智慧城市多源异构大数据处理框架
2智慧城市的总体框架
智慧城市的总体框架智慧城市总体框架设计分为硬件层、大数据层、应用支撑层、应用层、用户展现层。
下面我将为您详细介绍：硬件层硬件层包括传感设备、定位设备、终端设备、存储设备、网络设备、计算设备等信息基础设施。
大数据层大数据层主要包括支撑城市管理、服务的全部数据，包括市民卡数据、城市管理数据、公共服务数据、视频数据、分析数据、电子政务相关数据等。
在大数据的基础上以云计算的方式进行存储和计算，进行数据共享和数据挖掘，为城市管理及服务提供数据支撑。
应用支撑层应用支撑层包括J2EE、ESB等给予SOA的基础中间件，数据交换、统一认证、门户、系统管理、资源管理等组件，综合信息与系统集成平台、数据资源管理平台、统一身份认证平台、数据交换共享平台、数据存储分析展现平台、可视化管理系统等。
应用层应用层主要包括城市综合管理、城市市民卡、城市公共安全、城市交通管理、城市公共卫生、城市公共设备监控管理、应急指挥、电子政务公众服务、城市公共信息服务等服务政府及便民的应用。
表现层表现层通过人性化界面、单点登录、门户管理、门户信息发布、信息检索等以门户的方式为用户提供使用界面。
根据目前国内城市发展的需求，“智慧城市”建设的重点应放在政府、城市管理、社会民生服务、产业经济的全面信息化方面。
政府信息化包括加强政府云计算数据资源中心、协同办公平台、电子政务平台、网上行政审批等方面的建设；城市管理信息化包括城市大城管、城市应急指挥、城市公共安全、城市智能交通、城市基础设施等方面的建设；社会民生信息化是通过物联化、互联化、智能化实现城市一卡通、智慧教育、智慧文化、智慧旅游、智慧金融、电子商务、智慧安监、智慧社区等智慧服务；产业经济的信息化主要通过信息化的手段加强企业服务平台、企业资源管理平台、企业流程再造、企业安全管理等方面的建设，将企业的生产过程、物料移动、事物处理、现金流动、客户交互等业务过程数字化，使企业资源合理配置，以使企业能适应瞬息万变的市场经济竞争环境，求得最大的经济效益。
智慧城市整体架构
智慧城市整体架构智慧城市是指利用先进的信息技术手段，合理整合城市资源，提供高效便捷的公共服务，以提升城市管理水平和市民生活质量的一种城市发展模式。
为了构建一个有机、高效的智慧城市，需要一个精心设计的整体架构。
本文将探讨智慧城市的整体架构并指出其中的关键要素。
一、智慧城市总体框架智慧城市的总体框架由以下几个主要部分组成：1. 基础设施网络：智慧城市的基础设施网络是众多智能设备和系统的核心，包括通信网络、数据中心、传感器网络等。
这些设施构成了智慧城市的神经系统，实现了各个智能设备之间的高效连接和数据传输。
2. 数据采集与处理：智能设备通过传感器采集各类数据，包括气象数据、交通流量数据、环境污染数据等。
这些数据经过采集后，需要进行处理和分析，以提供准确的信息和指导城市决策。
3. 城市管理与服务平台：这是智慧城市的核心部分，用于管理和协调各类城市资源，提供包括交通管理、环境监测、公共安全、公共服务等在内的各类城市服务。
城市管理与服务平台需要与其他系统、平台进行数据共享和交互，以实现全面的城市管理和服务。
4. 公众参与与互动平台：智慧城市不仅需要高效的城市管理，也需要市民的积极参与和互动。
因此，公众参与与互动平台是智慧城市整体架构的重要组成部分。
该平台提供了市民与政府、企业之间进行互动和信息交流的渠道，为市民提供各类便民服务和公共参与机会。
二、智慧城市关键要素要构建一个功能完善、高效可靠的智慧城市，需要以下关键要素的支持：1. 技术支持：智慧城市离不开先进的信息技术，包括物联网、云计算、大数据、人工智能等。
这些技术为智慧城市的各项功能提供了支撑，如实时监测、预测分析等，同时也需要不断创新和引入最新的技术来推动智慧城市的发展。
2. 数据共享与隐私保护：智慧城市需要各类设备和系统之间进行数据共享，从而实现更好的城市管理和公共服务。
同时，隐私保护也是一个重要的问题，需要在数据共享的前提下，确保市民的个人隐私得到充分保护。
智慧城市大脑总体架构解决方案
经验教训分享交流
在项目实施过程中，需要注重跨部门沟通和协作，确保 数据共享和整合的顺利进行。
在技术选型上，要充分考虑技术的成熟度和可扩展性， 避免盲目追求新技术而忽略实际应用效果。
