大数据检索引擎

一、大数据检索引擎的背景

奥巴马政府投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，重要性堪比当年“信息高速公路”,希望增强收集海量数据、分析萃取信息的能力。大数据已经上升到一场国家战略，欧盟、中国等国家必将跟进，出台相应政策。中国政府已经启动的核高基项目"非结构化数据管理系统”是大数据研究和发展计划的前身，必将进一步推进大数据研究和发展。大数据平台将在生物及医疗卫生、电网、地理地质、交通、能源、气象、基础研究、电子商务、社交网络、移动互联网和物联网等领域拥有海量数据的大数据行业应用中，发挥平台性的支撑作用。

大数据平台包括大数据采集软件、大数据管理系统、大数据分析系统，构成企业级大数据管理和分析的三套件; 大数据管理系统是非结构化数据管理系统的升级换代产品, 大数据管理系统的核心是大数据检索引擎, 或者说融合检索引擎技术的大数据管理系统。检索引擎是大数据高效管理和智能分析的基础，同时需要针对大数据特点(海量、数据异构多样性、应用需求多样性)进行设计，开发面向大数据的高效、可靠、智能的检索引擎。

二、大数据检索引擎的总体特性及架构图

1.针对大数据特点(海量、数据多样性、应用需求多样性)进行设计的高效、可靠、智能的

检索引擎

2.分布式并行计算、多副本机制、对等节点机制、没有单点的高可靠体系架构，与Hadoop

无缝集成

3.支持结构化、半结构化、非结构化数据的统一管理和搜索

4.为实时及用户行为数据的高效管理和分析, 提供支撑

5.支持PB级的海量数据管理

6.支持海量用户的高并发访问（千万级用户、万级并发）

7.充分释放现代计算机硬件的潜力（多核、大内存等）

8.大规模部署的自动化和运行状态监控

9.创新的柔性多引擎机制，提供开放的二次开发接口

三、大数据检索引擎的功能指标

1.扁平化设计，弹性扩展：系统采取扁平化设计，节点之间完全对等，都可以对外提供服

务。扁平化的架构，使整个系统没有单点故障，任何一个节点的故障都不影响系统对外提供服务；同时扁平化的架构使系统具有良好的扩展性，只需在线增加新的节点就可以提供系统的容量和对外服务能力。

2.异常感知、自动恢复：大数据管理系统将硬件异常作为常见异常来处理。系统可以自动

感知服务器的异常状态，并进行自我修复，不会因为单个节点的异常导致整个系统不可用。

3.柔性多引擎技术：大数据管理系统使用多引擎机制，定义一个标准的引擎接口。对于不

同的应用需求可以使用不同的引擎来对外提供服务，用户甚至可以构建自己的引擎来扩展系统的数据处理能力。支持异构数据：结构化，半结构化，非结构化数据的统一检索。

4.高效分区索引机制：可根据应用的查询特点，将数据自动分区索引，充分发挥现代PC

多核服务器、大内存的优势，采用并行索引，多路合并的方式，变随机读写为顺序读写，实现高速的索引创建，适应海量数据的集中索引和快速索引的应用需求。同时，分区索引还可以减少检索时的索引匹配范围，缩短检索响应时间。

