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特种设备安全监管大数据平台总体架构本系统在总体设计中，创新性地以信息技术为核心，云计算、物联网、大数据和移动互联技术的迅猛发展为特种设备监管创新提供了良好的技术支撑环境：(1)以技术支撑创新为基础采用云计算技术建设平台支撑，以物联网技术采集基础运行数据，通过公共服务平台，吸引各类用户提供更多的数据，促进特种设备监管水平的提高。
(2)以数据为核心促进管理手段创新不断收集完善基础数据和设备运行数据，通过大数据分析手段挖掘数据的内含价值，提高管理公开性和管理的预先报警能力，将重大事故消灭在萌芽之中。
(3)以服务为核心提高特种设备管理的透明度，通过移动互联网技术，开发手机客户端应用根据不同权限查询特种设备运行、管理、监测等多种信息，同时及时发布政府在特种设备管理方面的工作状态，提髙公众的社会满意度。
系统的整体结构图如下：政府公众业主运维商厂商査询服务公共倍息发布服务应急服务大数据分析服务设备运行数据库设备运维数据库设备常数据运维厂商基础数据库设备基础数据库基础云计算支撐平台（服务器、数据库、网络）基于物联网和大数据技术的特种设备安全监察系统运用了先进综合的信息技术，符合国家安全生产和特种设备安全监察规定，可以有效实现设备安全状态、设备能效、设备检验状况、设备维保状况、操作人员资质等与特种设备紧密相关的设备使用情况及从业人员的实时数据监控，从而实现设备故障预警、事故预警、事故责任追溯、事故应急救援指挥等特种设备安全及生产安全责任追溯与事故处理，为特种设备安全监察和安全生产提供了可靠的数据依据和有效的监控手段，可有助于降低事故率。
建成后的系统是适用于各种型号电梯及其他特种设备运行安全实时监测管理的管理软件系统平台，该平台综合了云计算、无线通信技术、传感器技术、移动互联网技术和物联网技术，采用分布式架构，实时监测电梯及其他种类特种设备的运行状况，通过采集数据的算法处理，实现电梯故障的综合预防、应急处理、事故取证等功能。
公安大数据综合服务平台架构规划探讨摘要：遵循公安部、省厅大数据智能化建设要求，按照“六统一”框架和“四化”落地原则，结合公安大数据工程的规划设计，打造省市一体化的公安大数据智能化体系，省厅与市局之间实现“物理分散、逻辑统一、互联互通”。
通过构建统一的基础支撑环境，包括新一代公安信息网、警务云平台扩容、安全保障体系、统一运维体系、公安大数据综合服务平台、新一代移动警务，为安保维稳、疫情防控、警务实战工作提供有力支撑。
关键词：大数据，智慧公安，智能化，公安信息网，云计算1.引言公安大数据信息化建设为公安数据资源对外开放服务提供了海量的数据资源。
通过构建统一的基础支撑环境，包括新一代公安信息网、警务云平台扩容、安全保障体系、统一运维体系、公安大数据综合服务平台、新一代移动警务，为安保维稳、疫情防控、警务实战工作提供有力支撑。
通过公安大数据信息化建设将进一步提升公安机关办案能力、业务能力、预警和防控能力、服务社会能力。
2.总体结构以公安部《公安大数据规范性文件汇编第二部分：公安大数据处理》为指导，以业务标准化、场景化、模块化为设计原则进行建设。
图1 公安大数据平台总体架构图新一代公安信息网设计，应综合考虑现有资源整合，按照公安部规划，融合各警种专网，建设“新一代公安信息网”。
数据中心以及警种的业务应用，通过数据汇聚节点进行互联并对用户提供数据和应用服务。
公安网用户、各类终端设备通过用户汇集节点进行互联，并通过安全访问平台访问数据和应用。
公安大数据智能化建设需要构建全面的标准体系，公安部已经在基础数据资源、网络、边界接入、云计算平台、智能化应用、安全管理、运维保障等方面制定了标准目录。
3.逻辑结构按照全国公安大数据建设总体布局，公安部大数据平台要汇集全国核心关键数据，链接省市两级公安大数据平台，实现全国数据资源总关联、总索引、总导航。
图2 部省市三级联动设计省级大数据平台汇聚厅直警种、地市公安大数据平台的数据，建立全省数据资源的索引、关联、导航，并按部要求上报汇聚数据。
基于大数据平台的数据分发机制研究
袁涛;谢攀;赵清
【期刊名称】《信息通信技术》
【年(卷),期】2015(000)006
【摘要】大数据平台具有很好的扩展性,如何与传统的数据仓库结合并发挥其优势成为研究的热门方向.文章重点研究传统数据仓库架构中接口机承担的数据分发机制,完成功能架构和技术架构设计,开发并进行了应用推广.通过引入大数据平台,使之具有良好的扩展性,同时解决了性能问题.该方案不仅解决了接口机的时效性问题,还可以作为混搭的大数据融合平台架构的一部分,为基础电信运营商数据仓库的建设积累了一些宝贵的经验.
