【大数据】多源异构通用大数据处理服务平台

多源异构数据融合的大数据分析技术研究随着互联网的发展和智能化设备的广泛普及，数据量呈现爆发式增长，尤其在移动互联网、物联网、社交网络和电子商务等领域，各类数据源不断涌现，因此多源异构数据融合成为了大数据分析技术中一个非常重要的环节。

多源异构数据融合指的是将来自不同类型、不同结构和不同来源的数据进行集成和融合，增强数据的完整性、一致性和可靠性，进而为大数据分析提供更加全面准确的数据基础。

在实际应用中,数据融合通常涉及数据清洗、数据转换、数据集成和数据质量控制等多个环节,需要在数据管理、算法设计等方面综合考虑。

一般而言，多源异构数据融合存在以下几个挑战：一是数据的异构性。

不同来源的数据可能存在不同的数据规范、数据结构和数据格式，存在数据类型和语义的差异，进而对数据的融合、转换和集成提出更高的要求。

二是数据的复杂性。

数据集成和融合往往涉及较多的数据元素和目标数据定义，从而在算法设计、计算效率、存储器容量等方面存在复杂性和难度。

三是数据的可靠性。

数据融合必须保证数据的一致性、准确性和可靠性，对于来自不同来源、不同时间点和不同质量保证的数据如何有效的集成和清洗是一个非常关键的问题。

为了应对这些挑战，研究者们提出了多种多源异构数据融合的方法和技术。

一种常见的方法是将数据融合模型分解为多个子模型，并对每个子模型进行独立的数据转换和集成，在保证算法精度和效率的同时，提高了模型的可解释性和稳定性。

另一种常见的技术是基于数据挖掘和机器学习的方法，在分析数据特征和规律的基础上，构建数据预测模型以及数据关联模型，进而将数据进行统一的融合和集成，提高数据的一致性和可靠性。