5.多副本机制：一个索引可由多个子集组成，分布在不同的节点上，实现分布式检索；索

引的各个子集可在不同的节点上存储多个副本，索引子集多副本实现了容灾备份，避免单点故障，同时也实现了负载均衡，提高并发检索能力。

6.混合索引方式：提供按词索引、按字索引、字词混合索引方式，满足不同应用场景对查

全和查准的不同需求, 满足100%查全需求的应用场景。

7.内存表与列存储：支持在内存中建立数据表，适应数据量较少，但查询并发与响应速度

要求很高的应用需求。系统支持列存储，实现特定数据列的高效访问，提高特定数据列

的分类统计和排序的速度。

8. 异步检索：支持异步检索模式，适应大并发（高连接数）的应用场景要求，避免了同步

检索模式时消耗太多线程资源的问题。

9. 多层次、多粒度的分布式CACHE ：系统既有单节点的检索缓存，又有合并后的整体检索

缓存，多层次多粒度的设计，大大提高了缓存的命中率，减轻高并发下的检索节点压力，从而大幅度提高系统在高并发情况下的数据检索能力。

10. 可扩展的检索模式：同根词检索，算法和词典结合的英文词根检索，准确率达到99.9%。

支持基于同义词、主题词的扩展检索。

11. 与Hadoop 无缝集成：大数据检索引擎和Haboop 无缝集成，可以充分利用HDFS 的可靠

性，MapReduce 的引入也大大扩展了Hybase 在数据分析方面的扩展能力。

四、大数据检索引擎的性能指标

1. 新闻数据(1000万/3000万)分别在1/3台Dell R710的集群环境下的查询速度

2. 高检索并发场景下, 每个节点可加载的数据量

*也可以增加每节点数据量、同时增加副本数的方式，达到同样的检索并发数；更高的检索并发数，通过进一步增加副本数, 或者多个集群实现。每个节点指每台PC 服务器, PC 服务器配置为流行的高性价比配置（2颗四核CPU 、32G 内存、15K RPM SAS ），下同。

3. 少量检索并发场景下，合理配置硬件，单台PC 服务器能够支撑10-20亿条元数据(甚至

更多记录)的检索。

4. 数据加载和索引速度数据量 Dell R710台数检索速度(秒) 1000万 1

关键词检索 0.06 逻辑表达式 0.28 3000万

3 关键词检索 0.08 逻辑表达式 0.30

每节点数据量检索并发数短语检索速度(“大于等于4个汉字的关键词”定义为短语) 新闻1000万记录 500并发

1.0秒微博1亿记录 500并发 0.8秒

单PC服务器支持的文本数据加载和索引速度为30GB/小时以上，多机集群环境下能够支持更快的数据加载和索引速度。

必知的大数据处理框架技术

这5种必知的大数据处理框架技术，你的项目应该使用哪种？本文将介绍大数据系统一个最基本的组件：处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算，例如处理从非易失存储中读取的数据，或处理刚刚摄入到系统中的数据。数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解的过程。作者：佚名来源：大数据杂谈|2016-11-30 13:37 收藏分享本文将介绍大数据系统一个最基本的组件：处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算，例如处理从非易失存储中读取的数据，或处理刚刚摄入到系统中的数据。数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解的过程。下文将介绍这些框架：仅批处理框架： Apache Hadoop 仅流处理框架： Apache Storm

Apache Samza 混合框架： Apache Spark Apache Flink 大数据处理框架是什么? 处理框架和处理引擎负责对数据系统中的数据进行计算。虽然“引擎”和“框架”之间的区别没有什么权威的定义，但大部分时候可以将前者定义为实际负责处理数据操作的组件，后者则可定义为承担类似作用的一系列组件。例如Apache Hadoop可以看作一种以MapReduce作为默认处理引擎的处理框架。引擎和框架通常可以相互替换或同时使用。例如另一个框架Apache Spark可以纳入Hadoop并取代MapReduce。组件之间的这种互操作性是大数据系统灵活性如此之高的原因之一。虽然负责处理生命周期内这一阶段数据的系统通常都很复杂，但从广义层面来看它们的目标是非常一致的：通过对数据执行操作提高理解能力，揭示出数据蕴含的模式，并针对复杂互动获得见解。为了简化这些组件的讨论，我们会通过不同处理框架的设计意图，按照所处理的数据状态对其进行分类。一些系统可以用批处理方式处理数据，一些系统可以用流方式处理连续不断流入系统的数据。此外还有一些系统可以同时处理这两类数据。在深入介绍不同实现的指标和结论之前，首先需要对不同处理类型的概念进行一个简单的介绍。批处理系统批处理在大数据世界有着悠久的历史。批处理主要操作大容量静态数据集，并在计算过程完成后返回结果。

搜索引擎论文题目(热门标题100个)

搜索引擎论文题目（热门标题100个）搜索引擎（Search Engine）是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息，在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务，将用户检索相关的信息展示给用户的系统。下面是100个关于搜索引擎论文题目，供大家参考。搜索引擎论文题目一： 1、搜索引擎商标侵权法律问题研究 2、搜索引擎中的伦理失范问题与治理研究 3、中文学术搜索引擎比较研究 4、利用搜索引擎数据模拟疾病空间分布 5、大学生网络信息搜索行为实证研究——基于搜索引擎的利用 6、跨设备搜索引擎结果页面注意力分布研究——基于眼动视觉数据的实证分析 7、基于Lucene的新闻垂直搜索引擎设计与实现 8、基于更新信息的网页机器理解及其在站内搜索引擎中应用 9、利用学术搜索引擎及学术论坛提高大学生研究性学习效率 10、基于大数据的有声图书馆搜索引擎设计 11、基于Redis的分布式搜索引擎研究 12、大数据搜索引擎下的知识产出机制研究

