随着大数据时代的到来,制造业在生产、销售、售后服务过程中积累了大量的数据,企业希望通过挖掘这些数据的价值提高产品品质并解决生产管理中存在的问题,将数据价值转化为实际利润。但制造业企业内不同部门的数据分析任务和采用的技术差异较大,难以实现企业内部数据分析工具的统一管理和协作。针对上述问题,受合作企业委托,本文设计并实现了一个基于B/S架构的制造业数据交互式分析平台。制造业数据交互式分析平台支持多语言混合的交互式解释器(Read-Evaluation-Print-Loop,REPL),可根据用户编写的用于数据分析的代码类别,按照制定的资源调度策略调用远程服务的对应解释器执行代码,让用户可以选择最熟悉或最适合该任务的语言进行数据分析和协作。论文主要工作如下:(1)对已敲定的编程语言的解释器进行调研和分析,为选定的解释器抽象出一组统一的用于解释器生命周期控制的接口并针对不同解释器进行实现。通过本地导入或MVN仓库下载的方式为解释器运行过程中连接指定数据源所需的依赖提供动态加载能力。(2)根据与用户代码编写、运行、结果展示相关的信息设计一种统一的JSON组装格式,将其写入文件并在合适的时机进行服务器文件与分布式文件系统的同步。根据文件内容中的核心部分是代码这一特性,使用JGit对文件的版本进行管理,便于用户进行代码历史版本的回溯。(3)通过控制用户代码执行时启动JVM和创建解释器组的数量为用户提供几种不同的代码运行策略,用户可以在均衡考虑服务器资源占用率、解释器进程的健壮性、用户代码中对象交换的难易程度等因素的情况下进行选择。(4)根据合作方要求对系统进行需求分析,明确系统的功能需求和性能需求。设计并实现相关模块,主要包括解释器模块、资源调度模块、用户代码管理模块、可视化模块。(5)在实验室环境中进行系统部署,根据用例表格对系统中的各个功能进行测试,并验证系统是否满足预设的性能要求。经系统测试,本文设计实现的制造业数据交互式分析平台的各个功能逻辑处理正确,各功能解释器均可正常使用,满足企业对系统的性能要求。综上所述,该系统可以支持用户根据任务选择最合适的语言或技术进行全程可调试的复杂数据分析和协作,对促进制造业企业挖掘运转过程中产生的数据的价值具有重大意义。