此外，还有一些技术可以被应用于多源异构数据融合中，例如，大数据关联挖掘、数据融合的网络连通性算法、动态数据多源融合等等。

这些技术具体包括了大数据环境下数据处理的分布式计算、数据抽取和预处理、集群计算和监测等技术，使得数据的高效和准确融合成为可能。

在实际应用中，多源异构数据融合技术的应用非常广泛。

一、工程背景及必要性〔一〕国内外现状和技术开展趋势大数据是指海量的数据加上复杂的数据类型.从产业的开展角度看,我们对数据的利用经历了传输、传播、处理三个阶段,而今眼目下,对数据的利用正处在处理这个阶段,即如何处理、如何治理、如何应用,如何优化是现阶段的主要工作.大数据的具体特点主要表现为四个“ V〞：一是体量浩大〔Volume〕,数据集合的规模已从GB至UTB再至UPB级,甚至已经开始以EB和ZB来计算.著名咨询公司IDC的研究报告称,未来10 年全球大数据将增加50倍,治理数据仓库的效劳器的数量将增加10 倍.二是类型复杂〔Variety〕,大数据类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据.现代互联网应用呈现出非结构化数据大幅增长的特点,到20212年末非结构化数据将到达整个数据量的75%以上. 三是生成迅速〔Velocity〕,大数据通常以数据流的形式动态、快速地产生,具有很强的时效性.数据自身的状态与价值也随时空变化而发生演变,数据的涌现特征明显.四是价值巨大但利用密度低〔Value〕,基于传统思维与技术让人们在实际环境中面临信息泛滥而知识匮乏的窘态.当今社会,新摩尔定律得到验证,大数据以成为各行各业的焦点.数据的来源多样化：以多源异构数据为代表的非结构化数据占世界上信息总量的95%以上,剩下的5%为结构化数据,包括网页、文本、交易数据、邮件、高清视频、3D视频、语音、图片、地质勘测数据、多源异构数据探测数据等等,这些数亿TB的数据正以超乎人们想象的速度增长,这对数据的存储系统的容量和实时计算速度提出了空前的要求.同时,大到智慧地球,小到智慧城市的数字化建设, 使其越来越多的人、设备和传感器通过数字网络连接起来,产生、传送、分享和访问数据的水平也得到彻底变革. 这些行业包括：互联网、制造业、医疗行业、媒体行业、零售销售行业、金融业、能源业、航空航天等等.预计2021年,超过40亿人〔世界人口的60%〕在使用各种智能终端,以全方位的方式与各行各业发生交互融合. 其中大约12%拥有智能终端一一其渗透率以每年20%以上的速度增长.如今,3000多万联网传感器节点分布在互联网、交通、汽车、工业、公用事业和零售部门,其数量正以每年30%以上的速度增长.预计到2021 年,全球数据使用量预计暴增44倍,到达35.2ZB.35.2ZB也就是说全球大概需要376亿个1TB硬盘来存储数据.人们对数据日益广泛的需求导致存储系统的规模变得越来越庞大,治理越来越复杂,数据的爆炸性增长和治理水平的相对缺乏之间的矛盾日益锋利.同时,数据的高速增长也对存储系统的可靠性和扩展性提出了挑战,海量数据的共享、分析、搜索也显得越来越重要, 充分挖掘海量数据中的有效价值.这就要求我们得实现一种有别于传统系统而全新的存储治理平台,该平台必须具备高扩展性、高可靠性、高时效性,同时也需要具备高经济性,只有这样才能更好的为国民经济和生活效劳.国外的大数据开展现状,以GOOGLE/FACEBOOK 为代表的互联网巨头,正以全方位方式影响我们的生活和工作, 他们所有的软件及效劳都是在线的,免费的,人们在免费使用这些软件及效劳后, 会把个人的行为和喜好免费送递给这些软件及效劳提供商,这些软件及效劳提供商用自己创新的大数据处理分析平台, 完成用户行为分析, 精准的投递广告,从而获取利益,这是正向的循环, GOOGLE/FACEBOOK 的软件及效劳用户体验越好,使用的人越多, 数据越多,分析更精准,在该平台上打广告的公司越多,这些软件及效劳提供商盈利越好.