在项目管理上，需要建立完善的项目管理体系和风险控 制机制，确保项目的顺利推进和交付。
未来发展趋势预测
智慧城市大脑将成为未来城 市发展的重要基础设施，实 现城市管理的全面智能化和
自动化。
随着物联网、云计算、人工 智能等技术的不断发展，智 慧城市大脑的功能和应用场
景将不断丰富和扩展。
智慧城市大脑将与城市经济 、社会、环境等各个领域深 度融合，推动城市治理体系
和治理能力现代化。
未来智慧城市大脑的建设将 更加注重数据安全和隐私保 护，确保市民个人信息的安
全和合法使用。
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智能分析与决策支持系统 设计
智能分析算法模型选择及优化
01
算法模型选择
根据业务需求和数据特征，选 择适合的机器学习、深度学习
等算法模型进行智能分析。
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模型优化
针对选定的算法模型，通过调 整模型参数、改进模型结构等 方式，提高模型的准确性和泛
化能力。
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模型评估
建立科学的评估体系，对优化 后的模型进行性能评估，确保
建立严格的访问控制机制，对数据的 访问进行权限管理，防止未经授权的 访问和数据泄露。
数据加密与验证
采用数据加密技术，确保数据传输过 程中的安全性；同时，通过数据验证 机制，防止数据被篡改或伪造。
数据存储策略及备份恢复机制
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存储介质选择
根据数据的类型、大小、访问频率等因素，选择合适的存储介质，如关
智慧城系统架构设计方案
智慧城系统架构设计方案智慧城市系统架构设计方案智慧城市系统是基于信息技术和物联网技术的综合应用，旨在提高城市的运行效率、资源利用率和居民的生活品质。
下面是一个智慧城市系统架构设计方案。
1.系统整体架构智慧城市系统的整体架构分为四层：感知层、网络层、平台层和应用层。
- 感知层：主要包括传感器、摄像头、智能设备等感知装置，用于采集城市中的各种数据，包括环境数据、交通数据、能源数据等。
- 网络层：负责将感知层采集到的数据传输到平台层，采用物联网技术，包括无线传感网、无线网络和互联网等。
- 平台层：负责数据的存储、处理和管理，包括云计算和大数据技术，用于对采集到的数据进行分析和挖掘，提供决策支持和数据服务。
- 应用层：基于平台层的数据和功能，开发各种智慧城市应用，包括交通管理、环境监测、能源管理、智慧医疗等。
2.感知层设计感知层是智慧城市系统的数据来源，需要采集各种环境数据和设备状态数据。
为了保证数据的准确性和实时性，需要部署大量的传感器和摄像头。
- 环境数据采集：包括温度、湿度、气压、噪音等环境参数，采用传感器网络，通过无线传输数据。
- 交通数据采集：包括车辆流量、车速、道路状况等交通信息，采用车载传感器和摄像头，通过无线传输数据。
- 能源数据采集：包括电力、水源、燃气等资源的使用情况，采用智能电表和传感器，通过有线和无线传输数据。
- 设备状态数据采集：包括智能设备的运行状态和故障信息，通过传感器和智能设备自身采集，通过有线和无线传输数据。
3.网络层设计网络层负责将感知层采集到的数据传输到平台层，需要设计一个可靠、安全和高效的网络架构。
- 无线传感网：用于传输感知层的环境数据和交通数据，采用低功耗广域网(LPWAN)技术，如LoRaWAN、NB-IoT 等。
- 无线网络：用于传输感知层的视频数据和大容量数据，采用4G和5G网络技术。
- 互联网：用于将网络层的数据传输到平台层，通过互联网进行数据传输和通信。
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。
”智慧城市”基本构架及涉及的领域分析
”智慧城市”基本构架及涉及的领域分析“智慧城市”基本构架及涉及的领域分析在当今科技飞速发展的时代，“智慧城市”的概念逐渐深入人心。
智慧城市旨在利用先进的信息技术，实现城市的智能化管理和运行，提高城市的生活质量、经济竞争力和可持续发展能力。