13、“老狐狸”施密特:带领谷歌从搜索引擎变身7000亿美元市值科技巨头 14、基于搜索引擎数据的流感监测预警 15、竞价排名中搜索引擎服务提供商的审查义务范围研究 16、论搜索引擎公司的社会责任 17、电商营销精确搜索引擎的优化设计与实现 18、电子商务专业“学赛创”一体化教学模式的设计与实践——以《搜索引擎优化》课程为例 19、基于Google API的全文搜索引擎系统 20、基于知网与搜索引擎的词汇语义相似度计算 21、国内可视化搜索引擎研究进展:领域应用与系统实现 22、开源搜索引擎Elasticsearch和Solr对比和分析 23、如何免费从搜索引擎获取SEO流量 24、网站SEO中被搜索引擎惩罚的几种表现 25、网络搜索引擎广告的创新传播策略搜索引擎论文题目二： 26、搜索引擎社会责任缺失的现状、原因及对策研究 27、知识发现系统与通用学术搜索引擎文献资源比较研究——以超星发现和百度学术为例 28、搜索引擎中缩略图使用的合法性分析 29、多边平台的产品市场界定——兼论搜索引擎的产品市场

大数据平台技术框架选型

大数据平台框架选型分析一、需求城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。二、平台产品业务流程三、选型思路必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等五、选型需要考虑简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区特性：是否支持所有需要的特性Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分你想要集成的所有接口、技术、产品请注意过多的特性可能会大大增加

大数据处理常用技术有哪些

大数据处理常用技术有哪些? storm,hbase,hive,sqoop.spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。

探索大数据和人工智能最全试题

探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长

B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习

8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么? A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据

大数据分析：智能交通发展的引擎

大数据分析：智能交通发展的引擎 0前言近年来，各国都在关注“大数据”，力图通过扩大其在国内的应用范围，进一步释放数据所蕴含的潜在价值。2012年3月29日，奥巴马政府公布“大数据研发计划”，旨在改进现有人们从海量和复杂的数据中获取知识的能力，从而加速美国在科学与工程领域发明的步伐，增强国家安全，转变现有的教学和学习方式。我国亦于2012年7月22日在北京大学举行“首届中国大数据应用论坛”，主要议题包括大数据的发展趋势、不同场景的大数据应用、云计算与大数据、大数据与商业智能等，旨在共同讨论大数据的应用价值。在2013年4月举行的首届中国国际云计算技术和应用展览会上，工信部软件服务业司司长陈伟表示“大数据，我认为它有四个维度：量大，种类多，发展速度快，最后就是价值复杂，可以说处处是黄金，到处是沙子”[1]。随着城市的迅速发展，交通拥堵、交通污染日益严重，交通事故频繁发生，这些都是各大城市亟待解决的问题。智能交通成为改善城市交通的关键所在。为此，及时、准确获取交通数据并构建交通数据处理模型是建设智能交通的前提，而这一难题可以通过大数据技术得到解决[2]。 1大数据概念 Big Data“大数据”是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。在信息技术中，大数据是一个数据集的集合，这个集合是如此大而复杂，以至于它很难通过现有数据库管理工具来进行处理[3] 从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。包括视频、图片、地理位置信息、传感器数据等等。第三，价值密度低，应用价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。在交通领域，海量的数据主要包括4个类型的数据：传感器数据（位置、温度、压力、图像、速度、RFID等信息）；系统数据（日志、设备记录、MIBs 等）；服务数据（收费信息、上网服务及其他信息）；应用数据（生成厂家、能源、交通、性能、兼容性等信息）。交通数据的类型繁多，而且体积巨大[4]。 2 大数据技术与智能交通 2.1大数据：改变传统交通管理的路径社会经济的快速发展促使城市机动车辆的数量大幅增加。城镇化的加速打破了城市道路系统的均衡状态，传统的交通系统难以满足当前复杂的交通需求，交通堵塞成为棘手问题。用大数据技术可促进交通管理模式的变革。大数据技术的主要特点及其对传统交通的改变集中在以下方面：第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。行政区域的划分是国家为了有效统治和管理，而将一个国家划分不同行政区域。这个划分在促进各个行政区域自治的同时，也导致各个地方政府追求各自辖区利益的最大化，而对地方政府之间边界区的交通基础设施建设、过境交通线路等漠不关心。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题[2]。第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。我国大部分城市的各类交通运输管理主体分散在不同主管部门，呈现出条块分割的现象。涉及交通的“有关部门”超过10个，每个部门都有自己的信息化系统，但这些数据信息只存在于垂直业务和单一应用中，与邻近业务系统缺乏共通联动。这种分散造成交通管理的碎片化，如交通信息分散、信息内容单一等问题。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体性交通功能，这样才能发现新价值，带来新机会。例如

