防护

（一）访问控制

1.基于角色的访问控制（RBAC）：区分管理员、操作员、访客权限。

2.审计日志：记录所有接口调用及关键操作（如删除数据），保留至少90天。

（二）数据加密

1.存储加密：敏感字段（如身份证号）采用AES-256加密存储。

2.传输加密：API接口强制使用HTTPS，静态资源可通过CDN加速传输。

六、运维管理

（一）监控告警

1.关键指标监控：实时跟踪接口响应时间、错误率、采集延迟等。

2.异常告警：通过邮件或钉钉机器人发送告警通知，阈值可配置（如错误率＞5%触发告警）。

（二）系统扩展性

1.模块化设计：各功能模块（如采集、存储）独立部署，支持热插拔。

2.资源弹性伸缩：结合云平台（如AWS、阿里云）实现CPU/内存自动扩容，建议设置最小/最大阈值（如最小4核，最大32核）。

七、附录

（一）示例配置文件

apiVersion:v1

kind:Config

metadata:

name:data-collection-config

spec:

protocols:

-name:http

url:00:8080

auth:

apiKey:"ABCD1234"

database:

type:postgresql

connection:

host:db-server

port:5432

user:admin

password:encryptedPassword

（二）性能测试参考指标

1.吞吐量：支持至少1000QPS（每秒查询数）在95%置信区间内。

2.延迟：95%请求响应时间≤200ms，99%≤500ms。

3.容错率：系统单节点故障时，数据采集延迟≤5分钟。

一、概述

数据采集系统是信息处理流程的基础环节，其设计质量直接影响数据的准确性、完整性和实时性。本规范旨在为数据采集系统的设计提供一套标准化、系统化的指导原则，确保系统在功能、性能、安全及可维护性方面达到预期目标。规范内容涵盖系统架构、数据接口、数据处理、安全防护及运维管理等方面。

（一）核心设计原则

1.准确性优先：确保采集数据的原始值与目标值在转换过程中保持一致，误差范围需控制在业务可接受范围内（例如，数值精度误差≤0.01%）。

2.实时性保障：对于需要低延迟的数据（如交易流水），系统采集延迟需≤100ms；对于非实时数据（如每日报表），延迟≤24小时。

3.可扩展性：系统需支持未来3年内数据量增长10倍，无需重大架构调整。

4.容错性设计：单点故障不影响核心数据采集，数据丢失率≤0.1%。

5.易维护性：模块间耦合度低，日志记录详细，便于问题排查。

（二）适用范围

本规范适用于企业内部业务系统数据采集、物联网设备数据监控、第三方平台数据同步等场景。

二、系统架构设计

（一）总体架构

1.采用分层架构设计，包括数据采集层、数据处理层、数据存储层及应用层。

-数据采集层：直接与数据源交互，负责数据抓取。

-数据处理层：对原始数据进行清洗、转换、聚合。

-数据存储层：提供数据持久化存储，支持多种数据模型。

-应用层：提供数据查询、分析等接口。

2.分层架构的优势：

-提高开发效率：各层职责清晰，便于独立开发与测试。

-增强系统稳定性：某一层故障不影响其他层。

3.分布式部署方案：

-负载均衡：使用Nginx或HAProxy分发请求至多个采集节点。

-数据分片：按时间或数据源维度进行分片存储，避免单节点压力过大。

（二）关键技术选型

1.数据采集协议：

-通用协议：

-HTTP/HTTPS：适用于WebAPI数据采集，支持RESTful风格接口。

-MQTT：适用于物联网设备，支持QoS等级（0-4）选择。

-FTP/SFTP：适用于文件传输场景，SFTP需额外配置公钥认证。

-自定义协议：

-通过Socket长连接或TCP协议实现，需定义明确的报文格式（如JSON或XML）。

2.消息队列选型：

-Kafka：

-配置参数：

-`replication.factor=3`（副本数≥2，保证可用性）

-`topic.auto.create.enable=true`（允许自动创建主题）

-`message.max.bytes=1m`（单条消息最大1MB）

-RabbitMQ：

-管理插件：安装`rabbitmq_management`插件，便于监控队列状态。

3.数据库选型：

-关系型数据库（PostgreSQL/MySQL）：

-适用于结构化数据，配置示例：

```sql

CREATETABLEraw_data(

idSERIALPRIMARYKEY,

source_idVARCHAR(64)NOTNULL,

timestampTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,

dataJSONB

);