这种方式完全颠覆了以微软为代表的卖软件拷贝的赚钱模式.而以旧M/微软/Oracle/EMC等等公司,也正在大数据领域全面发力,完善自己的产品线,提供更多的大数据解决方案.与此同时,2021年,奥巴马宣布美国政府投资2亿美元启动“大数据研究和开展方案〞,这个方案可以同美国上世纪90年代初的“信息高速公路〞相比较.美国政府认为,大数据是“未来的新石油〞, 并将大数据的研究上升为国家意志. 通过这个方案,以提升美国从大型复杂的数字数据集中提取知识和观点的水平,承诺帮助加快在科学与工程中的步伐,增强国家平安,并改变教学研究.通过提升美国从大型复杂的数字数据集中提取知识和观点的水平,增强国家平安,并改变教学研究.这个方案里,六个联邦政府的部门和机构宣布新的2亿美元的投资,提升从大量数字数据中访问、组织、收集发现信息的工具和技术水平.了解更多正在进行的联邦政府的方案, 解决所大数据所带来的机遇和挑战,可通过大数据表来了解大数据革命. 美国政府还方案与工业界、大学研究界、非营利性机构与治理者一起利用大数据所创造的时机.由于中国人口多、市场大、数据量大,所以中国大数据开展的动力非常强劲,大数据的应用需求丝毫不亚于国外. 由于在桌面计算机(PC),技术掌握在英特尔和微软手里,这就形成了它们的事实标准, 必须用它们的平台来做,而我们创新的多源异构数据很小. 通信也是这样,2G和3G的无线通信专利掌握在高通为代表的公司手里.这两个大产业,虽然我国花了很大力气,但在平台上受制于人,创新多源异构数据一直很小.所以,大数据的开展,代表了新的创新方式,生态方式,盈利方式,时机非常多.国内的大数据代表性企业是百度、腾讯、阿里巴巴、华为等等,奋起直追,但是还是有不少差距,虽然都使用开源的HADOOP代表的根底平台,但HADOOP的维护和核心代码都由国外的组织在维护更新,国家的数据平安受到严重威胁.所以开发一套完全自足知识产权、通用的、适用于多源异构的大数据处理效劳平台迫在眉睫.(二)工程对相关产业开展的作用与影响大数据时代,数据的治理、存储的平台是根底,数据的挖掘和应用是核心.大数据产业链参与者众多,覆盖面广.根据产品形态分,分为硬件、根底软件、应用软件.硬件主要指为数据提供存储和计算效劳的根底设备和设施,根底软件主要指对大数据完成治理和提供计算服务的支撑平台,应用软件指在根底软件根底上构建的分析、挖掘等商业智能应用.硬件包括有万国、世纪互联、电信、中立等为代表的数据中央根底设施提供商,以华为、H3C、中兴、曙光、浪潮、联想等为代表的提供网络设备、存储设备、效劳器、平安设备等提供商；基础软件无代表性,75%以上都是用的HADOOP开源平台；智能应用有用友、金蝶、华神天成、神州数码、中软、东软等为代表的应用提供商,无通用大数据支撑平台,并且他们的应用都跟行业捆绑很紧密, 开放性不强.大数据正在影响与我们生活密切相关的各行各业,这些行业组织和企业,正在被动的,或者主动的改变传统的经营和商务模式,对数据进行有效的分析和优化是提升核心竞争力的有效方式. 同时,同时,围绕如何应用、挖掘数据,已催生出新的商业模式：比方卖数据也已成为直接的盈利手段,这也充分表达了数据的战略资产特性：对数据的洞察力进一步表达在组织和企业的战略和行动上,并形成正反馈,有组于组织和企业改善生产过程,积累竞争优势.最终要求数据具有有效性,数据的有效性包括：数据质量、可用性、智能性、远程访问、支持移动访问.而数据的有效性必须要求对数据的挖掘和分析手段多样化、智能化、高效.具体从大数据的商业用途方面来看,社会和企业的智能分析和商务决策的本质即在改变：越来越实时、多源异构数据、访问不受地点和设备的限制、杠杆式开发客户洞察水平和驱动策略、将数据视之为货币化的资产.高质量数据应用可以显著的提供组织和企业的效劳。