用 Python 实现一个大数据搜索引擎

用Python 实现一个大数据搜索引擎搜索是大数据领域里常见的需求。Splunk和ELK分别是该领域在非开源和开源领域里的领导者。本文利用很少的Python代码实现了一个基本的数据搜索功能，试图让大家理解大数据搜索的基本原理。布隆过滤器（Bloom Filter）第一步我们先要实现一个布隆过滤器。布隆过滤器是大数据领域的一个常见算法，它的目的是过滤掉那些不是目标的元素。也就是说如果一个要搜索的词并不存在与我的数据中，那么它可以以很快的速度返回目标不存在。让我们看看以下布隆过滤器的代码： class Bloomfilter(object): """

A Bloom filter is a probabilistic data-structure that trades space for accuracy when determining if a value is in a set. It can tell you if a value was possibly added, or if it was definitely not added, but it can't tell you for certain that it was added. """ def __init__(self,size): """Setup the BF with the appropriate size""" self.values = [False] * size self.size = size def hash_value(self,value): """Hash the value provided and scale it to fit the BF size""" return hash(value) % self.size

2019年基于大数据和人工智能的视频云平台项目可行性研究报告

目录一、大数据和人工智能的视频云平台项目概况 (3) 二、项目实施的必要性 (3) （1）行业发展与新技术融合的现实需求 (3) （2）顺应市场发展趋势，增强企业竞争力的需要 (4) ①提升资源使用效率 (4) ②为数据的融通提供可能 (5) ③解决海量视频图像信息大数据和人工智能处理的算力问题 (5) ④开放的云模式构建繁荣生态 (5) ⑤更为强大的智能化功能 (6) 三、项目实施对企业未来盈利能力的影响 (6) 四、项目实施对偿债能力和资本结构的影响 (6) 五、项目投资概算 (6) 六、项目建设期及实施进度 (7)

一、大数据和人工智能的视频云平台项目概况企业计划在现有智能视频产品研发中心基础上组建基于大数据和人工智能的视频云平台开发团队，开发新一代视频云平台产品，提供对结构化、非结构化数据的统一存储、查询、分析和二次加工能力。新一代视频云平台将利用云计算、大数据、智能视频等新技术升级改造现有视频图像监控系统，有效解决视频图像数据采集整合、价值信息提取、数据结构化处理及存储应用模式变革等问题，建设云架构下视频信息应用平台，为安防实战应用提供服务支撑。通过本项目的开发，企业将进一步提升服务于平安城市、雪亮工程和智慧城市项目的能力，满足市场发展需求，新一代视频云平台的具体建设内容包括：视频云基础设施平台、SVAC视音频数据解析平台、SVAC结构化大数据平台以及丰富多样的业务应用系统。二、项目实施的必要性新一代视频云平台产品有助于进一步提升中星技术的技术领先地位，保持企业在行业中的竞争力。同时可以为政府、公安用户实现从网络监控向智能监控的迁移，扩大企业在平安城市、雪亮工程和智慧城市的市场份额，带动企业收入和利润的不断增长。（1）行业发展与新技术融合的现实需求云计算、物联网、大数据以及人工智能等创新技术的不断发展，推动着安防行业与IT技术愈发紧密的融合，云安防时代即将到来。

大数据智能分析软件

现在，公众安全的配置，网络系统的安全、信息中心，信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展，迫切需要各种信息应用系统，灵活，高效的资源和云计算平台，以有效整合公共安全的各种信息资源，提高公安系统的稳定性、可扩展的，安全性。本文就为大家介绍一下大数据智能分析软件。目前，互联网正在经历新一轮的信息技术变革，如物联网、移动互联网、云计算等。新技术往往是信息技术安全性的方法和推动变革的重要引擎，已成为公安信息资源战役的重要组成部分，也带给了整个社会管理创新显著变化。 “警务大数据分析系统”是一项非常具有创新性的公安管理建设，“警务”的改变在推动变为由“管制型”往“服务型公安”。这是经过近几年的发展，它变得越来越明显的特点是数字信息网络，提高了人、警、事的一个互动力，警务功能相互作用的能力随着智能化程度的提高和工作负荷传递的智能化程度的提高，“公安大数据分析系统”的建设已成为现代信息技术革命的时代潮流。公安部正在推动的“扁平化指挥模式”是尽量降低指挥水平。现有的智能信息管理的优化，减少了中间环节，提高了快速反应能力，提高教学和减少战斗中，响应时间缩小一线部门和时空机制之间的距离。并基于电信运营商、交管部门、数据中心融合空间采集、公安部门、社会公众的移动位