那么，智慧城市的基本构架是怎样的？又涉及哪些重要领域呢？一、智慧城市的基本构架1、感知层感知层是智慧城市的基础，它由各种传感器、摄像头、智能终端等设备组成，负责收集城市中的各类数据，如环境数据、交通数据、能源数据等。
这些设备就像城市的“眼睛”和“耳朵”，能够实时感知城市的运行状态。
2、网络层网络层是数据传输的通道，包括有线网络、无线网络等。
它将感知层收集到的数据快速、准确地传输到数据处理中心，确保数据的及时性和完整性。
3、数据平台层数据平台层是智慧城市的核心，它对收集到的海量数据进行存储、管理和分析。
通过大数据技术和云计算，对数据进行挖掘和处理，提取有价值的信息，为城市的决策和管理提供支持。
4、应用层应用层是智慧城市的具体体现，它将数据平台层处理后的结果应用到各个领域，如智能交通、智能医疗、智能环保等。
通过各种应用系统，为城市居民提供更加便捷、高效的服务。
二、智慧城市涉及的领域1、智能交通交通是城市的动脉，智慧城市中的智能交通系统可以实时监测交通流量、路况信息，并通过智能信号灯控制、智能导航等手段，优化交通流量，减少拥堵，提高出行效率。
同时，智能公交系统可以实时掌握公交车的位置和运行状态，方便乘客合理安排出行时间。
2、智能能源在能源领域，智慧城市通过智能电表、智能水表等设备，实现对能源的精确计量和监控。
同时，利用能源管理系统，对能源的生产、分配和使用进行优化，提高能源利用效率，减少能源浪费。
此外，还可以推广可再生能源的应用，如太阳能、风能等，实现城市能源的可持续发展。
3、智能环保环境保护是城市发展的重要课题。
智慧城市中的智能环保系统可以实时监测空气质量、水质、噪音等环境指标，并通过数据分析，及时发现环境问题，采取相应的治理措施。
多源异构数据融合与集成技术在智慧城市中的应用
多源异构数据融合与集成技术在智慧城市中的应用智慧城市是当前城市发展的重要方向之一，旨在通过信息技术和数据的应用来提升城市管理效率、优化资源配置、提供便利的公共服务。
然而，要实现智慧城市的目标，就需要处理和集成来自多个来源的异构数据。
多源异构数据融合与集成技术在智慧城市中的应用将为城市管理提供关键支持，本文将对该技术进行探讨。
多源异构数据融合与集成技术是一种将来自不同数据源的数据进行整合和融合的方法。
在智慧城市中，数据来源非常广泛，包括传感器数据、社交媒体数据、公共机构和企业的数据等等。
这些数据通常以不同的格式和结构存储，具有不同的质量和粒度。
因此，要将这些数据进行有效的融合和集成，需要采用创新的技术方法。
首先，多源异构数据融合与集成技术可以帮助智慧城市实现数据的一体化管理。
通过将来自不同数据源的数据进行统一整合，城市管理者可以更加方便地访问和使用这些数据。
比如，通过将公共交通数据、空气质量数据和道路状况数据进行融合，可以实时监测和预测交通拥堵情况，从而提供更加高效的交通管理和指导。
其次，多源异构数据融合与集成技术可以帮助智慧城市实现数据的交叉应用。
不同数据源之间存在一定的关联性和相互影响，通过对这些数据进行融合和集成，可以发现数据之间的规律和相关性。
比如，通过将气象数据和人流数据进行融合分析，可以预测人口密集区域的天气变化情况，从而优化城市的应急管理和公共服务。
此外，多源异构数据融合与集成技术还可以帮助智慧城市实现数据的质量管理。
随着数据源的增加和数据规模的增长，数据的质量问题也日益突出。
不同数据源的数据可能存在重复、冗余、不一致等问题，这对于智慧城市的数据分析和决策产生不利影响。
通过多源异构数据融合与集成技术，可以对数据进行清洗和去重，提高数据的质量和准确性，从而增强城市管理的决策能力和精细化管理水平。
然而，多源异构数据融合与集成技术在应用中也面临一些挑战和难题。
首先，数据隐私和安全问题是当前智慧城市面临的重要问题之一。
(完整版)智慧城市整体架构