多源异构大数据处理平台的设计与实现多源异构大数据处理平台的设计与实现多源异构大数据处理平台的设计与实现是一个复杂且庞大的任务。

在进行设计之前，需要先进行一系列的思考和规划。

第一步：需求分析在设计多源异构大数据处理平台之前，需要先明确用户的需求。

这可以通过与用户进行深入的沟通和需求调研来实现。

在需求分析阶段，可以了解用户需要处理的数据类型、数据量的大小、处理的目标和结果等。

第二步：架构设计在明确了用户需求之后，需要进行平台的架构设计。

这涉及到多个方面，包括数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等。

在设计过程中，需要考虑到平台的可扩展性、高可用性和性能等方面的要求。

第三步：数据采集数据采集是多源异构大数据处理平台的第一步。

在这一步骤中，需要从不同的数据源中收集数据。

数据源可以包括各种类型的数据库、文件系统、传感器等。

数据采集的方式可以根据具体的需求选择，包括批量采集、实时采集和增量采集等。

第四步：数据存储数据存储是多源异构大数据处理平台的核心。

在这一步骤中，需要将采集到的数据存储起来，以供后续的处理和分析。

数据存储可以选择传统的关系型数据库、分布式文件系统、NoSQL数据库等。

在选择数据存储方式时，需要考虑到数据的结构、存储的容量和访问的速度等因素。

第五步：数据预处理在进行数据处理之前，需要对数据进行预处理。

这一步骤常常包括数据清洗、数据集成和数据转换等。

数据清洗可以去除数据中的噪声和异常值，数据集成可以将不同数据源中的数据进行整合，数据转换可以将数据从一种格式转换为另一种格式。

第六步：数据处理与分析数据处理与分析是多源异构大数据处理平台的核心部分。

在这一步骤中，可以使用各种算法和技术对数据进行处理和分析。

这可以包括数据挖掘、机器学习、统计分析等。

数据处理和分析的目标可以是发现数据中的模式、预测未来的趋势、制定决策等。

第七步：数据可视化数据可视化是将处理和分析的结果进行展示的重要环节。

通过数据可视化，可以将庞大的数据转化为易于理解和使用的图表、图像和报表等形式。

大数据服务平台功能简介大数据服务平台是一个集成多种大数据技术和功能的综合性平台，旨在提供一站式解决方案来处理、存储和分析大数据。

本文介绍了大数据服务平台的主要功能，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据可视化等方面。

一、数据采集大数据服务平台提供了丰富的数据采集功能，可以从多个数据源中收集数据。

它支持结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的采集，可以通过API、数据传输工具或者直接接入数据源的方式进行数据采集。

