城市管理大数据整合集成模式研究
大数据技术在城市管理中的应用实施方案
大数据技术在城市管理中的应用实施方案第1章引言 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 目标意义 (3)1.3 实施策略 (3)第2章城市管理大数据技术概述 (4)2.1 大数据技术概述 (4)2.2 城市管理领域大数据应用现状 (4)2.2.1 数据采集与整合 (4)2.2.2 数据分析与挖掘 (4)2.2.3 应用场景拓展 (4)2.3 国内外案例分析 (5)2.3.1 国内案例 (5)2.3.2 国外案例 (5)第3章城市管理大数据平台建设 (5)3.1 平台架构设计 (5)3.1.1 数据源层 (5)3.1.2 数据处理层 (5)3.1.3 数据存储层 (6)3.1.4 数据分析与应用层 (6)3.2 数据采集与存储 (6)3.2.1 数据采集 (6)3.2.2 数据存储 (7)3.3 数据处理与分析 (7)3.3.1 数据预处理 (7)3.3.2 数据挖掘与分析 (7)3.3.3 数据可视化与应用 (7)第4章城市管理大数据应用场景 (8)4.1 城市安全监管 (8)4.1.1 人员密集场所安全监管 (8)4.1.2 公共设施安全监管 (8)4.1.3 灾害预警与救援 (8)4.2 城市交通优化 (8)4.2.1 交通流量分析 (8)4.2.2 拥堵预警与缓解 (8)4.2.3 公共交通优化 (9)4.3 城市环境监测 (9)4.3.1 空气质量监测 (9)4.3.2 水质监测 (9)4.3.3 噪音监测 (9)第5章大数据技术在城市公共服务中的应用 (9)5.1 公共设施管理 (9)5.3 公共服务评价 (10)第6章大数据技术在城市应急管理中的应用 (10)6.1 灾害预警与预测 (10)6.1.1 数据来源及处理 (10)6.1.2 预警模型构建 (10)6.1.3 预警信息发布 (11)6.2 应急资源调度 (11)6.2.1 数据分析 (11)6.2.2 调度策略优化 (11)6.2.3 实时监控与反馈 (11)6.3 应急事件处理 (11)6.3.1 数据收集与分析 (11)6.3.2 应急指挥调度 (11)6.3.3 事后评估与改进 (11)第7章城市管理大数据安全保障 (12)7.1 数据安全策略 (12)7.2 数据隐私保护 (12)7.3 法律法规保障 (12)第8章城市管理大数据人才培养与交流 (13)8.1 人才培养机制 (13)8.1.1 建立多层次人才培养体系 (13)8.1.2 完善课程设置 (13)8.1.3 加强师资队伍建设 (13)8.2 培训与交流平台 (13)8.2.1 建立城市管理大数据培训基地 (13)8.2.2 开展线上线下相结合的培训模式 (13)8.2.3 加强校政企合作 (14)8.3 国际合作与交流 (14)8.3.1 参与国际学术会议 (14)8.3.2 建立国际合作项目 (14)8.3.3 促进人才交流 (14)第9章实施效果评估与优化 (14)9.1 评估指标体系 (14)9.2 实施效果分析 (15)9.2.1 数据采集与处理能力分析 (15)9.2.2 城市管理效率分析 (15)9.2.3 城市环境质量分析 (15)9.2.4 市民满意度分析 (15)9.2.5 系统稳定性与安全性分析 (15)9.3 持续优化策略 (15)第十章总结与展望 (16)10.1 项目总结 (16)10.2 存在问题与挑战 (16)第1章引言1.1 项目背景信息技术的飞速发展，大数据技术作为一种新兴的信息处理方式，已广泛应用于各个领域。
智慧城市一体化运行管理模式研究
80| 2021.02国家发改委2019年发布的《新型城镇化、智慧城市建设重点任务》提出，“优化提升智慧城市建设工作，指导地级以上城市整合建成数字化城市管理平台，增强城市管理综合统筹能力，提高城市科学化、精细化、智能化管理水平”。
习近平总书记2020年4月在浙江考察时再次强调，“运用大数据、云计算、区块链、人工智能等前沿技术推动城市管理手段、管理模式、管理理念创新，从数字化到智能化再到智慧化，让城市更聪明一些、更智慧一些，是推动城市治理体系和治理能力现代化的必由之路，前景广阔”。
随着智慧城市、数字经济建设的不断推进，呈现出城市规划、建设、管理和服务向智慧化转变，城市治理向数字化、协同化转变，突发应急事件由单一纵向处置向多元协作横向处置转变，以及城市运行管理由简单分散管理向复合集中综合管理转变等趋势。
探寻科学有效的建设模式，成为智慧城市建设的关键问题。
城市综合运行管理和指挥调度存在的问题1、城市运行管理的数据、信息、业务深度共享问题。
随着政府信息812021.02 |着时间的推移从常规状态逐渐演化而来，也可能是实时突发的，这势必面临着城市运行管理的常态管理和应急管理共存的问题。
3、城市运行管理的协同处置问题。
城市管理事件特别是突发应急事件，以公共安全事件为例，通常会涉及卫生、交通、社区等多部门同时监管与应急响应，传统的单一纵向处置无法满足现实需求，跨部门、跨领域的协同横向处置是有效手段。
4、城市资源集中指挥调度问题。
城市运行管理过程中对突发事件的应急响应效率是城市运行管理水平的重要指标，当前针对城市运行事件的处置常面临人员不到位，交通运输堵塞，物资、装置设备短缺等问题，造成响应不及时、处置不完善。
一体化融合的建设模式面对诸多问题，需要通过一体化融合的建设模式来解决。
合集中一体化融合。
复合集中一体化旨在城市管理的末端窗口按领域、行政管理范畴实行分散部署，构建信息上报、指令下达的统一通道，实现集中决策，并贴合“一号通行”“一网通办”“一屏通享”“一格通管”“一脑通用”总体目标。
智慧城市时空大数据汇聚系统关键技术研究