置等数据形成大数据环境，建立大数据分析平台，支持警情处理、宏观决策、情报分析等大数据专题应用。大数据系统项目的信息分析的主要目标：建立密集的信息技术支持系统；建立专业的警察命令和战斗团队；建立扁平、快速的指挥调度体系等。南京西三艾电子系统工程有限公司被评选为2012年度“中国100家具发展潜力品牌企业”、“中国杰出创新企业”等荣誉称号。公司96%的员工为大学本科或以上学历，还有多名离退休的高级工程师做为本公司的技术顾问。

大数据经典应用案例top50详细剖析

大数据应用经典案例TOP50详细剖析 1. 梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。 3. 沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站https://www.360docs.net/doc/f49357082.html,自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。 4. 快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。 5. Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，

分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。 6. PredPol Inc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。 7. Tesco PLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。 8. American Express（美国运通，AmEx）和商业智能。以往，AmEx只能实现事后诸葛式的报告和滞后的预测。“传统的BI已经无法满足业务发展的需要。”Laney认为。于是，AmEx开始构建真正能够预测忠诚度的模型，基于历史交易数据，用115个变量来进行分析预测。该公司表示，对于澳大利亚将于之后四个月中流失的客户，已经能够识别出其中的24%。 9、Espresso作为一个事务一致性文件存储。LinkedIn建成的一个最重要的数据库是Espresso，通过对整个公司的网络操作将取代遗留的Oracle数据库。它最初的设计就是为了提供LinkedIn InMail 消息服务的可用性。

智慧城市多源异构大数据处理框架

智慧城市多源异构大数据处理框架摘要：智慧城市建设的重心已由传统IT系统和信息资源共享建设，转变为数据的深度挖掘利用和数据资产的运营流通。大数据中心是数据资产管理和利用的实体基础，其核心驱动引擎是大数据平台及各类数据挖掘与分析系统。讨论了智慧城市大数据中心建设的功能架构，围绕城市多源异构数据处理的实际需要，对数据中心大数据平台的架构进行了拆分讲解，并以视频大数据处理为例，阐述了数据中心中大数据平台的运转流程。关键词：智慧城市；大数据；多源异构；视频分析 1 引言随着智慧城市建设逐步由信息基础设施和应用系统建设迈入数据资产集约利用与运营管理阶段，城市大数据中心已成为智慧城市打造核心竞争力、提升政府管理效能的重要工具。一方面政府借助大数据中心建设可以将有限的信息基础设施资源集中高效管理和利用，大幅降低各自为政、运维机关庞杂、财政压力过大的问题；另一方面，可以在国务院、发展和改革委员会大力支持的政策东风下，打破部门间数据壁垒，推动政府各部门职能由管理转为服务，提高数据共享利用率和透明度。以大数据中心为核心构建城市驾驶舱，实现城市运转过程的实时全面监控，提高政府决策的科学性和及时性。智慧城市大数据中心建设功能框架如图1所示，其中针对不同部门的数据源，由数据收集系统完成数据的汇聚，并根据数据业务类型和内容的差异进行粗分类。为避免过多“脏数据”对大数据平台的污染，对于批量数据，不推荐直接将数据汇入大数据平台，而是单设一个前端原始数据资源池，在这里暂时存储前端流入的多源异构数据，供大数据平台处理调用。