同时，平台还提供了数据质量监控和数据清洗功能，可确保采集到的数据准确、完整、一致。

二、数据存储大数据服务平台提供了高可靠性和高扩展性的数据存储功能。

它支持将数据存储在分布式文件系统中，如Hadoop的HDFS，以及在列式数据库中，如HBase和Cassandra。

这种分布式存储方式不仅可以容纳大量数据，还可以实现数据的冗余备份，确保数据的安全性和可靠性。

三、数据处理大数据服务平台提供了数据处理的能力，可以对大规模数据进行复杂的计算和分析。

它支持批量处理和实时处理两种方式。

对于批量处理，平台提供了分布式计算框架，如Hadoop的MapReduce和Spark，可以高效地处理大量数据。

对于实时处理，平台提供了流式计算框架，如Storm和Flink，可以实时地对数据进行处理和分析。

四、数据可视化大数据服务平台提供了数据可视化的功能，可以将分析结果以图表、报表等形式展示出来。

它支持各种数据可视化工具和库，如Tableau、Power BI和D3.js，可以根据用户需求自定义可视化界面和交互方式。

通过数据可视化，用户可以更直观地理解和分析数据，发现数据中的潜在关系和趋势。

五、安全与权限管理大数据服务平台注重数据的安全性和权限管理。

它提供了身份认证和访问控制的功能，可以对不同用户和角色进行权限的划分和管理。

同时，平台还支持数据的加密、传输的安全保证，以及日志的记录和审计，保障数据的机密性、完整性和可用性。

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。

大数据服务平台功能简介随着科技和互联网的快速发展，大数据已经成为了各行业的重要资源和竞争力。

为了更好地利用和管理大数据，大数据服务平台应运而生。

本文将为大家介绍大数据服务平台的功能。

1. 数据采集与存储大数据服务平台具备强大的数据采集和存储能力。

通过各种数据源的接入，平台能够实时地获取和记录海量的数据，包括结构化数据和非结构化数据。

同时，平台还支持数据的备份和存储，确保数据的安全性和完整性。

2. 数据清洗与预处理大数据往往来自各种不同的数据源，质量和格式各异。

为了提高数据的质量和可用性，大数据服务平台提供数据清洗和预处理的功能。

通过数据清洗和去重，平台能够过滤掉冗余和错误的数据，提高数据的准确性。

同时，平台还支持数据的格式转换和规范化，使得数据能够更好地进行分析和应用。

3. 数据分析与挖掘大数据服务平台拥有强大的数据分析和挖掘能力。

平台能够对海量的数据进行快速的处理和分析，发现数据背后的关联和规律。

通过各种算法和模型，平台可以进行数据挖掘，提取有价值的信息和知识。

这些信息和知识可以帮助企业做出更准确的决策，提高业务的效率和竞争力。

4. 数据可视化与报表生成大数据服务平台可以将数据进行可视化展示，并生成各种形式的报表和图表。

通过直观的图表和可视化效果，用户可以更好地理解和分析数据。

平台还提供灵活的报表生成功能，用户可以根据自己的需求自定义报表的格式和内容。

这些报表可以用于汇报、决策支持和业务分析等方面。

5. 数据安全与隐私保护大数据服务平台非常注重数据的安全和隐私保护。

平台通过强大的安全措施，确保数据在传输和存储过程中的安全性。

同时，平台还能对敏感数据进行隐私保护，防止数据泄露和滥用。

这不仅可以维护企业的声誉和利益，也符合相关法律法规的要求。

综上所述，大数据服务平台是一个集数据采集、存储、清洗、分析、挖掘、可视化和安全保护于一体的综合性平台。

通过这些功能，平台可以帮助企业更好地利用和管理大数据，提高业务的效率和竞争力。

大数据处理实现多源异构传感器数据进行有效融合文章标题：大数据处理实现多源异构传感器数据进行有效融合一、引言在当今信息化社会中，传感器技术的发展已经渗透到各个领域，产生了大量的异构传感器数据。

这些数据来自不同类型的传感器，包括但不限于气象传感器、地质传感器、生物传感器等，其数据格式和采集方式多种多样。

如何高效地融合这些多源异构的传感器数据，成为了一个重要且具有挑战性的课题。

本文将从大数据处理的角度，探讨如何实现多源异构传感器数据的有效融合。

二、多源异构传感器数据的挑战1. 数据异构性不同类型的传感器采集到的数据具有很大的差异性，包括数据格式、数据精度、数据频率等方面。

这使得数据融合变得十分困难，需要通过特殊的处理手段才能实现。

2. 数据量大、实时性强随着传感器技术的不断发展，产生的传感器数据量越来越大，要求对数据进行实时处理和分析。

但是多源传感器数据的融合涉及到大规模数据的处理和挖掘，因此对数据处理能力提出了更高的要求。

3. 数据质量要求高多源传感器数据的融合需要保证其数据质量，在数据质量不高的情况下，融合结果往往会产生较大的偏差，影响后续数据分析和应用。

三、大数据处理技术在多源传感器数据融合中的应用1. 数据预处理针对传感器数据的异构性，可以通过数据预处理技术，对数据进行清洗、归一化等操作，使得数据具有一定的一致性和可比性，方便后续的融合处理。