第４２卷第９期２０１９年９月测绘与空间地理信息ＧＥＯＭＡＴＩＣＳ＆ＳＰＡＴＩＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＶｏｌ.４２ꎬＮｏ.９Ｓｅｐｔ.ꎬ２０１９收稿日期:２０１８－０７－０９基金项目:智慧广州时空信息云平台建设项目(广州市工信委项目ＧＺＩＰ２０１６－Ａ５－１４７)资助作者简介:杨㊀梅(１９８７－)ꎬ女ꎬ贵州贵阳人ꎬ高级工程师ꎬ硕士ꎬ２０１１年毕业于武汉大学计算机专业ꎬ主要从事ＧＩＳ应用系统开发及应用工作ꎮ智慧城市时空大数据汇聚系统关键技术研究杨㊀梅ꎬ周㊀勍ꎬ杨卫军ꎬ何华贵ꎬ张鹏程(广州市城市规划勘测设计研究院ꎬ广东广州５１００６０)摘要:智慧城市建设依赖于物联网㊁云计算㊁大数据㊁人工智能等新一代信息技术ꎬ时空大数据是智慧城市建设的基础ꎬ实现海量㊁多源㊁异构的时空大数据的接入和融合是智慧城市建设的首要任务ꎮ本文在地理时空大数据概念的基础上ꎬ首先分析了时空大数据的内容㊁汇聚方式和数据仓库建设ꎻ其次重点研究了时空大数据汇聚系统框架及关键技术ꎬ使用基于ＦＭＥ的时空数据汇聚ꎬ基于Ｋａｆｋａ的数据收集及转发ꎬ基于Ｆｌｕｍｅ的数据采集和基于流式技术的数据采集与处理来设计ꎮ该技术在智慧广州时空信息云平台建设项目中得到了实现和应用ꎮ关键词:时空大数据ꎻ智慧城市ꎻ汇聚ꎻ多源异构中图分类号:Ｐ２０８㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀文章编号:１６７２－５８６７(２０１９)０９－００７８－０３ＤｅｓｉｇｎａｎｄＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆＴｉｍｅａｎｄＳｐａｃｅＢｉｇＤａｔａＣｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅＳｙｓｔｅｍｉｎＳｍａｒｔＣｉｔｙＹＡＮＧＭｅｉꎬＺＨＯＵＱｉｎｇꎬＹＡＮＧＷｅｉｊｕｎꎬＨＥＨｕａｇｕｉꎬＺＨＡＮＧＰｅｎｇｃｈｅｎｇ(ＧｕａｎｇｚｈｏｕＵｒｂａｎＰｌａｎｎｉｎｇ＆ＤｅｓｉｇｎＳｕｒｖｅｙＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅꎬＧｕａｎｇｚｈｏｕ５１００６０ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＴｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｉｔｙｄｅｐｅｎｄｓｏｎｔｈｅｎｅｗｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬｓｕｃｈａｓｔｈｅＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇｓꎬｃｌｏｕｄｃｏｍｐｕｔｉｎｇꎬｌａｒｇｅｄａｔａꎬａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅａｎｄｓｏｏｎ.Ｌａｒｇｅａｎｄｓｐａｃｅ－ｔｉｍｅｌａｒｇｅｄａｔａｉｓｔｈｅｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｉｔｙ.Ｉｔｉｓｔｈｅｐｒｉｍａｒｙｔａｓｋｏｆｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｉｔｙｔｏｒｅａｌｉｚｅｔｈｅａｃｃｅｓｓａｎｄｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｏｆｌａｒｇｅꎬｍｕｌｔｉ－ｓｏｕｒｃｅａｎｄｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｓｐａｃｅ－ｔｉｍｅｌａｒｇｅｄａｔａ.Ｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｔｈｅｃｏｎｃｅｐｔｏｆｇｅｏｓｐａｃｅ－ｔｉｍｅｌａｒｇｅｄａｔａꎬｔｈｉｓｐａｐｅｒｆｉｒｓｔａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｃｏｎ￣ｔｅｎｔｏｆｓｐａｃｅ－ｔｉｍｅｌａｒｇｅｄａｔａꎬｔｈｅｗａｙｏｆａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｄａｔａｗａｒｅｈｏｕｓｅ.Ｔｈｅｎｉｔｆｏｃｕｓｅｓｏｎｔｈｅｆｒａｍｅｗｏｒｋａｎｄｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｏｆｓｐａｃｅ－ｔｉｍｅｌａｒｇｅｄａｔａａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍꎬｕｓｉｎｇＦＭＥｂａｓｅｄｓｐａｔｉｏ－ｔｅｍｐｏｒａｌｄａｔａａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎꎬｄａｔａｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎａｎｄｆｏｒ￣ｗａｒｄｉｎｇｂａｓｅｄｏｎＫａｆｋａꎬｂａｓｅｄｏｎＦｌｕｍｅＤａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎａｎｄｄａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｓｔｒｅａｍｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｒｅｄｅ￣ｓｉｇｎｅｄ.ＩｔｈａｓｂｅｅｎｒｅａｌｉｚｅｄａｎｄａｐｐｌｉｅｄｉｎｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｐｒｏｊｅｃｔｏｆｓｍａｒｔＧｕａｎｇｚｈｏｕｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｃｌｏｕｄｐｌａｔｆｏｒｍ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｓｐａｃｅ－ｔｉｍｅｂｉｇｄａｔａꎻｓｍａｒｔｃｉｔｙꎻｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅꎻｍｕｌｔｉ－ｓｏｕｒｃｅｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ０㊀引㊀言智慧城市是运用物联网㊁云计算㊁大数据㊁地理信息集成等新一代信息技术ꎬ促进城市规划㊁建设㊁管理和服务智慧化的新理念和新模式ꎮ时空大数据是同时具有时间和空间维度的数据ꎬ现实世界中的数据超过８０％与地理位置有关ꎻ时空大数据包括时间㊁空间㊁专题属性三维信息ꎬ具有多源㊁海量㊁更新快速的综合特点[１]ꎮ智慧城市与大数据密切相关ꎬ在智慧城市建设中ꎬ实现多源数据的汇聚ꎬ并对汇聚的数据统一格式㊁统一时空基准ꎬ添加三域标识(空间㊁时间㊁属性)ꎬ实现多源数据的融合和关联中一项非常重要的基础工程[２－３]ꎮ智慧城市时空大数据汇聚系统实现两点内容:①时空信息汇聚ꎮ实现海量㊁多源㊁异构的时空信息大数据的接入和数据输出ꎻ②时空信息融合ꎮ对数据进行清洗ꎬ将汇聚过来的原始数据进行清洗㊁关联和重新组织ꎬ将数据拼装成有规则信息ꎬ为业务系统提供数据服务ꎮ１㊀概㊀述１.１㊀时空大数据汇聚内容智慧城市时空大数据主要包括时序化的基础地理信息数据㊁公共专题数据㊁智能感知实时数据和空间规划数据ꎬ构成智慧城市建设所需的地上下㊁室内外㊁虚实一体化的时空数据资源ꎬ如图１所示中的资源汇聚内容ꎮ其中ꎬ基础地理信息数据包括传统数据ꎬ以及实景影像㊁倾斜影像和激光点云等新型测绘产品数据ꎻ公共专题数据包括人口㊁法人㊁宏观经济㊁ＰＯＩ兴趣点等数据ꎻ智能感知实时数据包括各种公共设施及各类专业传感器感知的具有时间标识的即时数据ꎻ空间规划数据包括城市发改㊁国土㊁规划㊁环保等不同行业部门制定的发展蓝图ꎮ集成基础地理信息数据ꎬ建立地上下㊁室内外㊁虚实一体化的全空间ꎻ汇聚公共专题数据㊁智能感知的实时数据和空间规划数据ꎬ并进行时空化ꎬ为智慧城市建设提供强大数据支撑ꎮ图１㊀时空大数据处理架构Ｆｉｇ.１㊀Ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ１.２㊀时空大数据汇聚方式时空大数据汇聚ꎬ或者称作ＥＴＬꎬ将不同的业务系统的数据加载到数据仓库中ꎮ数据汇聚有多种方式ꎬ按照数据汇聚的传输方式ꎬ可以分为文件传输㊁数据抽取㊁内容爬去和消息推送等方式ꎮ１)文件传输ꎮ时空大数据包括结构化㊁半结构化㊁非结构化数据ꎬ不同的数据类型均可用文件形式传输ꎮ文件传输又分为离线和在线方式传输ꎬ离线方式即为存储介质拷贝ꎬ此方式较为安全ꎬ在线方式在网络允许并保证安全情况下开展ꎮ２)数据抽取ꎮ针对关系型数据库数据的汇聚ꎬ需要适配多种数据库类型ꎬ解决增量数据抽取㊁数据传输中断和系统数据库变更等情况:①多数据源适配ꎮ业务系统的数据库是不确定的ꎬ可能是ＭｙＳｑｌ㊁ＭＳＳＱＬ㊁ＤＢ２㊁Ｏｒａｃｌｅ等各种各样的数据源ꎬ需要适配各种数据源ꎬ并将数据抽取到数据库中ꎮ②增量数据抽取ꎮ业务系统是２４ｈ不停歇运转ꎬ对数据量较大的表ꎬ无法全量抽取ꎬ只能增量抽取ꎬ如何判断哪些数据是增量成为一个难点问题ꎮ主流的方法包括时间戳㊁ＯＲＡＣＬＥ的ＣＤＣꎬ以及数据备份日志ꎮ③数据传输过程中断ꎮ由于业务系统㊁网络等原因ꎬ会出现数据同步过程中同步任务中断ꎮ如何确保任务重启后不出现数据重复㊁断点续传的问题ꎮ④上游系统数据结构变更未通知ꎮ经常会出现上游业务系统升级改造ꎬ数据库表结构发生变更ꎬ而未及时通知下游的数据中心ꎬ导致抽取的数据不对㊁缺失ꎮ３)内容爬取ꎮ针对互联网上的公开数据ꎬ根据爬取数据的类型ꎬ确定爬虫程序进行数据收集ꎬ如非结构化的图片文件类采用文件传输方式ꎬ结构化数据采用数据抽取或直接入库方式ꎮ４)消息推送ꎮ针对平台中需要的疫情信息ꎬ制定规则进行实时收集㊁分析ꎬ分析结论可通过定时消息推送方式进行数据汇聚㊁知识提取ꎮ２㊀时空大数据汇聚系统设计２.１㊀系统架构基于ＦＭＥ和Ｈａｄｏｏｐ的ＲＥＳＴＡＰＩ实现多源数据进行汇聚㊁更新㊁交换ꎮ系统存储采用ＨＤＦＳꎮ在登录方面ꎬ调用平台统一身份验证系统实现用户登录和单点跳转ꎬ界面遵循扁平化的设计风格ꎬ系统框架采用ＡＳＰ.ＮＥＴＭＶＣꎬ前端使用ＪＱｕｅｒｙ㊁Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ技术ꎮ总体的时空大数据汇交系统框架结构如图２所示ꎮ图２㊀时空大数据汇交系统框架结构图Ｆｉｇ.２㊀Ｆｒａｍｅｗｏｒｋｏｆｓｐａｔｉｏ－ｔｅｍｐｏｒａｌｌａｒｇｅｄａｔａ㊀㊀㊀㊀ｉｎｔｅｒｃｈａｎｇｅｓｙｓｔｅｍ２.２㊀功能设计时空大数据汇聚系统通过接入统一资源目录ꎬ对全市可以共享的数据进行汇聚和交换ꎬ实现数据的提取㊁传输ꎬ满足政府不同职能部门专题数据共享的要求ꎮ主要包括用户管理㊁资源管理㊁工作空间管理㊁任务计划管理㊁日志监控等功能ꎮ时空大数据汇聚系统功能结构如图３所示ꎮ图３㊀时空大数据汇聚系统功能结构图Ｆｉｇ.