智慧城市多源异构大数据处理框架
智慧城市系统平台设计方案
智慧城市系统平台设计方案智慧城市是指利用信息技术和互联网技术，以城市基础设施为支撑，通过信息化和智能化手段，对城市进行管理和服务，提升城市的可持续发展水平和生活质量的一种发展模式。
为了实现智慧城市的目标，需要建立一个智慧城市系统平台，下面是一个智慧城市系统平台设计方案。
一、系统架构设计智慧城市系统平台的架构设计应该包括以下几个层次：1. 数据采集层：该层次负责采集城市各类数据，包括环境数据、交通数据、人口数据等。
可以利用物联网设备、传感器等技术手段进行数据采集。
2. 数据传输层：该层次负责将采集到的数据传输到数据处理层。
可以通过无线网络、有线网络等方式进行数据传输。
3. 数据处理层：该层次负责对采集到的数据进行处理和分析，提取有用的信息，并将处理后的数据进行存储。
可以利用大数据技术、人工智能技术等进行数据处理和分析。
4. 应用服务层：该层次负责开发和部署各类智慧城市应用，包括交通管理、环境管理、公共安全等。
可以通过开放接口，让开发者能够开发和部署自己的应用服务。
5. 用户界面层：该层次负责用户与系统的交互，提供用户友好的界面和操作方式。
可以开发网页、手机应用等形式的用户界面。
二、功能设计1. 数据采集功能：智慧城市系统平台应该支持多种数据采集方式和设备类型，如摄像头、传感器、无线网络等。
可以通过接口规范，实现数据采集设备的接入和管理。
2. 数据处理功能：智慧城市系统平台应该支持大数据处理和分析，能够对采集到的数据进行实时处理和分析，并提供有用的信息。
可以利用机器学习算法、数据挖掘技术等进行数据处理和分析。
3. 应用服务功能：智慧城市系统平台应该支持各类应用服务的开发和部署，例如交通管理、环境管理、公共安全等。
可以提供开放接口和开发工具，方便开发者进行应用开发和部署。
4. 用户界面功能：智慧城市系统平台应该提供用户友好的界面和操作方式，支持多种设备和平台，例如网页、手机应用等。
可以提供可定制的界面风格和功能，让用户能够根据自己的需求进行定制。
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。
智慧城市大数据中心的功能和架构设计
智慧城市大数据中心的功能和架构设计智慧城市的建设是现代化城市发展的重要方向，而大数据技术在智慧城市建设中发挥着关键作用。
为了实现智慧城市的目标，必须建立一个高效可靠的大数据中心，用于收集、存储、分析和应用城市各个方面的数据。
本文将探讨智慧城市大数据中心的功能和架构设计。
一、功能设计1. 数据采集与接入功能智慧城市的数据中心需要能够采集各类传感器、仪器以及其他数据源的数据。
这包括气象数据、人流数据、交通数据、环境数据等等。
因此，数据中心需要具备强大的数据采集与接入能力，能够实时获取城市各个领域的数据。
2. 数据存储与管理功能数据中心需要提供大规模数据的存储与管理功能。
这包括高性能、高容量的存储设备，能够持久保存海量的数据。
同时，数据中心还需要具备数据备份、数据恢复、数据清洗等功能，确保数据的可靠性和一致性。
3. 数据分析与挖掘功能数据中心是智慧城市决策的重要支撑。
为了实现对城市各方面数据的深度分析和挖掘，数据中心需要具备强大的数据分析和挖掘功能。
这包括数据可视化、数据建模、数据挖掘算法等技术手段，用于提取数据中的有用信息，为城市决策提供科学依据。
4. 数据共享与开放功能智慧城市的建设需要各部门、各企事业单位之间的协同合作。
数据中心需要提供数据共享和开放的功能，方便各方获取和使用数据。
同时，为了确保数据的安全性和隐私保护，数据中心还需要具备权限控制、访问控制等机制。
二、架构设计1. 分布式架构智慧城市大数据中心使用分布式架构可以有效提高数据处理的效率和吞吐量。
采用分布式存储和计算技术，将数据和任务分散在不同的节点上进行处理，提高系统的可扩展性和容错性。
2. 虚拟化技术虚拟化技术可以实现资源的高效利用和动态分配。
智慧城市大数据中心可以采用虚拟化技术，将不同的业务和应用虚拟化成独立的资源，从而实现资源的共享和动态划分，提高系统的灵活性和效率。
3. 高可用性设计智慧城市大数据中心需要具备高可用性，以确保系统的稳定运行。
智慧城市数据中台建设方案
智慧城市数据中台建设方案目录一、内容概述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 目标与愿景 (4)二、需求分析 (5)2.1 城市数据需求 (6)2.2 业务需求 (8)2.3 技术需求 (9)三、架构设计 (10)3.1 总体架构 (11)3.2 数据层 (12)3.3 服务层 (13)3.4 应用层 (15)四、技术选型 (16)4.1 数据存储与管理 (17)4.2 数据处理与分析 (18)4.3 数据可视化与报表 (20)4.4 安全与隐私保护 (21)五、实施计划 (22)5.1 项目阶段划分 (23)5.2 时间节点与里程碑 (25)5.3 资源保障 (26)六、风险评估与应对措施 (27)6.1 技术风险 (29)6.2 运营风险 (30)6.3 法律法规风险 (32)七、总结与展望 (33)7.1 实施效果评估 (34)7.2 未来发展方向 (35)7.3 需求与挑战 (36)一、内容概述智慧城市数据中台建设方案旨在构建一个高效、智能、开放的数据管理与服务平台，以支撑城市各项业务的数字化转型。
该方案通过整合城市各类数据资源，构建统一的数据治理体系，实现数据资源的规范化管理、标准化处理、高效存储和灵活应用。
数据中台作为智慧城市的核心基础设施，将为城市治理、公共服务、产业创新等领域提供强有力的数据支撑，推动城市智能化水平的提升。
数据整合与治理：构建数据资源目录，实现跨部门、跨领域的数据资源整合与共享，规范数据标准，提升数据质量。
数据存储与计算：采用云计算、大数据等技术，构建高效、稳定的数据存储和计算平台，满足海量数据的处理需求。
数据服务与应用：基于数据中台，开发各类数据应用服务，支持城市治理、公共服务、产业创新等领域的智能化发展。
信息安全与保障：建立完善的信息安全体系，保障数据的隐私、安全和保密性。
平台建设与运维：构建数据中台基础设施，优化系统架构，加强平台运维管理，确保系统的稳定运行。
多源异构数据聚合技术在智慧城市建设中的应用分析
多源异构数据聚合技术在智慧城市建设中的应用分析第一章前言在当今科技迅速发展的时代，智慧城市建设成为一个不可忽视的话题。
