淺談智慧園區(qū)大數(shù)據(jù)分析技術

來源：建筑設計 瀏覽：- 發(fā)布日期：2024-05-20 09:11:18

基礎數(shù)據(jù)是智慧園區(qū)的基礎，基于基礎數(shù)據(jù)的分析、處理及整合，可以協(xié)調(diào)不同業(yè)務、不同領域、不同部門之間的業(yè)務處理，實現(xiàn)園區(qū)資源的綜合利用，在大數(shù)據(jù)技術領域，主要目的是圍繞打造信息優(yōu)勢并向決策優(yōu)勢轉換的發(fā)展目標，通過突破高效、穩(wěn)定、易用、安全的大數(shù)據(jù)分析處理技術，解決當前數(shù)據(jù)資源利用單一、分析挖掘手段缺乏、智能化輔助能力低的問題，為智慧園區(qū)建設提供支撐。大數(shù)據(jù)關鍵技術的能力將瞄準在平臺運算處理能力和對業(yè)務的支撐，優(yōu)化、提升平臺存儲和運算能力，進一步對跨系統(tǒng)及各類數(shù)據(jù)進行整合，提升數(shù)據(jù)分區(qū)二次存儲能力，滿足數(shù)據(jù)支撐不同類型的業(yè)務需要。對行業(yè)業(yè)務數(shù)據(jù)進行積累和沉淀，形成可復用算法庫。因此，基于大數(shù)據(jù)平臺的分析、處理及融合的相關技術是解決支撐平臺能夠智能運行的關鍵。

1、海量數(shù)據(jù)存儲技術

針對不同應用場景滿足海量數(shù)據(jù)存儲管理需求，提供異構數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理，支持關系數(shù)據(jù)庫、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、圖數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲。

2、多種計算模式的海量數(shù)據(jù)并行計算技術

針對不同數(shù)據(jù)處理需求特征，提供涵蓋批量計算、流式計算、圖計算多種計算模式，為大規(guī)模數(shù)據(jù)高效挖掘分析提供計算支撐。提供批處理計算框架、流處理計算框架、圖計算框架等計算引擎，并對集群的大規(guī)模計算資源進行統(tǒng)一管理。

3、大數(shù)據(jù)挖掘引擎技術

實現(xiàn)大數(shù)據(jù)挖掘平臺技術，為業(yè)務分析人員提供圖形化大數(shù)據(jù)挖掘算法運行、監(jiān)控功能以及圖形化大數(shù)據(jù)挖掘流程構建與運行功能;為分布式開發(fā)人員提供大數(shù)據(jù)挖掘算法開發(fā)基礎軟件環(huán)境以及工具庫；提供大數(shù)據(jù)挖掘算法、流程管理功能，集成Mahout、MLib開源分布式挖掘算法，支持分布式挖掘算法注冊與搜索。

4、大數(shù)據(jù)交互式分析技術

實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)交互式內(nèi)容分析，一方面提供交互式數(shù)據(jù)操作接口，支持select、join、insert、union、avg、group等典型SQL操作;另一方面封裝數(shù)據(jù)分析典型需求，支持全局有序數(shù)據(jù)重組、數(shù)據(jù)統(tǒng)計、數(shù)據(jù)抽樣等一鍵式數(shù)據(jù)分析。降低數(shù)據(jù)分析人員的分析復雜度，提升數(shù)據(jù)內(nèi)容分析效率。