３㊀Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｌａｒｇｅ㊀㊀㊀㊀ｄａｔａａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ９７第９期杨㊀梅等:智慧城市时空大数据汇聚系统关键技术研究３㊀关键技术３.１㊀基于ＦＭＥ的时空数据汇聚ＦＭＥ(ＦｅａｔｕｒｅＭａｎｉｐｕｌａｔｅＥｎｇｉｎｅꎬ简称ＦＭＥ)是一套第三方空间数据转换处理系统ꎬ它是完整的空间ＥＴＬ解决方案ꎮ实现了超过２５０种不同空间数据格式(模型)之间的转换[４]ꎬ为进行快速㊁高质量㊁多需求的数据转换应用提供了高效㊁可靠的手段ꎮ借助于ＦＭＥ强大的空间数据处理转换的能力ꎬ汇聚系统集成了ＦＭＥ的数据处理接口[５]ꎬ形成了一套流程化时空数据汇聚系统ꎮ数据汇聚流程如图４所示ꎮ图４㊀数据汇聚流程图Ｆｉｇ.４㊀Ｄａｔａａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｆｌｏｗｃｈａｒｔ３.２㊀基于Ｋａｆｋａ的数据收集与分发面对平台所需要的海量数据传输及数据类型众多的特点ꎬ采用Ｋａｆｋａ集群作为消息中间件[７]ꎬ来应对物联网海量实时数据的接收ꎮＫａｆｋａ集群架构如图５所示ꎮ利用它具有高吞吐的特性ꎬ将实时数据快速导入分布式系统的内存当中ꎬ当消息队列中消息过多时还可以写入磁盘ꎮ这个特性保证了大数据实时导入数据不会因写入过慢而丢失ꎮ在Ｋａｆｋａ中还可以将不同的物联网数据写入不同的主题ꎬ例如温度㊁ＰＭ２.５等ꎬ以便消费者依据不同的主题进行消费ꎬ这样也方便不同主题分类以便于之后的数据挖掘ꎮ３.３㊀基于Ｆｌｕｍｅ的数据采集面对大数据收集㊁多数据源以及高并发的特点ꎬ我们采用Ｆｌｕｍｅ作为数据收集工具ꎮＦｌｕｍｅ可以实时监控数据源ꎬＦｌｕｍｅ具有ｍｅｍｅｒｙ和ｄｉｓｋ两种传输途径ꎮ采用Ｆｌｕｍｅ集群实现负载均衡来应对高并发压力ꎬ采用ｍｅｍｅｒｙｃａｎｎｅｌ才作为数据传输通道使传输速度更快ꎬ来保证数据的实时性ꎮ采用Ｋａｆｋａ作为消息队列ꎬ将数据导入Ｋａｆｋａ集群ꎬＦｌｕｍｅ集群架构如图６所示ꎮ３.４㊀基于流式技术的数据采集与处理日志数据是时空云平台重要的大数据之一ꎬ通过对图５㊀Ｋａｆｋａ集群架构Ｆｉｇ.５㊀Ｋａｆｋａｃｌｕｓｔｅｒａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ图６㊀Ｆｌｕｍｅ集群架构图Ｆｉｇ.６㊀Ｆｌｕｍｅｃｌｕｓｔｅｒａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｄｉａｇｒａｍ日志数据的分析挖掘ꎬ可以多方位分析平台的各种指标ꎬ支撑平台运维ꎬ辅助决策ꎮ日志数据的特点是数据增长快ꎬ总量大ꎬ要想实时对存量日志数据进行分析几乎不可能ꎮ利用流式技术可以解决日志实时分析的问题ꎮ流式数据采集流程如图７所示ꎮ图７㊀流式数据采集流程Ｆｉｇ.７㊀ＦｌｏｗｄａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓＦｌｕｍｅ是一个高可用的㊁高可靠的ꎬ分布式的海量日志采集㊁聚合和传输的系统[８]ꎬＦｌｕｍｅ支持在日志系统中定制各类数据发送方ꎬ用于收集数据ꎮＫａｆｋａ是一个分布式㊁高可用的消息系统ꎬ最大的特性就是可以实时地处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于ｈａｄｏｏｐ的批处理系统㊁低延迟的实时系统㊁ｓｔｏｒｍ/Ｓｐａｒｋ流式处理引擎[６]ꎬＷｅｂ/ｎｇｉｎｘ日志㊁访问日志ꎬ消息服务等ꎮ汇聚系统利用Ｆｌｕｍｅ进行增量日志的采集ꎬ源源不断地传输到Ｋａｆｋａꎬ由Ｋａｆｋａ针对不同类型的数据按不同的㊀㊀(下转第８４页)２０１５至２０２０年光伏发电量将增加２.５倍(一)[ＥＢ/ＯＬ].ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｓｏｌａｒｐｗｒ.ｃｎ/ｍ.ｐｈｐ?ｉｄ＝３１２７１ꎬ２０１７.６.１３/２０１８.３.６.[２]㊀徐福圆.基于遥感图像的屋顶面积识别及屋顶光伏容量估计[Ｄ].杭州:杭州电子科技大学ꎬ２０１６. [３]㊀郭晓林.基于屋顶面积的徐州市屋顶太阳能光伏潜力评估[Ｄ].徐州:中国矿业大学ꎬ２０１５.[４]㊀刘光旭.屋顶可用太阳能资源评估研究 以２０００年江苏省数据为例[Ｊ].长江流域资源与环境ꎬ２０１０ꎬ１９(１１):１２４４－１２４８.[５]㊀梅晓丹ꎬ毛学刚ꎬ范文义ꎬ等.[Ｊ].测绘工程ꎬ２０１５ꎬ２４(５):２４－２７.[６]㊀Ｔ.Ａ.ＨｕｌｄꎬＭ.úｒｉꎬＥ.Ｄ.Ｄｕｎｌｏｐ.ＧＩＳ－ｂａｓｅｄｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｓｏｌａｒｒａｄｉａｔｉｏｎａｎｄｐｖｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｉｎｃｅｎｔｒａｌａｎｄｅａｓｔｅｒｎｅｕｒｏｐｅｏｎｔｈｅｗｅｂ[Ｃ]//Ｐｒｏｃ.Ｏｆ９ｔｈＥＣＧＩ＆ＧＩＳＷｏｒｋ￣ｓｈｏｐꎬＥＳＤＩＳｅｒｖｉｎｇｔｈｅＵｓｅｒꎬＡＣｏｒｕñａꎬＳｐａｉｎꎬ２００３. [７]㊀吕扬ꎬ张显峰ꎬ刘羽.建筑物尺度的太阳能资源潜力估算模型研究[Ｊ].北京大学学报:自然科学版ꎬ２０１３ꎬ４９(４):６５０－６５６.[８]㊀刘羽ꎬ张显峰ꎬ吕扬.基于风云卫星数据的新疆太阳能资源潜力评价方法研究[Ｊ].太阳能学报ꎬ２０１４ꎬ３５(７):１２９５－１３０２.[９]㊀姜红艳ꎬ梁立恒ꎬ王明常.基于ＬｉＤａｒ点云数据的地物几何特征提取与制图[Ｊ].测绘与空间地理信息ꎬ２０１８ꎬ４１(４):４７－５０.[１０]㊀曹林ꎬ代劲松ꎬ庞勇ꎬ等.集成ＬｉＤＡＲ和辐射模型的植被遮挡下城市屋顶太阳能估算[Ｊ].林业科学ꎬ２０１４ꎬ５０(２):９９－１１０.[１１]㊀张显峰ꎬ吕扬ꎬ刘羽.