图1 智慧城市大数据中心功能框架大数据平台是城市大数据中心运转的核心驱动引擎，主要完成多源数据导入、冗余存储、冷热迁移、批量计算、实时计算、图计算、安全管理、资源管理、运维监控等功能[1]，大数据平台的主体数据是通过专线连接或硬件复制各政府部门数据库的方式获得，例如地理信息系统（geographic information system，GIS）数据、登记信息等。部分数据通过直连业务部门传感监测设备的方式获得，例如监控视频、河道流量等。大数据平台的输出主要是结构化关联数据以及统计分析结果数据，以方便各类业务系统的直接使用。不同部门间共享与交换的数据不推荐直接使用原始数据，一方面是因为原始数据内容密级存在差异，另一方面是因为原始数据内容可能存在错误或纰漏。推荐使用经过大数据平台分类、过滤和统计分析后的数据。不同使用部门经过政务信息门户统一需求申请和查看所需数据，所有数据的交换和审批以及数据的监控运维统一由数据信息中心负责，避免了跨部门协调以及数据管理不规范等人为时间的损耗，极大地提高了数据的流通和使用效率。另外，针对特定的业务需求，可以基于大数据平台拥有的数据进行定制开发，各业务系统属于应用层，建设时不宜与大数据平台部署在同一服务器集群内，并且要保证数据由大数据平台至业务系统的单向性，尽量设置业务数据过渡区，避免应用系统直接对大数据平台核心区数据的访问。目前主流大数据平台都采用以Hadoop为核心的数据处理框架，例如Cloudera公司的CDH（Cloud er a Distribution for Hadoop）和星环信息科技（上海）有限公司（Transwarp）的TDH（Transwarp Data Hub）、Apache Hadoop等。以Hadoop为核心的大数据解决方案占大数据市场95%以上的份额，目前国内80%的市场被Cloudera占有，剩余20%的市场由星环信息科技（上海）有限公司、北京红象云腾系统技术有限公司、华为技术有限公司等大数据公司分享。随着数据安全意识的增强、价格竞争优势的扩大，国内企业在国内大数据市场的份额和影响力正在快速提升。大数据的应用历程可归纳为3个阶段：第一个阶段是面向互联网数据收集、处理的搜索推荐时代；第二个阶段是面向金融、安全、广播电视数据的用户画像和关系发现时代；第三个阶段是面向多数据源与多业务领域数据的融合分析与数据运营时代，并且对数据处理规模和实时性的要求大幅提高。本文在智慧城市大数据中心建设方案的基础上，阐述了多源异构大数据处理的框架和流程，并以最典型的非结构化视频大数据处理为例，介绍了多源异构大数据处理框架运转的流程。 2 多源异构大数据处理框架 2.1 系统整体架构多源异构是大数据的基本特征[2]，为适应此类数据导入、存储、处理和交互分析的需求，本文设计了如图2所示的系统框架，主要包括3个层面的内容：基础平台层、数据处理层、应用展示层。其中，基础平台层由Hadoop生态系统组件以及其他数据处理工具构成，除了提供基本的存储、计算和网络资源外，还提供分布式流计算、离线批处理以及图计算等计算引擎；数据处理层由多个数据处理单元组成，除了提供基础的数据抽取与统计分析算法外，还提供半结构化和非结构化数据转结构化数据处理算法、数据内容深度理解算法等，涉及自然语言处理、视频图像内容理解、文本挖掘与分析等，是与人工智能联系最紧密的层，该层数据处理效果的好坏直接决定了业务应用层数据统计分析的准确性和客户体验；应用展

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台一、背景与目标基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的

数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。

《大数据：智慧城市的智慧引擎》阅读练习及答案

大数据：智慧城市的智慧引擎 ①智慧城市是城市信息化向智慧化发展的必经阶段，同时在建设智慧城市过程中也会带动相关产业的整体发展，而由城市数字化到城市智慧化，关键是要实现对数字信息的智慧处理，其核心是引入了大数据处理技术，这必将成为智慧城市的新引擎．．。 ②从智慧城市的体系结构来看，由于智慧城市的基础在于互联网技术，因此智慧城市体系架构和互联网的体系结构相类似，也可分为四层，分别为感知层、传输层、平台层、应用层。智慧城市相对于之前数字城市概念，最大的区别在于对感知层获取的信息进行了智慧的处理，因此也可以认为智慧城市是数字城市的升级版。 ③感知层是智慧城市体系对现实世界进行感知、识别和信息采集的基础性物理网络，海量的数据在感知层产生。以视频监控为例，北京目前用于视频监控的摄像头有 50 万个，一个摄像头一个小时的数据量就是几G，每天北京市的视频采集数据量在 3PB 左右，而一个中等城市每年视频监控产生的数据在 300PB 左右，这些摄像头实时回传的信息，海量数据对数据存储、并发处理的要求是近乎苛刻的。同时，对于海量数据的处理不单是智慧化的必然要求，也是对 IT 投资的一种保护，否则非但不能充分挖掘数据的价值，还将为海量数据所累。图：智慧城市的大数据处理应用

④从上图可以看出，大量各种类型的数据进入数据库，经过组织、分析、决策之后，将最后的处理结果提供给决策者供参考，形成了完整的大数据处理流程。如在智慧交通领域，目前已经实现了通过对交通流量的监测，从而动态调节红绿灯的间隔时间，实现缓解拥堵的目的，此外还可以为司机提供优化的行车路线，避开拥堵路段。由此可见，面对智慧城市中产生的海量数据，大数据技术将是必然的选择。 ⑤智慧城市的建设带来数据量的爆发式增长，而大数据就像血液一样遍布智慧交通、智慧医疗、智慧生活等智慧城市建设的各个方面，城市管理正在从“经验治理”转向“科学治理”。 ⑥大数据为智慧城市的各个领域提供强大的决策支持。在城市规划方面，通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息的挖掘，可以为城市规划提供强大的决策支持，强化城市管理服务的科学性和前瞻性。在交通管理方面，通过对道路交通信息的实时挖掘，能有效缓解交通拥堵，并快速响应突发状况，为城市交通的良性运转提供科学的决策依据。在安防与防灾领域，通过大数据的挖掘，可以及时发现人为或自然灾害、恐怖事件，提高应急

可视化商业智能大数据分析平台技术白皮书

可视化商业智能大数据分析平台技术白皮书 XXX技术有限公司 2018年7月

目录 1.背景概述 (5) 2.现状分析 (6) 2.1.主流BI模式 (6) 2.1.1.传统BI模式 (6) 2.1.2.敏捷BI模式 (7) 2.2.平台推荐模式 (8) 3.整体需求 (10) 3.1.数据源支持 (10) 3.2.自助式查询 (10) 3.3.OLAP联机分析 (11) 3.4.UI编排功能 (12) 3.5.丰富的组件 (13) 3.6.多种展示方式 (13) 1

3.7.外部数据服务 (14) 4.总体设计 (15) 4.1.数据分析 (16) 4.2.设计运行 (16) 4.3.系统管理 (16) 4.4.可视化展示 (16) 5.功能设计 (17) 5.1.数据分析 (17) 5.1.1.多数据源 (17) 5.1.2.数据建模 (18) 5.1.3.多维BI分析 (18) 5.2.设计运行 (20) 5.2.1.UI编排 (20) 5.2.2.丰富组件 (21) 5.2.3.事件引擎 (24) 5.2.4.运行引擎 (24) 2

5.3.系统管理 (26) 5.3.1.我的报表 (26) 5.3.2.工程化管理 (27) 5.3.3.主题管理 (27) 5.3.4.布局管理 (27) 5.3.5.数据源管理 (27) 5.3.6.基础管理 (28) 5.4.可视化展示 (29) 5.4.1.决策仪表盘 (29) 5.4.2.大屏综合显示 (30) 5.4.3.交互式WEB界面 (30) 5.4.4.基于GIS的数据可视 (33) 5.5.其他功能 (38) 5.5.1.数据探索 (38) 5.5.2.事件定义 (38) 5.5.3.项目管理 (39) 3

大数据平台技术框架选型

大数据平台技术框架选型Last revision on 21 December 2020

可视化商业智能大数据分析平台整体解决方案

可视化商业智能大数据分析平台建设方案

目录第1章客户需求概述 (1) 1.1需求分析 (1) 第2章可视化商业智能大数据整体建设解决方案 (2) 2.1解决方案系统架构 (2) 2.2解决方案组成 (3) 2.2.1数据仓库（InfoSphere Warehouse Layer） (4) 2.2.2数据集市（Data Mart Layer） (4) 2.2.3数据ETL处理系统 (4) 2.2.4业务应用 (5) 2.2.4.1Cognos客户洞察分析报表 (5) 2.2.4.2报表门户 (5) 2.2.4.3多维数据集 (11) 2.3配置建议 (15) 2.4整体解决方案优势 (17) 第3章可视化商业智能数据仓库方案 (20) 3.1可视化商业智能数据仓库方案概述 (20) 3.2可视化商业智能数据仓库解决方案带来的价值 (21) 3.3可视化商业智能数据仓库方案功能特点 (21) 3.3.1数据分区技术 (DPF, Database Partitioning Feature) (22) 3.3.2深度压缩技术 (24) 3.3.3极限工作负载管理 (25) 3.3.4嵌入式分析 (26) 3.3.5数据挖掘、建模和打分 (26) 3.3.6非结构化信息分析 (28) 3.3.7OLAP Cubing 服务 (29) 3.3.8灵活包装和许可选项 (30) 3.4为什么选择I NFORMATION M ANAGEMENT软件 (32) 第4章可视化商业智能客户分析应用方案 (35)

