4步教你玩转可视化大屏设计|内附实际操作

本文通过实际案例,详细介绍了如何运用布局排版、色彩搭配、点缀效果及动画等技巧,制作出既规范又炫酷的大屏驾驶舱。

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小编上次写了篇大屏数据可视化的文章《大屏做成这样,领导不重视你都难!》,围绕布局排版、配色、点缀以及动态效果等方面,阐述了帆软的一些经验,文章中酷炫的大屏效果引起了很大反响,非常多热心的用户留言咨询是怎么做的。为了满足大家如此热忱的求知欲,小编今天就用实际案例来教大家按套路做大屏驾驶舱

4步教你玩转可视化大屏设计|内附实际操作

上图是一张视觉设计稿,也是小编今天要教大家实现的内容。开做之前,我们先做点准备工作:确认需求、准备数据、整理素材。这里假定需求已由业务部敲定,数据IT部也整理好了,而需要的背景、边框等素材小编事先都整理过,如下图所示。

4步教你玩转可视化大屏设计|内附实际操作

OK,准备工作就绪,那就开始动手了。按照上次帖子的总结,我们设计大屏驾驶舱遵循四个基本套路:1)布局排版2)色彩3)点缀效果4)动画。

一、 布局排版

业务部门的需求,是要重点展现集团销售总额数据以及各地区的数据,其他次要内容包括历年销售对比、各产品线销售、热门产品、实时交易、新老客户占比等。我们从常见的几种主次分布排版样式里挑选了一种作为此次的版面,如下图所示。

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由于集团业务遍布全国,所以区域销售数据我们认为用地图展示比较直观,而全国的总销售额这一数字叠加在地图上进行展示。另外,对比类的数据适合用柱形图,占比类的数据适合用饼图,交易明细数据适合用表格。这样,我们就确定了布局里的几个主要元素:地图、数字、柱形图、饼图、表格。打开finereport设计器中,按照布局样式,从组件栏拖入对应的图表元素到指定区域并绑定数据,如下图所示。

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点击预览按钮,浏览器端的效果如下图所示。到这里第一版效果就出来了,主次排版让界面看上去很规范,但配色没有经过改良所以效果一般。

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二、 色彩

在上次帖子里,我们总结过,大屏的主体背景建议用深色系,这样可以有效避免视觉刺激。如此,我们把第一版demo背景调一下,小编从五个推荐的背景颜色里头随便选了一种(R6 G64 B102),得到第二版效果。

4步教你玩转可视化大屏设计|内附实际操作

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由于整体背景是深色的,使得我们的一些标题文字还看上去不明显,而且图表有种沉闷的感觉,小编稍微调整了下,把文字内容改成浅色、图表则换稍微明亮一点的颜色,得到第三版效果。

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到第三版,其实demo已经做的差不多了,排版合理有层次、色彩也符合多数人的阅读习惯。但是,做人要有追求,不能就此止步,小编要把demo改造得更炫一点。根据上次帖子里的总结,用一些带有星空、条纹等的图片作为整体背景,可以让效果富有科技感。于是小编从自己事先整理的素材库里,挑选了几张图片进行尝试,果然分分钟变得高大上了呀。如下图所示第四版效果,顶部标题处的光耀有木有非常nice? !

4步教你玩转可视化大屏设计|内附实际操作

三、 点缀

在第四版效果基础上,我们还可以更进一步,为各个组件、标题添加一些边框来提升细节处的观感。

首先是改造顶部大标题,在大标题两侧各拖入一个报表块,为报表块添加背景图片(注意:添加的图片最好是对称的)。

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预览,大标题改造后的效果如下,左右对称线条极大提升美感。

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其次是改造各个组件的小标题,方法很简单,直接为小标题所在的报表块组件添加合适的背景就行。小编又又又从事先准备好的素材库里挑了个元素出来,最后选定效果如下。

4步教你玩转可视化大屏设计|内附实际操作

再接下来,我们给各个组件添加边框元素,小编叒又从事先准备好的素材库里调了几个边框出来(现在知道为啥小编在文章开头就强调素材的重要性了吧),最后我们得到第五版效果如下。

4步教你玩转可视化大屏设计|内附实际操作

四、 动效

在第五版效果之后,我们整个demo基本上可以交付了,但是由于大屏本身场景特殊,纯粹静态展示让人感觉大屏是死的,缺乏活力。为此,小编给demo加上一些动画效果,提升一下demo的活力及视觉观感。

首先我们来为销售总额设置数据监控,让其每隔1秒获取最新数据,这样销售总额数字会实时动态变化,操作如下图所示。

4步教你玩转可视化大屏设计|内附实际操作

然后呢,再给图表添加闪烁动画,设置起来非常简单哈,不涉及到任何代码。

4步教你玩转可视化大屏设计|内附实际操作

再接着,咱们来给地图添加一个数据监控,让各区域数据在地图上自动弹出提示。

4步教你玩转可视化大屏设计|内附实际操作

最后,右下角的明细数据展示,小编觉得,如果用滚动轮播的形式会更好,于是就加上了。由此,第六版,也就是本次demo的最后一版终于可以交付啦,大家看GIF效果,求好评!!!