顾及树木的城市三维建模及其在太阳能潜力评价中的应用[Ｊ].应用基础与工程科学学报ꎬ２０１４ꎬ２２(３):４１５－４２５.[１２]㊀Ｐ.ＲｅｄｗｅｉｋꎬＣ.ＣａｔｉｔａꎬＭ.Ｂｒｉｔｏ.Ｓｏｌａｒｅｎｅｒｇｙｐｏｔｅｎｔｉａｌｏｎｒｏｏｆｓａｎｄｆａｃａｄｅｓｉｎａｎｕｒｂａｎｌａｎｄｓｃａｐｅ[Ｊ].ＳｏｌａｒＥｎｅｒｇｙꎬ２０１３ꎬ９７:３３２－３４１.[１３]㊀王志敏ꎬ任艳男ꎬ齐井超ꎬ等.竖直面上太阳辐射的模拟计算研究[Ｊ].可再生能源ꎬ２０１７ꎬ３２(２):２０７－２１２. [１４]㊀杨卫国ꎬ夏红卫ꎬ魏生贤ꎬ等.竖直墙面不同方位上太阳辐射量的计算分析[Ｊ].西南师范大学学报ꎬ２００８ꎬ３３(２):２２－２５.[１５]㊀Ｔ.Ｔ.ＣｈｏｗꎬＡ.Ｌ.Ｓ.ＣｈａｎꎬＫ.Ｆ.ＦｏｎｇꎬＺ.Ｌｉｎ.ＨｏｎｇＫｏｎｇｓｏｌａｒｒａｄｉａｔｉｏｎｏｎｂｕｉｌｄｉｎｇｆａｃａｄｅｓｅｖａｌｕａｔｅｄｂｙｎｕｍｅｒｉｃａｌｍｏｄｅｌｓ[Ｊ].ＡｐｐｌｉｅｄＴｈｅｒｍａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬ２００５(２５):１９０８－１９２１.[１６]㊀周芳ꎬ胡明辅ꎬ周国平ꎬ等.铅垂面上太阳辐射计算方法探讨[Ｊ].建筑节能ꎬ２００７ꎬ３５(１９５):５５－５９.[编辑:任亚茹](上接第８０页)模式进行分发ꎬ最后由ＳｐａｒｋＳｔｒｅａｍｉｎｇ进行流式计算ꎬ从而达到日志实时分析的目的ꎮ４㊀时空大数据汇聚系统实现通过时空大数据汇交系统对广州市可以共享的数据进行汇聚融合[９]ꎬ实现数据的提取㊁传输ꎬ满足政府不同职能部门专题数据共享的要求ꎮ主要包括用户登录㊁系统首页㊁仓库管理㊁任务管理㊁日志监控㊁资源管理㊁分布式文件(ＨＤＦＳ)管理等功能ꎮ通过任务管理ꎬ可查看任务信息和任务运行情况ꎬ任务管理可通过任务的状态查看任务列表(已完成㊁正在排队㊁正在运行)㊁根据关键词搜索任务㊁删除已完成的任务记录㊁取消正在运行和正在排队的任务ꎮ日志主要记录用户对工作空间的操作(上传㊁删除㊁运行等)㊁工作空间的名称㊁访问路径㊁用户的ＩＰ地址㊁用户名称㊁操作类型㊁开始时间㊁操作结果ꎮ通过日志监控ꎬ可按时间㊁查询类型㊁结果等查询相关日志ꎮ分布式文件(ＨＤＦＳ)管理ꎬ用户可以将大数据文件上传至时空大数据汇聚系统的ＨＤＦＳ集群ꎬ也可以下载ＨＤＦＳ集群上的文件ꎮ５㊀结束语本文研究了智慧城市时空大数据汇聚系统建设的关键技术ꎬ以广州市为例开展了实验ꎬ实现了智慧广州时空大数据汇聚系统ꎬ取得了合理的结果ꎮ该项研究成果作为智慧广州时空信息云平台的重要组成部分ꎬ已汇聚融合了国土㊁城管㊁园林㊁教育㊁公安等多个局委办的时空数据ꎬ并在城市规划和城市建设中得到应用ꎮ后续工作主要是继续汇聚多个部门专题数据和实时感知数据ꎬ更好地为其他行业或部门的应用及决策提供数据支撑ꎮ参考文献:[１]㊀王家耀ꎬ武芳ꎬ郭建忠ꎬ等.时空大数据面临的挑战与机遇[Ｊ].测绘科学ꎬ２０１７ꎬ４２(７):１－７.[２]㊀向红梅ꎬ郭明武.城市地理时空大数据管理与应用平台建设技术和方法研究[Ｊ].测绘通报ꎬ２０１７(１１):９１－９５. [３]㊀顾荣.大数据处理技术与系统研究[Ｄ].南京:南京大学ꎬ２０１６.[４]㊀李刚ꎬ朱庆杰ꎬ张秀彦ꎬ等.基于ＦＭＥ的城市ＧＩＳ基础空间数据格式转换[Ｊ].测绘通报ꎬ２００６(４):１７－２０. [５]㊀熊登亮ꎬ贵仁义ꎬ赵俊三ꎬ等.基于ＦＭＥ的空间数据处理实现[Ｊ].四川测绘ꎬ２００７(３):１１９－１２１.[６]㊀李祥池.基于ＥＬＫ和ＳｐａｒｋＳｔｒｅａｍｉｎｇ的日志分析系统设计与实现[Ｊ].电子科学技术ꎬ２０１５(６):６７４－６７８. [７]㊀牛牧.基于Ｋａｆｋａ的大规模流数据分布式缓存与分析平台[Ｄ].长春:吉林大学ꎬ２０１６.[８]㊀陈飞ꎬ艾中良.基于Ｆｌｕｍｅ的分布式日志采集分析系统设计与实现[Ｊ].软件ꎬ２０１６(１２):８２－８８. [９]㊀吴张峰ꎬ夏兰芳.多源异构ＰＯＩ融合方法及应用[Ｊ].测绘通报ꎬ２０１８(３):１４３－１４６.[编辑:任亚茹]。
互联网+智慧城管大数据一体化管理平台建设方案 互联网+智慧城市信息化管理平台建设方案
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智慧城管解决方案
1234解决方案
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互联网+智慧城管一体化管理平台建设方案
互联网+智慧城管大数据一体化管理平台依照国家住建部行业标准，以“9+X”模式进行系统快速部署 和搭建。同时采取城市大数据管理信息化的方法，以3S技术为基础，借助社会热点技术，结合城市网格化管 理概念，实现了城市职能部门在“管理、服务与应急”上的三维一体，体现了城市管理的“高位指挥、高位 监督”能力，拓宽了政府“服务民生、服务社会”的沟通渠道，提升城市管理与服务水平，改善了市民的生 活和工作环境，促进城市的可持续发展。
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实景三维智慧城管信息管理平台
本系统还可与政府门户、政务微博等关联起来，提供市民报案免费下载的客户端软件，让市民在实 景地图上标注案事件位置，将案事件信息上报给坐席员，以便派单处置，从而能够更好地让市民参与到城 市管理中来，减轻城管部门压力，提高城市管理水平。
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智慧城管大数据一体化管理平台运行模式
该平台可将城市管理服务内容统一部署在云端，并将城管系统建设中的所有软件、数据、硬件打包成 服务的方式提供给市、县、区各级城管部门，实现市县城管一体化管理，降低数字城管项目建设和运维成 本，提升城市管理运行效率。