智慧城市建设需要大量的数据支持，在这些数据中往往包含了不同类型、来源、格式和结构的多源异构数据。
因此，如何有效地聚合这些数据，提高数据利用率和价值，就成为了智慧城市建设的关键问题。
本文将针对多源异构数据聚合技术在智慧城市建设中的应用进行深入探讨。
第二章多源异构数据聚合技术概述2.1 多源异构数据定义所谓多源异构数据，指的是来自不同数据源的数据，这些数据源可能是不同的数据库，也可能是来自不同领域、不同格式的数据。
2.2 多源异构数据聚合的意义多源异构数据聚合的目的在于将来自不同源头的数据合并成一个整体，以便进行数据挖掘、分析和应用等。
多源异构数据聚合对智慧城市建设至关重要，它可以提高数据的利用率和价值，从而为城市管理和服务提供更精准有效的支持。
2.3 多源异构数据聚合技术分类多源异构数据聚合技术可以分为两类：传统的数据整合技术和现代的数据融合技术。
其中，传统的数据整合技术主要是对来自不同来源的数据进行清洗、标准化和转换等预处理工作，以便将它们整合成一个统一的数据集合。
现代的数据融合技术则主要是利用数据挖掘、机器学习等技术以及互联网等新兴技术手段，将多源异构数据进行分析、聚合和应用，以便发现数据的内在关联和规律，从而提供更有针对性的服务。
第三章多源异构数据聚合技术在智慧城市建设中的应用3.1 智慧交通在智慧交通领域，多源异构数据聚合技术可以用来处理来自不同交通数据源的数据，帮助城市管理者进行交通拥堵控制和路线优化，提高城市交通运作效率。
比如，通过将交通信号灯、公交车GPS、路况摄像头等数据进行聚合和分析，可以实现交通拥堵预测和智能导航，避免车流拥挤和耗费不必要的时间和油耗。
另外，多源异构数据聚合技术还可以帮助交警部门进行区域交通规划和交通执法，提高交通安全和服务质量。
3.2 智慧环保在智慧环保领域，多源异构数据聚合技术可以用来处理来自不同环保监测数据源的数据，帮助城市管理者进行环境监测和污染治理。
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。
02
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。
03
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
01
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
智慧城市信息化平台架构设计与实现
智慧城市信息化平台架构设计与实现智慧城市是指通过信息技术手段来提升城市的运行效率和居民生活的品质，使城市更加智能化、高效化、绿色化、人性化。
其中，信息平台是构建智慧城市的基础和支撑。
本文将重点探讨智慧城市信息化平台的架构设计与实现。
一、智慧城市信息化平台的架构设计1.分层架构智慧城市信息化平台应该采用分层架构，分为四层，分别为物理层、网络层、平台层和应用层。
物理层主要是各种设备的传感器和执行器；网络层负责设备之间的数据传输；平台层是连接设备的枢纽，数据汇聚、存储、处理和分析都在这一层进行；应用层是各种功能模块的集合，比如城市的安全监控、交通管理、公共服务等。
2.多维数据模型智慧城市的数据来源十分丰富，包括地理位置、人口分布、环境质量、交通状况等等。
因此，智慧城市信息化平台应该建立一个多维数据模型，将不同维度的数据结合起来，实现数据的全面分析和运用，同时也需要考虑数据的安全性和隐私保护。
3.面向服务的架构智慧城市信息化平台应当采用面向服务的架构，将不同的服务和功能划分为不同的组件，这样可以实现组件之间的解耦，方便维护和升级。
同时也可以增加平台的灵活性，支持各种新的应用和功能的快速集成。
二、智慧城市信息化平台的实现1.选型智慧城市信息化平台的选型非常关键，选择合适的平台可以大大提高平台的性能和可维护性。
常用的平台有开源的Apache Hadoop、Apache Spark、Kafka等，也有商业的华为FusionInsight、IBM Watson、Microsoft Azure等。
根据实际需求和资源情况进行选型。
2.数据采集与存储智慧城市的数据非常丰富，需要采用多种方式进行采集和存储。
例如物联网设备、社交媒体、公开数据等，可以结合不同的采集模式和存储技术进行整合，例如基于BIM建模的三维城市模型，可以用数据库技术进行存储和维护。
3.数据分析与应用智慧城市信息化平台的最核心的组成部分就是数据分析和应用。
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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。
数据仓库可以统一建立在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，充分利用内网带宽，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内容清洗、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内容的结构转化、文本内容的挖掘与分析、语义理解与情感分析等。
随着数据结构多样性和内容不确定性的增加，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、内存、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，数据内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内容提取和描述的准确性和稳定性，使得视频内容检测与分析算法的设计更有针对性，原则上对视频内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 视频内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内容挖掘的实现过程。
视频内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内存资源，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。