(完整版)智慧城市整体架构-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN智慧城市整体架构1、整体框架智慧城市技术参考模型如图1所示a) 物联感知层：提供对环境的智能感知能力和执行能力，通过感知设备、执行设备及传输网络实现对城市范围内基础设施、环境、设备和人员等要素的识别、信息采集、监测和控制；b) 网络通信层：为智慧城市提供大容量、高带宽、高可靠的光网络和全城覆盖的无线宽带接入网络所组成的网络通信基础设施；包括以互联网、电信网、广播电视网等为主体的核心传输网，提供无线接入服务的蜂窝无线网络，以及，以及集群专网等一些专用的网络等；c) 计算与存储层：包括软件资源、计算资源和存储资源，为智慧城市提供数据存储和计算以及相关软件环境的资源，保障上层对于数据的相关需求；d) 数据及服务融合层：通过数据和服务的融合支撑，承载智慧应用层中的相关应用，提供应用所需的各种服务，为构建上层各类智慧应用提供支撑，本层处于智慧城市总体参考模型的中上层，具有重要的承上启下的作用；e) 智慧应用层：在物联感知层、网络通信层、计算与存储层、数据及服务融合层之上建立的各种基于行业或领域的智慧应用及应用整合，如智慧政务、智慧交通、智慧公共服务、智慧医疗、智慧园区、智慧社区、智慧旅游等，为社会公众、企业用户、城市管理决策用户等提供整体的信息化应用和服务；f) 安全保障体系：为智慧城市构建统一的安全平台，实现统一入口、统一认证、统一授权、日志记录，涉及各横向层次；g) 运维管理体系：为智慧城市提供整体的运维管理机制，涉及各横向层次，确保智慧城市整体的建设管理和长效运行；h) 建设管理体系：为智慧城市建设提供整体的建设管理要求，加强智慧城市建设管理机制，指导智慧城市相关建设，确保智慧城市建设的科学性和合理性。
2 智慧城市的主要特征智慧城市是运用物联网、云计算、大数据、空间地理信息集成等新一代信息技术，促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理念和新模式。
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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容密级存在差异，另一方面是因为原始数据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等人为时间的损耗，极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，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（Transwarp）的TDH（Transwarp CDH（Cloud er a Distribution for Hadoop）和星环信息科技（）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80%的市场被 Cloudera占有，剩余20%的市场由星环信息科技（）、红象云腾系统技术、华为技术等大数据公司分享。
随着数据安全意识的增强、价格竞争优势的扩大，国企业在国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、数据容深度理解算法等，涉及自然语言处理、视频图像容理解、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；应用展示层由SSH（Struts+Spring+Hibernate）框架及多类前端可视化工具组成，对应用层的约束是比较宽松的，主要是对数据处理层结果的进一步归纳和总结，以满足具体业务的需要。
系统框架的使用优先推荐开源生态系统及其组件，系统存储主要依托Hadoop分布式文件系统（Hadoop distributed file system，HDFS）、HBase，同时支持Oracle、MySQL等结构化数据存储系统，计算框架涵盖MapReduce、Storm、Spark以及定制分布式视频流处理引擎，可视化系统基于SSH框架设计，可根据实际需求，灵活配置。
图2 多源异构大数据处理框架2.2 多源数据导入鉴于数据存储介质、数据存储类型和数据传输方式的差异，系统在数据导入单元设计了如下数据导入框架，借助不同的导入工具，实现不同源数据和不同结构数据的导入，如图3所示。
其中，对实时性要求较高的监测数据以分布式消息队列的形式由Kafka分发；关系型数据库使用Sqoop等工具，直接将数据导入HDFS[3,4]；对于安全等级较高的数据和其他一些离线数据，使用硬件复制或文件传输协议（file transfer protocol，FTP）传输的方式导入；对于日志等文本数据使用Flume工具导入；对于互联网数据使用爬虫程序爬取，并导入；对于视频等多媒体数据，使用各厂商提供的定制码流软件开发工具包（software development kit, SDK）开发导入程序，或者利用多媒体流处理引擎直接抓取和在线处理。