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小结

肿么样,是不是按照套路做大屏驾驶舱,很容易做出漂亮的效果呢?其实在第四步动效环境,我们还可以加入更多交互效果,比如地图钻取,点击某个省份穿透到市级地图;或者比如联动,点击左上角的区域排名柱形图,则产品类别占比饼图联动显示具体省份的数据。

其实,做任何事情都有一些基本的套路,就看你有木有用心发现、用心总结。如果你对大屏数据可视化感兴趣,有类似的项目需求希望合作,或者是有更多的想法和经验愿意跟我们分享,又或者是有任何的疑问,都可以在下方评论。

<think>好的,用户现在让我介绍一下实时计算用Flink。之前他已经让我介绍过他的功能模块,包括登录、数据生产、离线调度、数据和数据字典,现在他想了解Flink在实时计算中的应用。我需要先回忆一下之前的对话,看看用户的项目背景是怎样的。 用户之前提到的数据模块中有实时数据展示,需要从Kafka读取数据,用Flink或Spark Streaming处理。所以用户可能正在构建一个实时数据处理系统,需要选择合适的技术。现在他具体询问Flink,可能是想深入理解为什么选择Flink,或者如何在他的系统中应用Flink。 首先,我需要介绍Flink的基本概念,比如它是什么,核心特性,以及为什么适合实时计算。用户可能需要了解Flink与其他流处理框架(如Spark Streaming)的区别,所以需要提到它的流处理优势,比如低延迟、高吞吐、状态管理等。 接下来,用户可能想知道Flink的架构,比如JobManager、TaskManager的角色,还有流处理模型(如DataStream API)。这部分需要简明扼要,避免太技术化,但也要足够详细,让他理解组件之间的关系。 然后,用户可能关心Flink在实际应用中的场景,比如实时ETL、事件驱动应用、实时报表等。结合他之前的数据需求,重点说明Flink如何从Kafka消费数据,处理后输出到可视化,可能涉及窗口计算、状态管理、Exactly-Once语义等。 另外,用户提到的数据生产者模块中有Kafka配置,所以需要强调Flink与Kafka的集成,如何作为Source和Sink使用,处理实时数据流。同时,他可能需要知道Flink SQL,这样可以通过SQL语句处理数据,降低开发难度,适合他的团队使用。 还要考虑到用户可能有扩展需求,比如与离线调度模块的Hive集成,或者数据字典中的元数据管理。需要提到Flink与Hive的对接,或者Catalog的支持,方便元数据管理。 最后,给出一个简单的代码示例,展示Flink如何从Kafka读取数据,进行处理后输出,这样可以更直观地帮助用户理解。同时,对比Flink和其他框架(如Spark Streaming)的优势,帮助用户做技术选型。 需要注意用户的身份可能是开发人员或架构师,他们需要足够的技术细节来评估Flink是否符合他们的需求,但也要避免过于深入,保持介绍的全面性和易懂性。要确保回答结构清晰,涵盖核心概念、架构、应用场景、优势以及实际应用示例,以满足用户的实际需求。</think>关于 **Apache Flink** 在实时计算中的核心特性、应用场景及技术架构的详细介绍: --- ### **1. Flink 是什么?** Apache Flink 是一个**分布式流处理框架**,专注于**有状态**的**低延迟**、**高吞吐**的实时数据处理,同时支持**批处理**(将批视为流的有限特例)。其核心设计理念是 **“流批一体”**。 --- ### **2. Flink 实时计算的核心特性** #### **2.1 低延迟与高吞吐** - **毫秒级延迟**:基于流水线式的数据处理模型,避免微批处理(如 Spark Streaming)的固有延迟。 - **高吞吐**:通过高效的序列化、内存管理和背压(Backpressure)机制,支持每秒百万级事件处理。 #### **2.2 精确的状态管理** - **内置状态存储**:支持托管状态(如 `ValueState`、`ListState`)和容错机制,通过 **Checkpoint** 和 **Savepoint** 实现故障恢复。 - **状态一致性**:提供 **Exactly-Once** 语义(通过分布式快照算法),确保数据不丢不重。 #### **2.3 灵活的时间语义** - **Event Time**:基于数据自带的时间戳处理乱序事件(如日志时间)。 - **Processing Time**:基于系统时间处理(简单但可能受延迟影响)。 - **Ingestion Time**:数据进入 Flink 的时间。 #### **2.4 丰富的 API** - **DataStream API**:面向流处理的底层 API,支持自定义逻辑(如 `map`、`filter`、`window`)。 - **Table API & SQL**:通过声明式 SQL 或类 SQL 语法简化开发,支持流批统一处理。 - **CEP(复杂事件处理)**:检测数据流中的复杂模式(如风险监控中的异常序列)。 --- ### **3. Flink 实时计算的典型应用场景** #### **3.1 实时数据清洗与 ETL** - **场景**:从 Kafka 等消息队列消费原始数据,过滤、转换后写入数据库或数据湖。 - **示例**:清洗日志中的无效字段,标准化后写入 HBase 或 ClickHouse。 #### **3.2 实时指标统计与监控** - **场景**:计算实时 PV/UV、交易金额、错误率等业务指标。 - **技术实现**: ```java DataStream<Order> orders = env.addSource(kafkaSource); orders.keyBy(order -> order.getProductId()) .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(5))) .sum("amount") .addSink(new KafkaSink()); ``` #### **3.3 事件驱动型应用** - **场景**:实时风险控制(如风控规则匹配)、实时推荐(用户行为触发推荐更新)。 - **实现**:通过状态存储用户行为序列,结合 CEP 检测异常模式。 #### **3.4 实时数据** - **场景**:对接 Kafka
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