2. 数据融合算法大数据处理技术中的数据融合算法，比如融合滤波算法、加权融合算法等，可以有效地将多源传感器数据进行融合，提高数据的准确性和可信度。

3. 评台化架构基于大数据处理评台的架构，比如Hadoop、Spark等，可以实现对大规模数据的分布式处理和存储，满足多源传感器数据融合的实时性和数据质量要求。

四、案例分析：基于大数据处理的多源传感器数据融合实践以气象领域为例，通过大数据处理技术，将来自不同气象传感器的数据进行融合，可以实现更精准的气象预测和预警。

大数据中的多源异构数据融合技术随着数字化、信息化进程的不断发展，企业、政府、社会各领域越来越依赖数据来支持决策、创新、服务等方面的工作。

随之而来的产业化模型、技术链等越来越成熟完备。

随之而来的，是海量、高维度数据应用的挑战。

数据来源多样，结构千差万别，管理、分析、使用等方面的复杂度不断增加。

多源异构数据融合技术是解决这些复杂性问题的有效方式之一。

本文将介绍大数据中的多源异构数据融合技术的背景、意义、现状及未来发展趋势。

1. 背景我们身处的信息时代，数据已经成为人们生产生活的基础设施之一。

无论是个体用户还是企业、政府、社会各领域，都需要从数据中获取到丰富的知识和信息。

然而，数据的多样性、异构性、不及时性、差异性等特征，都给数据管理、分析、应用带来了复杂性挑战。

在这样的背景下，多源异构数据融合技术逐渐成为了解决这些问题的重要手段之一。

2. 意义多源异构数据融合技术的最大作用就是把数据进行整合、融合，形成高价值的数据资产，为企事业单位决策提供有力的支持。

同时，在行业层面，多源异构数据融合技术也能够对很多领域的数字化转型和创新提供重要的支撑。

例如，海量的医疗数据的汇聚能够大大增加生物医学领域研究的可信度和推进效率，能够帮助人在生命健康领域面临着的各种健康问题。

另外，在智慧城市、物联网等新兴领域，多源异构数据融合技术也有着深远的应用前景，能够让我们的城市更加智慧、安全、便利。

3. 现状在当今中国，随着技术的不断发展，大数据、人工智能等技术日趋成熟，相关应用场景和业务模式也不断涌现。

这其中，多源异构数据融合技术是其中的重要一环。

多源异构数据融合技术是显性知识和隐性知识的结合，是精准决策的基础。

应用多源异构数据融合技术，开发智能化服务，可以帮助行业用户在决策前获得跨样本、跨维度、与真实情况更贴近的计算结果。

因此，不断完善和提高多源异构数据融合技术，已成为数字化转型时代下企业和组织持续保持竞争优势的必要手段。

4. 未来趋势未来的技术发展，将会进一步深入推进多源异构数据融合技术的创新。

面向多源异构数据的大数据融合与分析技术研究随着信息技术的发展，大数据已经逐渐成为了当今社会的一个热门话题。

在许多领域中，数据量不断增加，数据源不断增多，数据类型也日益多样化。

在这种情况下，如何实现多源异构数据的融合与分析成为了关键的问题，而面向大数据的融合与分析技术也因此成为了学术研究中的重大挑战。

一、背景和概述所谓多源异构数据，是指数据来源于多个不同的数据源，且这些数据源包含不同类型、格式和结构的数据。

这可能来自于不同的领域、不同的业务系统或不同的数据仓库。

因为这些数据是来自多个不同的来源，甚至使用不同的标准进行处理和计算，所以这些数据是相互独立的。

在这种情况下，为了提高数据利用率和数据分析的准确性，需要将多源异构数据进行融合与集成。

这将有助于增强信息处理效率、优化信息管理和提高信息利用率。

面向大数据的融合与分析技术，是一种有效的解决方案。

这种技术能够充分利用现有的数据，并且将这些数据进行有效的整合、转换和分析，以便更好地支持业务决策和管理活动。

这种技术还能够帮助组织更好地利用自己的数据资源，提高业务处理效率和准确性，减少常规操作中的错误处理和数据处理成本。

二、多源异构数据融合与集成多源异构数据融合与集成是一项复杂而关键的任务。

该任务需要考虑以下几个方面问题：1.数据的整合和转换不同数据源的数据一般具有不同的格式、结构、标准和元数据，因此需要进行数据整合和转换。

在数据整合过程中，需要根据不同数据源的要求，为数据进行格式和结构转换。

同时，还需要关注数据的完整性和一致性，确保数据的精确性和准确性。

2.数据的存储在进行数据融合和集成的过程中，需要涉及到数据的存储问题。

需要将不同数据源的数据存储在同一位置，并按照一定的规则进行存储和管理，以方便后续的数据分析和查询。

3.数据质量的保证在进行数据融合和集成的过程中，需要保证数据的质量。

这需要通过数据清晰、去重和数据校验等方式来实现。

同时，还需要考虑到数据的安全性和隐私问题。

面向电力大数据的多源异构数据融合技术初探发表时间：2020-06-08T17:06:22.377Z 来源：《基层建设》2020年第5期作者：肖阳[导读] 摘要：目前，信息技术在电力系统的深入应用，对消除电力企业中的“信息孤岛”具有十分重要的作用。

辽宁大唐国际阜新煤制天然气有限责任公司辽宁阜新 123000摘要：目前，信息技术在电力系统的深入应用，对消除电力企业中的“信息孤岛”具有十分重要的作用。

通过对电力大数据应用需求进行分析，探究了当前电力系统中大数据处理存在的问题，结合SOA架构的优势，分析了XML技术与WebService技术在系统平台架构中的具体应用，提出了面向电力大数据多源异构数据的处理方法。

关键词：电力大数据;多源异构;数据融合引言随着智能电网的发展与信息技术的高度渗透，电力系统面对大空间尺度、小时间尺度和多数据类型的海量信息，给电力大数据的发展与应用提供机遇。

一方面，电力大数据结合电力系统生产数据、运营数据和管理数据等信息，充分整合挖掘数据内容，给电力系统发电、输电、变电、配电和调度等各个环节带来新的发展契机；另一方面，长期以来电力二次系统存在自动化系统繁多，功能按专业、条块分割，数据信息多源异构等问题，给电力数据集成、应用与推广造成阻碍，大数据技术的有效实施依赖于上述问题的突破。

1电力大数据应用需求与存在的问题1.1电力大数据的应用需求分析目前，随着企业向集约化、经济化的方向发展，电力企业也在不断地向大数据时代发展，如何挖掘电力大数据的潜能，对电力企业安全、可靠的运行，具有十分重要的作用。

电力系统的内部数据主要有电力流、业务流以及故障流等数据，在具体的应用中，需要对有用的数据信息进行挖掘，才能为电力企业的发展提供决策服务。

电力大数据的应用架构包括各个环节，主要由电力数据的采集、MIS系统、电能计量系统、存储系统、大数据处理系统以及数据检测系统、预测系统数据等构成。

1.2电力大数据存在的问题电力系统是目前为止人类制造的最大规模、最复杂的系统之一，其具有地理位置分布广泛，涉及的企业和用户众多，发电和用电实时平衡，运行不间断，数据传输量大且可靠，某一点发生故障产生多米诺骨牌效应危及整个系统的特点。