4.1I NFO S PHERE DW P ACK FOR C USTOMER I NSIGHT 方案概述 (35) 4.2解决方案带来价值 (37) 4.3I NFO S PHERE DW P ACK FOR C USTOMER I NSIGHT功能特点 (38) 4.3.1物理数据模型 (38) 4.3.2Cognos 应用报表 (42) 4.4为什么选择I NFO S PHERE DW P ACK FOR C USTOMER I NSIGHT (45) 第5章数据抽取、转换和加载方案 (47) 5.1I NFO S PHERE D ATA S TAGE 方案概述 (47) 5.2I NFO S PHERE D ATA S TAGE ETL方案带来价值 (49) 5.3I NFO S PHERE D ATA S TAGE 软件功能特点 (51) 5.3.1DataStage基于Information Server的架构 (51) 5.3.1.1通用用户界面 (52) 5.3.1.2通用服务 (53) 5.3.1.3通用知识库 (53) 5.3.1.4通用并行处理引擎 (54) 5.3.1.5通用连接器 (54) 5.3.2直观易用的开发和维护环境 (55) 5.3.3企业级实施和管理 (57) 5.3.3.1作业顺序器 (57) 5.3.3.2任务资源使用预估 (59) 5.3.3.3图形化监控工具 (60) 5.3.4高扩展的体系架构 (62) 5.3.5具备线性扩充能力 (65) 5.3.6ETL元数据管理 (66) 5.4为什么选择I NFO S PHERE D ATA S TAGE软件 (68) 第6章COGNOS (71) 6.1C OGNOS 方案概述 (71) 6.2C OGNOS方案带来价值 (73)

大数据：智慧城市的智慧引擎

大数据：智慧城市的智慧引擎 2013年1月29日，住房和城乡建设部公布了首批９０个国家智慧城市试点名单，试点城市的公布标志着我国智慧城市发展进入规模推广的阶段。在目前智慧城市的发展阶段，主要的应用还处于对感知设备传递的信息进行简单处理的水平，充分认识大数据对于智慧城市建设的关键作用，对于避免智慧城市建设中出现“重感知，轻智慧”的通病具有重要意义。本文将对智慧城市的内涵、发展现状、大数据对于智慧城市建设的作用以及存在的问题进行讨论，并对我国智慧城市发展提出建议。一、智慧城市是实现城市可持续发展的必经之路智慧城市是通过物与物、物与人、人与人的互联互通能力、全面感知能力和信息利用能力，通过物联网、移动互联网、云计算等新一代信息技术，实现城市高效的政府管理、便捷的民生服务、可持续的产业发展。“智慧城市”旨在利用新一代信息技术，改变人们交互的方式，提高信息实时处理能力及感应与响应的速度，增强业务弹性和连续性，提高资源利用效率，实现绿色节能化，促进社会各项事业的全面可持续发展，因此受到各国政府的欢迎，全球发达和部分发展中国家、地区、城市由地方政府主导，各有侧重的推动智慧城市建设。目前全国开始建设智慧城市的地方遍及东中西部。从城市类型看，除了京、沪、广、深等一线城市外，杭州、厦门、珠海等一些东部沿海地区的经济发达城市，也纷纷开始智慧城市建设。另外，湖北、湖南、山东、辽宁、四川、河南、安徽等省则提出建设智慧城市群。从各城市的智慧城市建设内容来看，一方面是加强城市基础通信网络建设，提高通信网络带宽及覆盖率；另一方面是在重点领域的提供智慧应用服务，如智慧公共服务、智慧社会管理、智慧交通、智慧医疗、智慧物流、智慧安居等。从整体投资规模来看，到2012年底全国开建智慧城市的城市数超过180个，通信网络和数据平台等基础设施建设投资规模接近5000亿元。“十二五”期间智慧城市建设拉动的设备投资规模将达1万亿元人民币，新一轮产业机会即将到来。二、大数据是智慧城市的智慧引擎智慧城市是城市信息化向智慧化发展的必经阶段，同时在建设智慧城市过程中也会带动相关产业的整体发展，成为经济转型、产业升级、城市提升的新引擎。从智慧城市的体系结构来看，由于智慧城市的基础在于物联网技术，因此智慧城市体系架构和物联网的体系结构相类似，也可分为四层，分别为感知层、传输层、平台层、应用层。智慧城市相对于之前数字城市概念，最大的区别在于对感知层获取的信息进行了智慧的处理，因此也可以认为智慧城市是数字城市的升级版。由城市数字化到城市智慧化，关键是要实现对数字信息的智慧处理，其核心是引入了大数据处理技术。图1 智慧城市体系架构