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智慧城管大数据一体化管理平台特点：管理集中高效
城管云模式让城管人员只需关注业务内容，呈现管理效能最大化。
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实景三维智慧城管信息管理平台
系统适用于各级城管业务部门，以网 格化城市管理模式为运行基础，运用信息 化方式，解决城市管理工作存在的困难和 问题，实现对各种城市管理问题的快速发 现、精确定位、及时处置和有效监督等功 能。为满足数字化城市管理新模式实施的 需要，本系统包括9大基本子模块，并可 根据实际需求，灵活扩展其他业务子模块。
基于大数据分析的智慧城市规划实验报告
基于大数据分析的智慧城市规划实验报告一、引言随着信息技术的飞速发展和城市化进程的加速，智慧城市的概念应运而生。
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可持续发展，提高居民的生活质量和城市的竞争力。
大数据分析作为智慧城市建设的核心技术之一，为城市规划提供了有力的支持和决策依据。
本实验报告旨在探讨基于大数据分析的智慧城市规划方法和应用，通过实际案例分析和数据研究，揭示大数据在智慧城市规划中的重要作用和潜力。
二、实验目的本实验的主要目的是通过对城市相关数据的收集、分析和处理，运用大数据技术为智慧城市规划提供科学依据和决策支持，以实现城市资源的优化配置、提高城市运行效率、改善居民生活质量，并促进城市的可持续发展。
三、实验数据来源为了进行有效的大数据分析，我们收集了以下来源的数据：1、政府部门公开数据：包括城市的人口统计、土地利用、交通流量、环境监测等信息。
2、互联网数据：通过网络爬虫技术获取了城市居民的消费行为、社交网络活动、旅游出行等数据。
3、传感器数据：从城市中的各类传感器（如交通传感器、环境传感器、智能电表等）收集实时数据，以反映城市的动态变化。
四、实验方法与技术1、数据预处理数据清洗：去除重复、错误和缺失的数据，确保数据的准确性和完整性。
数据转换：将不同格式和单位的数据进行统一转换，以便进行后续的分析。
数据集成：将来自多个数据源的数据进行整合，建立统一的数据仓库。
2、数据分析方法描述性统计分析：对数据的基本特征进行统计，如均值、中位数、标准差等，以了解数据的分布情况。
相关性分析：研究不同变量之间的关系，找出相互影响的因素。
聚类分析：将城市区域或数据对象进行分类，以便发现相似的模式和特征。
预测分析：运用时间序列分析和机器学习算法，对城市的发展趋势进行预测。
3、可视化技术使用地图可视化工具，将城市的地理信息与数据相结合，直观展示城市的空间分布特征。
运用图表（如柱状图、折线图、饼图等）展示数据分析结果，使数据更易于理解和解读。
大数据治理的数据模式与安全
大数据治理的数据模式与安全一、引言随着大数据时代的到来，数据的规模和复杂性不断增加，对数据的治理和安全性提出了更高的要求。
大数据治理的数据模式与安全成为了重要的研究领域。
本文将详细探讨大数据治理的数据模式与安全的相关内容。
二、大数据治理的数据模式1. 数据集成模式数据集成是指将来自不同来源的数据整合成一个统一的数据集。
常见的数据集成模式包括：批量集成模式、实时集成模式和增量集成模式。
批量集成模式适用于数据量较大、更新频率较低的情况；实时集成模式适用于需要实时更新数据的场景；增量集成模式适用于数据量较大、更新频率较高的情况。
2. 数据存储模式数据存储模式是指将数据存储在何种方式下，以便于数据的管理和查询。
常见的数据存储模式包括：关系型数据库、NoSQL数据库和分布式文件系统。
关系型数据库适用于结构化数据的存储和查询；NoSQL数据库适用于非结构化和半结构化数据的存储和查询；分布式文件系统适用于海量数据的存储和管理。
3. 数据处理模式数据处理模式是指对大数据进行处理和分析的方式。
常见的数据处理模式包括：批处理模式、流式处理模式和交互式处理模式。
批处理模式适用于对大规模数据进行离线分析；流式处理模式适用于对实时数据进行实时分析；交互式处理模式适用于用户交互式查询和分析。
4. 数据质量模式数据质量模式是指对数据质量进行评估和管理的方式。
常见的数据质量模式包括：完整性、准确性、一致性和可信度。
完整性指数据是否完整；准确性指数据是否准确；一致性指数据在不同系统之间是否一致；可信度指数据的可信程度。
三、大数据治理的数据安全1. 数据隐私保护大数据治理中，保护用户的隐私是至关重要的。
常见的数据隐私保护方法包括：数据脱敏、数据加密和访问控制。
数据脱敏是指对敏感数据进行处理，如将身份证号码的后几位替换为*号；数据加密是指对数据进行加密，确保只有授权的人可以解密；访问控制是指对数据的访问进行权限控制，只有具有访问权限的人可以查看和修改数据。
智慧城市的论文
智慧城市的论文智慧城市是在传统城市基础上融入了现代信息技术，以提高城市管理与运营效率、改善居民生活品质为目标而建设起来的城市模式。
它借助先进的通信、大数据、云计算等技术手段，实现了城市各个方面的智能化，并提供了更便利、更高效的服务，为居民带来了更好的生活体验。
本论文将探讨智慧城市的概念、特点、挑战以及对社会发展的影响。
一、智慧城市的概念和特点智慧城市是指利用信息技术高度整合城市系统，实现城市规划、管理和服务的智能化。
它借助物联网、大数据等技术手段，将城市中的各种资源进行集成和优化，提高城市的效率和可持续发展能力。
智慧城市具有以下几个特点：首先，智慧城市具备高度集成的城市基础设施。