```

-非关系型数据库（MongoDB/Elasticsearch）：

-MongoDB：

-索引优化：为`timestamp`和`source_id`字段创建复合索引。

-Elasticsearch：

-索引模板：预配置分析器（如`keyword`类型）和映射规则。

（三）架构演进策略

1.初期架构：采用单体部署，简化开发流程。

2.中期扩展：将数据处理层拆分为微服务，支持横向扩展。

3.长期优化：引入联邦学习或分布式计算框架（如Spark），提升复杂场景处理能力。

三、数据接口设计

（一）接口规范

1.命名规则：

-格式：`动词+名词`，如`getUserProfile()`、`uploadSensorData()`。

-示例：

-`GET/api/v1/users/{userId}`（获取用户信息）

-`POST/api/v1/metrics`（上传设备指标数据）

2.参数设计：

-请求参数：

-必填参数：`userId`、`timestamp`。

-可选参数：`limit=10`（分页参数）、`fields=temperature,humidity`（字段过滤）。

-请求体示例（JSON）：

```json

{

"sourceId":"device-A",

"data":{

"temperature":25.3,

"humidity":45

}

}

```

3.响应格式：

-成功响应：

```json

{

"code":200,

"message":"Success",

"data":{

"userId":"12345",

"profile":{

"name":"JohnDoe",

"email":"john@"

}

}

}

```

-错误响应：

```json

{

"code":400,

"message":"Invalidparameter:userId",

"details":{

"field":"userId",

"error":"MustbeavalidUUID"

}

}

```

4.版本控制：

-URL路径或Header中携带版本号（如`/api/v2/users`）。

-新版本接口兼容旧版本，通过`Accept`头控制返回格式（如`application/json`）。

（二）接口安全

1.身份认证：

-API密钥：

-存储于安全配置中心（如Consul），有效期≤1个月。

-OAuth2.0：

-授权流程：

1.客户端获取`code`。

2.服务器通过`code`换取`access_token`。

3.客户端使用`access_token`调用接口。

2.数据加密：

-传输层加密：

-TLS1.2+配置：

```nginx

ssl_certificate/etc/nginx/certs/server.crt;

ssl_certificate_key/etc/nginx/certs/server.key;

ssl_protocolsTLSv1.2TLSv1.3;

```

-存储加密：

-敏感字段（如密码）使用bcrypt算法加密，成本因子≥12。

3.速率限制：

-令牌桶算法：

-每分钟允许1000次请求，超出则返回429错误。

-限流策略：

-针对IP或用户ID独立限流，避免误伤正常用户。

四、数据处理流程

（一）数据清洗

1.空值处理：

-策略：

-数值类型：填充默认值（如0）。

-字符串类型：填充空字符串。

-日期类型：填充当前时间。

-配置示例：

```yaml

null_handling:

number:0

string:""

date:"now"

```

2.异常值检测：

-方法：

-阈值法：

-如温度值在-50℃~150℃外视为异常。

-统计方法：

-计算3σ范围，超出则标记为异常。

-处理方式：

-记录异常日志，保留原始数据，不直接剔除。

3.重复数据去重：

-依据：

-唯一键（如`order_id`）。

-多字段组合（如`user_id`+`timestamp`）。

-工具：

-使用Redis或数据库唯一索引实现。

4.格式标准化：

-日期格式：

-统一为ISO8601（如`2023-10-27T10:00:00Z`）。

-货币单位：

-默认使用小数点后两位（如$100.00）。

（二）数据转换

1.数据类型转换：

-示例：

-将字符串"123"转换为整数123。

-将"true"转换为布尔值true。

2.单位标准化：

-配置文件：

```json

units:

temperature:"Celsius"

pressure:"hPa"

currency:"USD"

```

3.字符集转换：

-场景：

-从GBK编码文件读取数据，转换为UTF-8后存储。

-工具：

-Python：`open(file,'r',encoding='gbk')`。

（三）数据聚合

1.聚合方法：

-按时间聚合：

-每分钟统计平均温度、最大湿度。

-按维度聚合：

-按用户ID统计购买次数、总金额。

2.聚合工具：

-SQL：

```sql

SELECT

DATE(timestamp)ASdate,

AVG(temperature)ASavg_temp,

MAX(humidity)ASmax_humidity

FROMraw_data

GROUPBYdate;

```

-Spark：

-使用`groupBy`和`agg`函数。

五、系统安全防护

（一）访问控制

1.RBAC模型：

-角色定义：

-管理员：全权限。

-操作员：可修改采集配置，不可删除数据。

-访客：仅可查询公开数据。

-权限检查：

-在每个接口前加入权限校验中间件。

2.审计日志：

-记录内容：

-操作人、时间、操作类型（如`CREATE_DATA`、`UPDATE_CONFIG`）。

-存储方式：

-专用日志表，每日归档。

（二）数据加密

1.传输加密：

-HTTP：