大数据服务平台功能简介随着科技的不断发展，大数据已经成为了各行各业的重要资源和支撑。

为了更好地利用和管理大数据，大数据服务平台应运而生。

大数据服务平台是一种基于云计算和大数据技术的集成平台，提供各种数据处理、存储和分析功能。

本文将介绍大数据服务平台的功能，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析。

一、数据采集大数据服务平台提供了多种数据采集方式，包括离线批量采集和实时流式采集。

离线批量采集通过定时任务或者手动调度，将源系统中的数据导入到大数据服务平台。

实时流式采集则可以通过各种数据源接入，实时获取数据并进行处理和存储。

大数据服务平台支持多种数据格式的采集，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

二、数据存储大数据服务平台提供了强大的数据存储能力，可以满足不同规模和需求的数据存储。

常见的数据存储方式包括分布式文件系统和分布式数据库。

分布式文件系统可以将数据按照分布式存储的方式进行存储，提高了数据的可靠性和可扩展性。

分布式数据库则可以将数据以表的形式进行存储，支持高并发的数据读写操作。

大数据服务平台还支持数据加密和数据备份等功能，保证数据的安全和可靠性。

三、数据处理大数据服务平台提供了强大的数据处理能力，支持各种数据处理任务的执行。

平台提供了图计算、机器学习、数据挖掘等数据处理框架和算法，用户可以根据自己的需求选择合适的算法进行数据处理。

平台还支持分布式计算，可以将任务拆分成多个子任务并行执行，提高了数据处理的效率。

此外，大数据服务平台还提供了任务调度和监控功能，方便用户管理和监控数据处理任务的执行情况。

四、数据分析大数据服务平台提供了丰富的数据分析功能，帮助用户深入挖掘数据的价值。

平台提供了多种数据可视化工具和报表生成工具，可以将数据以图表的形式展示出来，帮助用户更直观地了解数据。

平台还支持数据挖掘和机器学习算法的应用，可以根据数据进行模型训练和预测分析。

大数据服务平台还支持数据权限管理和数据分享等功能，方便用户进行数据交流和共享。

云计算下多源异构大数据跨源调度算法涂俊英【摘要】Aiming at the multi-source heterogeneous big data cloud computing , a lot of time need be spend to transmit the current scheduling algorithm mostly through the heuristic algorithm to achieve large data scheduling , lower than the acceleration and throughput , load balancing of the poor .For this reason , a new scheduling algorithm was proposed for multi source and heterogeneous data based on cloud computing .On the basis of all the variables are updated , all quality to be scheduled for multi-source heterogeneous sub streams as sub stream weights are ar-ranged from the transmission window are still remaining to be heterogeneous in scheduling sub optimal sub quality streaming data , until all the pending transfer degree of multi-source heterogeneous sub streams are processed .The experimental results show that the proposed algorithm has high speedup and throughput , and good load balance .%针对云计算下的多源异构大数据,需要耗费大量时间对其进行传输,当前调度算法大多通过启发式算法实现大数据调度,加速比和吞吐量较低,负载均衡性不佳.为此,提出一种新的云计算下多源异构大数据跨源调度算法,为了降低计算开销,在调度前首先进行预取操作.在此基础上,对全部变量进行更新处理,将所有待调度多源异构子流的质量看作子流权重进行排列,从传输窗口中还存在剩余待调度多源异构子流中选择质量最佳的子流传输数据,直至全部待调度多源异构子流均被处理过.实验结果表明,所提算法加速比和吞吐量高,且负载均衡性好.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2017(017)034【总页数】5页(P268-272)【关键词】云计算;多源异构;大数据;跨源;调度【作者】涂俊英【作者单位】湖北工程学院计算机与信息科学学院,孝感432000【正文语种】中文【中图分类】TP393.07随着计算机网络的迅猛发展，网络中的共享资源逐渐增多，云计算资源被广泛应用，其中的异构资源种类也随之增加[1,2]。

172数据库技术Database Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering电力系统自动化、信息化趋势愈发明显，在系统运行过程中，由于系统数据信息量众多，增强数据处理标准的多样化，继而引发电力数据信息内容重复处理的问题，影响电力系统数据信息的真实性和完整性，不利于电力系统的整体运行效率和效果，对电力系统稳定运行带来挑战与危机。

1 基于电力大数据的多源异构数据融合技术研究1.1 研究背景1.1.1 数据来源电力大数据的产生与处理与传统数据处理模式存在差异，现阶段，电力系统运行期间产生的基础性数据主要包括电网模型、设备参数、运行检测以及变电数据，数据基本特征如表1所示[1]。

1.1.2 融合过程电力系统运行过程中，产生的电力数据信息众多，基于电力大数据，采用多源异构数据融合技术进行数据信息处理，利用多重传感器对系统内部数据源进行转换，采用多源异构数据融合结构，对数据进行预处理，在融合中心将电力数据信息基本特征进行提取，通过云端进行数据融合运算，减少数据信息冗余、噪音、残缺等情况，提升电力数据信息处理的精准度，期间要根据电力数据信息类型，选择合适的数据融合算法，满足电力系统运行的实际需求，针对多源异构电力大数据的融合，具体流程图详见图1。