通过物联网技术，将城市中的各种设施、设备、传感器互相连接，实现信息的共享与交流。
这样一来，城市的交通运输系统、供水供电系统、垃圾处理系统等可以更加高效地运作，提供更好的服务。
其次，智慧城市倡导可持续发展。
通过建设智慧城市，可实现能源的合理利用、环境的保护与治理，促进经济的可持续发展。
例如，智慧城市可以通过智能电网管理系统，实现对能源的平衡调配，降低能源浪费，减少对环境的影响。
再次，智慧城市着重关注居民的生活品质。
智慧城市通过建设智慧交通、智慧医疗、智慧教育等系统，提供更便捷、高效的服务，提升居民的生活品质。
居民可以通过移动应用程序，随时随地获取城市信息、办理业务、参与社区事务等。
二、智慧城市面临的挑战尽管智慧城市在提升城市管理和居民服务方面有诸多优势，但也面临着一些挑战。
第一，隐私与安全问题。
智慧城市涉及大量的个人信息和数据，如果未能妥善保护隐私和数据安全，则可能引发侵犯个人隐私、数据泄露等问题，给居民带来不安全感。
第二，城市规划和管理难题。
建设智慧城市需要统筹整合各种资源，跨部门、跨行业的协调难度较大。
同时，智慧城市的发展需要有效的城市规划和管理手段，包括政策法规、规划计划等的制定与实施。
第三，数字鸿沟问题。
尽管智慧城市为居民提供了更多的便利和服务，但在数字技术应用不平衡的情况下，可能会加剧数字鸿沟现象，使得一些人无法享受到智慧城市的红利。
基于大数据技术的智慧城市管理研究
基于大数据技术的智慧城市管理研究一、前言如今，城市化进程愈发明显，城市管理也成为我们越来越重要的日常任务。
基于大数据技术的智慧城市管理，恰好可以应对这一挑战，成为城市发展的重要支柱。
二、智慧城市管理与大数据技术智慧城市管理是一种基于信息技术的全新的城市管理方式。
与传统城市管理相比，智慧城市管理具有更多的特点，比如更高效、更节能、更可持续、更创新等等。
这其中，大数据技术在智慧城市管理中的地位尤为重要。
大数据技术可以看成智慧城市管理的基础，其优势在于可以获取各种数据，并对数据进行分析和利用，从而提供更优质的城市服务和资源调配。
这其中，数据汇聚和分析是最关键的层面。
三、数据汇聚数据汇聚可以看作是整个大数据技术运作中的第一步，其目的是收集所有的可用数据。
对于智慧城市管理而言，数据汇聚范围非常广泛，包括但不限于公共设施、环境、流量、交通、医疗、金融、教育和社会福利等领域。
举个例子，智慧城市管理在交通领域的数据汇聚就十分显著。
通过摄像头、GPS、RFID等技术采集的设备，可以获取更多的交通数据。
这些数据包括车流、路况、人行道车辆混行、违章停车等等，进一步为城市提供交通调度和方案建议。
四、数据分析数据汇聚后便要开始进行数据分析，在这个阶段，数据会经过一些加工和处理，最后形成相应的数据模型。
而数据模型是通过分析城市所能智慧的办法之一。
数据模型可以预测城市在未来的发展趋势，比如可以通过人口流动性分析，预测特定区域内的变化，从而促进城市发展的协调性。
同时，数据模型还可以用于优化城市的资源分配。
五、优化城市资源智慧城市管理最关键的一点便是获取数据，并将数据使用在城市管理中，这可以帮助城市优化资源分配。
城市的各种资源，包括垃圾处理、交通、医疗、道路等等都可以被优化。
通过大数据技术分析处理城市的数据，可以优化城市资源分配。
比如在垃圾处理方面，可以统计垃圾的种类、来源和数量，方便城市利用资源分配更多的人力、物力和财力来处理垃圾。
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城市管理大数据整合集成模式研究
摘要：目前，我国城市建设在不断加快，智慧城市精细化治理作为城市发展的
永恒主题，需要不断挖掘与深化。
城市管理在发展过程中已经形成多个子系统，
并且积累了大量的数据信息。
但是长期以来各区域都是依照自身情况建设相关的
信息化系统，区域间没有一个统一的标准，缺乏顶层设计指导，步调不统一，导
致城市管理数据资源呈现出分散、孤立的特点，“数据孤岛”现象广泛存在，数据
互联互通十分困难，可共享利用的程度低下。
因此研究城市管理大数据整合集成
模式，对城管数据资源进行标准化、规范化整合集成，对推动城市管理智慧化转
型升级，促进社会治理体系和治理能力现代化具有重要意义。
近年来，发力建设
智慧城管大数据平台，对全市城市管理数据资源进行“一网打尽、全域、全覆盖”
式的整合集成，其模式和体系基本成熟，取得了良好的成效。
关键词：智慧城管；大数据；数据整合；数据共享
引言
大数据主要是使用主流软件工具，在一定时间内检索、管理、处理及分类信息，为企业的商业决策提供积极有效的信息。
自从大数据被广泛地使用以后，已
成为各行各业高度关注的一个重要焦点。
大数据技术凭借着精准检索海量信息的
功能、存储及处理信息作用等，受到了越来越多人的关注，也潜移默化地改变了
人们的生活方式。
所以，在智慧城市管理中，如何运用大数据技术处理海量的信息，并为智慧城市建设添砖加瓦，并逐步提升人们的生活水平，这一问题在知识
经济时代下格外备受关注。
因此，论文对大数据技术在智慧城市管理中的价值及
应用进行研究有一定的现实意义。
1大数据和智慧城市的概述
大数据是大量数据集合起来的总称，大数据中包含的数据规模之大已经超出
了人类的认知范围。
而数据的来源有很多，既包含各种信息系统的数据库，又包
含物联网运行中的各种传感数据，同时也包含互联网中的各种文档、图片、视音
频资料以及表格等。
要想对这些数据进行分析，挖掘其中的潜在价值，提升对这
些数据的利用效率，就必须要不断地创新数据处理技术，为各行各业决策的制定
提供技术支持。
智慧城市是一种基于互联网、物联网的新模式和新形态，可以通
过大数据技术进行各种数据的采集与分析，也可以通过大数据技术进行智慧城市
的建设、管理以及生活服务。