在智慧城市建设过程中，数据来源差异一般较大，数据库中存放的主要是经过业务系统加工后的数据，而描述行为过程的数据一般都未被记录，此时，需要定制开发能够直接连接原始数据源的数据采集工具。
图3 多源数据导入框架2.3 异构数据处理根据数据类型的差异，选择不同的计算和存储引擎。
对于非实时性数据计算，选择MapReduce计算引擎[5]；对实时性要求较高的数据计算，选择Spark或Storm计算框架[6,7]；对时序不可分的流媒体数据处理，选择定制流媒体计算引擎，如图4所示。
对于结构化或键值对数据，采用Hive或HBase存储，兼容Oracle和MySQL等关系型数据库；对于日志、多媒体等半结构化和非结构化数据，采用HDFS存储。
数据仓库可以统立在HDFS上，统一的存储有助于最大化地发挥分布式系统的数据处理能力，充分利用网带宽，减少异构数据仓库自身性能瓶颈导致的大数据系统性能下降问题。
图4 异构数据处理框架对于结构化数据的处理主要包括容清洗、统计分析、关联分析等；对于半结构化数据的处理涉及模板分类、字段检索、关键字段提取等；对于非结构化数据的处理涉及音视频容的结构转化、文本容的挖掘与分析、语义理解与情感分析等。
随着数据结构多样性和容不确定性的增加，数据处理的复杂度和难度呈现指数型非线性增长，诸多数据处理问题在这个阶段转变为人工智能算法问题。
2.4 统一运维管理大数据平台的运维管理借助统一运维管理平台实现，管控平台具备大数据平台定制化组件安装、资源灵活配置、字段级权限控制、账户管理等功能，借助统一的运维管理平台，对平台安装节点的CPU、存、硬盘资源进行控制，并对节点所在机架进行规划，通过运维管理主节点，可实现大数据平台的自动部署和安装，与此同时，运维管理平台可实时监控正在运行的各服务的资源使用情况和任务进度情况，为各服务提供资源隔离或资源抢占式两种选择方案，灵活配置服务运行节点，大大节省运维管理人员的工作量。
3 视频数据处理应用示例在智慧城市建设中，视频不仅是存储规模最大的数据，同时也是最典型的异构大数据，数据容在不同的处理阶段，表现为不同的数据形式：非结构化（视频、图像）、半结构化（特征点）、结构化（特征向量、描述属性）。
视频数据[8]不仅用于治安侦查、违章监测，还被用于城市人群密度监测，结合舆情、地理定位等信息，可用于对城市不同区域安全等级的评估。
视频数据处理算法框架如图5所示，视频数据处理的过程是逐步将非结构化数据转为结构化数据，然后做统计和关联分析的过程。
图5 视频数据处理流程3.1 视频数据标记视频数据标记有助于提高视频容提取和描述的准确性和稳定性，使得视频容检测与分析算法的设计更有针对性，原则上对视频容的结构化描述信息越全面越好，但是容易受标记人员主观因素干扰，因此只选择容易区分和定义的以下几类标记信息：视频场景、视频主色、运动方向、适用算法。
视频场景可分为：卡口、路口、广场、街道等，视频主色可分为：彩色和灰色，运动方向根据图像坐标系分为8个方向，适用算法主要用于标记该视频适用于哪类算法，例如行人检测、遗留物检测、交通标志检测、车牌检测等。
标记后的视频经过视频分割算法处理，被切分成大小适合MapReduce处理的文件块。
3.2 视频容挖掘视频多媒体数据包含的信息非常丰富，这里仅以视频中的人、车、自行车目标的检测与跟踪为例，阐述非结构化视频大数据容挖掘的实现过程。
视频容挖掘是通过对视频文件或视频流的解码，逐帧进行分析处理的。
视频中的运动目标是检测的主要对象，通过背景建模、前景目标分割算法确定潜在运动目标的位置，然后通过运动目标跟踪算法对粘连目标、误分割目标以及特征不稳定目标进行切分、合并和过滤处理，处理流程如图6所示，图6中对不同的运动目标分别建立检测存储队列、跟踪存储队列、结果存储队列，用以实现基于视频前后帧序列的目标过滤与判定。
整个处理过程可以使用MapReduce框架实现，值得注意的是，视频对象处理需要耗费大量的存资源，单靠Java虚拟机（Java virtual machine，JVM）已难以满足需求，因此，推荐使用C+Java的混合语言编程处理模式。