1.2 结构类型1.2.1 像素级电力大数据处理过程中，采用多源异构数据融合技术，像素级融合作为第一步骤的技术融合方式，将电力原始数据进行关联和融合，最大限度地保留初始数据的基本特征，为电力系统运行提供诸多细节性信息，但由于数据种类和来源难以确定，综合关联与融合后对电力数据信息的完整性和稳定性造成一定不良影响，加之传感器同质性特征明显，对电力数据容错能力较低，导致像素级数据融合抗干扰能力差，不适合深入应用。

1.2.2 特征级特征级电力大数据融合作为数据处理的中间环节，对原始数据特征进行信息提取，综合运用人工神经网络、多种假设法或特征压缩聚类法等手段，将提取后的电力大数据进行有效融合，特征级融合具有较好的实时性，为电力系统运行提供依据，提升电力大数据信息融合的准确程度。

大数据技术处理平台大数据技术处理平台是利用大数据技术，完成从数据采集与传输、数据存储、数据处理与分析、数据挖掘到数据可视化等的数据处理平台，如下图所示。

根据大数据从来源到应用以及大数据的传输流程，可以将大数据技术处理平台分为数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据应用层、数据治理层和数据运维层，其中数据运维层和数据治理层贯穿大数据处理的各个层次。

大数据技术处理平台1、数据源数据生产过程中主要有四大数据源：日志数据、业务数据、互联网数据和物联网数据。

日志数据由企业提供给用户产品，用户与产品互动后产生，通过Flume进行收集后上传到HDFS中进行离线处理，同时数据上传至Kafka消息队列中进行缓冲以及实时处理。

业务数据包括企业自身产生的业务数据，比如用户数据、订单数据等，同时也包括第三方的企业提供的关系数据，通过Sqoop导入导出至HDFS或关系数据库中。

互联网数据主要是使用爬虫在互联网网页、平台上提供的API爬取的数据，包括结构化、半结构化、非结构化数据，然后通过ETL（Extract Transformation Load，抽取、转换、加载）数据清洗后保存为本地数据。

物联网数据是指通过物联网产生的实时数据。

2、数据采集层数据采集使用的组件主要有Flume、Sqoop、Kafka这3个工具，Flume主要用于日志数据采集，Sqoop主要用于与关系数据库进行数据的导入、导出，Kafka消息队列主要用于实时数据的采集。

数据采集后通过MapReduce、Hive对数据进行预处理，包括数据清洗、数据拼接、数据格式处理等，并将数据存储在HDFS及关系数据库当中。

3、数据存储层数据存储主要包括HDFS、NoSQL、数据仓库3种存储方式，其中NoSQL和数据仓库都是在HDFS的基础上建立的。

NoSQL的列族数据库HBase按照文件列式存储数据；数据仓库按照多维数组形成的多个表存储数据；HDFS按照文件的方式存储数据。

多源异构数据融合关键技术与政务大数据治理体系闫佳和;李红辉;马英;刘真;张大林;江周娴;段宇航【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2024(51)2【摘要】随着信息技术的飞速发展,各级政府和大型企业掌握的数据量正在以指数级别增长。

然而,数据来源多样会导致格式差异,数据质量参差不齐会影响应用效果,数据分散管理会弱化关联汇集,数据形态异构会造成语义鸿沟。

在此背景下,多源异构数据融合负责将来源不同的多模态数据进行有效整合,完成数据互补与关联,进而实现信息增强。

目前,大多数已有研究的关注重点集中在大数据治理流程与多模态深度学习,很少有工作研究讨论完整的多源异构数据融合技术框架。

因此,在综述关键技术的基础上,文中提出了一整套涵盖“数据引接-数据清洗-数据集成-数据融合”全过程的多源异构数据融合关键技术框架,并对各个环节需要解决的问题与重点任务进行介绍。

然后,通过一个政务应用实例场景,给出了政务大数据治理体系的设计,以解决政务数据来源广泛、质量参差不齐、管理分散、形态异构的问题,并进一步阐述了多源异构数据融合的重要价值。

最后总结全文并展望未来。

【总页数】14页(P1-14)【作者】闫佳和;李红辉;马英;刘真;张大林;江周娴;段宇航【作者单位】北京交通大学计算机与信息技术学院;国家信息中心;北京交通大学软件学院【正文语种】中文【中图分类】TP311【相关文献】1.面向电力大数据的多源异构数据融合技术初探2.基于电力大数据的多源异构数据融合技术研究与应用3.面向电力大数据的多源异构数据融合技术研究4.互联网信息监督管理大数据平台多源异构数据融合及应用技术分析5.面向多源异构数据融合的反诈大数据平台建设路径研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。