也就是说，智慧城市既包含人类的智慧，也涵盖物
的智能，通过这两方面的互动、互存、互补以及互促，可以对社会、经济的活动
形态进行优化。
2城市管理大数据整合集成模式
2.1城市化建设需要能够激发创新的软硬件投入
习主席曾经在十八大会议上提出中国发展过程中需要完成的新四化目标，既
工业化、信息化以及城镇化和农业现代化，城市化是这四项目标中占据非常重要
的地位，城市化的目的不仅仅是为了提高城市生产、生活效率，还将提高城市的
基础设施效率，大城市相较于小城市以及城镇来说不仅具有更加发达的教育体系，也具有完善的交通体系以及购物体系，城市化进程的高速发展能够从根本上拉动
整个社会的发展，进而带动整个社会的财富的增长。
城市化发展所带来的优点是
不言而喻的，但其本身的发展是非常不平衡的。
首先，城市化的发展会导致人口
的超限性扩张，仅从城市化发展的有点来看，如果城市化发展所带来的人口增长
是原来的1倍，那么相同条件下城市发展所产生的新就业岗位能够达到原来的
1.34倍，新专利、GDP的增长也能够超过原来的1倍，与此同时，城市化发展所
产生的信息数量也远超原来的数量，从经济学角度来看，这样的增长会使大数据
云平台基础设施的成本大幅度降低，同时，这些基础设施成本的降低能够有效地
提高基础设施的用处，促进集约效应的出现。
城市化的发展并不是自然而然地就
出现的，这期间需要一定的社会资本投入以及人际关系拓展，还需要软件和硬件
的持续投入。
2.2大数据技术在智慧城市交通领域中的应用
运用大数据技术整理和分析信息，就能全面、及时地了解城市的各路段交通
情况。
同时，在大数据分析下，也能掌握城市车辆运速的主要影响作用，以便于
智慧城市管理人员对交通信号进行有效的调整，并缓解城市交通压力，从大数据
角度治理城市交通拥堵的问题。
在大数据分析下，这也为城市道路交通突发状况
的预案制定提供了科学的依据，有助于降低城市交通压力，并降低城市交通事故
发生率。
当然，从市民出行角度来看，结合大数据和技术，市民就能掌握城市交
通路段情况，避免拥堵阶段和易发生交通事故的路段，并确保市民的安全、高效
及便捷出行。
如公众出行的APP，百度地图、高德地图、滴滴出行、曹操出行等，能为市民提供出行线路查询功能，也能为市民提供实时位置查询等功能。
2.3大数据在智慧政务领域的应用
大数据在智慧政务领域中的应用，主要是构建了政府管理与服务的线上线下
相结合的管理模式，突破了传统政务管理模式中时间与空间的局限。
然后在信息
共享以及数据公开的情况下显著提升了政务领域的工作效率以及工作质量，确保
政府部门的公共管理与服务职能得以有效地发挥，实现了政府职能的转变。
在政
务工作中，通过大数据技术进行电子云平台的构建，并在电子云平台中挖掘相关
信息的潜在价值，从而保证政府部门各项决策的先进性与科学性，进而提升公共
管理与治理的科学合理性。
另外，城市居民还可以直接在电子云平台上进行行政
服务的预约、查询以及反馈。
由此可见，大数据技术的应用，加强了城市居民与
政府部门的有效互动与沟通，实现了一站式、全天候服务。
2.4丰富智慧管理手段
在城市发展进程中，每一天都会产生大量数据，在智慧化管理平台的支持下，管理人员能够及时获取和分析数据，并对有用的数据进行分布式存储。
由此，城
市管理人员可以在智慧管理平台中了解城市内部状况，而管理数据的主要获取手
段也都由智慧化设备支持实现，即城市智慧摄像头、智能传感设备以及居民终端
软件和生活消费信息等。
其次，城市管理人员还可以在大数据技术的支持下实现
社区的智慧化管理。
2.5数据汇聚接入方式
智慧城管大数据平台是全市城市管理数据汇聚整合和交换共享的“枢纽”。
通
过统一的数据交换系统实现对城市管理各类相关数据的抽取、过滤、清洗、转换
和加载，提供统一的数据交换服务，实现城管大数据中心与内外部系统的互联互通。
数据交换系统提供数据交换能力和交换管理能力。
交换能力提供适配多种异
构环境的数据交换通道和数据交换能力支撑。
支持数据库交换、文件交换、通用
数据交换接口、定制化数据交换接口等几种模式的数据汇集接入。
数据交换管理
能力则提供数据交换任务配置管理和数据交换过程监控告警等功能，对数据交换
过程进行控制和管理。
数据库交换方式。
数据库交换是通过数据库与数据库对接
实现“库表”级的数据交换模式。
常规做法是通过数据交换前置库（交换数据库）
实现，一般用于局内业务系统间的数据同步。
文件交换方式。
以文件方式进行数
据交换，支持数据文件导出和数据文件导入，提供FTP文件交换服务，通过ftp
进行文件远程传输。
通用数据交换接口。
提供通用数据交换接口组件，提供REST
即表述性状态传递（RepresentationalStateTransfer，REST）方式的HTTP接口，数
据中心通过该通用数据交换接口实现与业务系统的数据对接。
结语
综上所述，大数据技术为智慧城市管理带来了巨大的价值，对推进智慧城市
建设意义重大。
对此，大数据技术在智慧城市管理中的应用，要依托于云计算平台，从数据融合、敏捷创新及业务协同角度为智慧城市管理的各个方面提供科学
的决策与技术支持。
值得一提的是，唯有重视了大数据技术的优势特点，才能在
智慧城市的环境管理、交通管理及城市规划等方面体现出大数据技术的真正价值，才能为城市居民的生活、学习提供诸多便利，并促进城市的可持续发展。
参考文献
[1]许爱萍,王立国.智慧城市的源起、价值与建设路径——以天津为例[J].开发研究,2017,02(1).
[2]阎函.大数据技术与智慧城市建设——基于技术与管理的双重视角[J].电脑
迷,2018,07(22):43.
[3]吕甜.试述大数据在智慧城市城乡规划中的应用成果[J].中国房地产
业,2019,10(9):41.。