【总页数】7页(P17-23)
【作者】袁涛;谢攀;赵清
【作者单位】西部航空有限责任公司重庆400030;联通系统集成有限公司北京100032;联通系统集成有限公司北京100032
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于ArcObjects和ArcSDE的地理数据分发的实现——以云南省基础地理信息空间平台数据分发模块开发为例 [J], 赵康;方源敏
2.基于XML的报务系统数据分发机制研究 [J], 鲁杰;王永斌;刘宏波
3.一种车载自组织网络高效数据分发机制研究 [J], 余玲飞;龚海刚;刘念伯;周圣二
4.基于大数据平台的技能抽考标准与题库修改联动机制研究 [J], 郭嘉
5.基于大数据平台的可视化建模分析机制研究 [J], 丁世来;罗剑武;葛智君;曹宇;李浩波
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市大数据管理中心大数据资源平台概要设计方案目录背景与需求分析12345大数据管理中心发展背景为建设卓越全球城市，实现政府治理能力现代化目标，由市大数据中心牵头，在政务公共数据管理和互联网政务服务方面采取了一系列的实践工作。
根据《市公共数据和一网通办管理办法》要求，前期已在“一网通办”的政务服务领域进行了信息化项目建设，在提升了政府治理能力和公共服务水平的同时，也产生了汇聚全市政务公共数据，探索政务服务领域应用的需求。
市大数据中心作为全市政务数据的主要管理单位，承担着政策本地化落实、政务数据交换、大数据应用研究、信息化建设运维以及其他数据相关的工作职责，从中心成立之初便开始研究政务数据管理和应用的方法，去年年底探索了以政务数据交换共享为核心的实践，但随着对中心职能的理解加深，我们认为中心不仅作为全市政务数据的“枢纽中转中心”，更应该成为各政务服务条线领域的“归集管理中心”，为本市的经济活动、公共事业、社会关系、人员密度等各城市管理领域提供数据层面的最大支撑。
规划公共数据发展路线支撑城市服务能效提升精准城市服务整体共享协同数据科学管理ü公共数据共享ü社会数据协同ü条线业务协同ü数据服务开放ü社会治理ü宏观经济ü市场监管ü生态保护城市高效运行ü应急事件响应ü事件风险预防ü数据完整归集ü数据实时同步ü资源目录健全ü数据全面治理大数据共享交换平台建设与使用情况大数据中心自去年开始，根据整体规划启动了市数据共享交换平台项目的建设，并于2019年1月开始正式进行全市范围的试运行。
平台建设内容包括：1、总集成及部分应用开发：平台集成门户及整体平台的基础功能菜单级整合；2、数据治理子系统：包含数据交换模块和服务管理模块，实现数据资源目录及三清单的管理，并提供市级数据库的对外发布利用；3、数据共享交换子系统：实现数据交换引擎、统一调度引擎、任务管理、数据桥接等功能，以及数据湖数据的存储管理、共享与交换；4、数据质量监管及支撑子系统：实现数据质量管理功能，包括数据质量规则制定、数据质量稽核、数据质量问题闭环管理；5、大数据支撑管理子系统：包含市级数据湖和市级数据库，汇聚“四大基础库”、“市级统建系统”、“各市级委办系统”、“各行政区系统”的经过初始治理的原始数据；并存放经过一系列清洗、转换、加载、治理步骤后的高质量的政务数据资源，为城市管理、公共服务等提供数据来源；平台接入52个委办的公共数据，每月16亿条以上，数据总容量在176.0 TB，人口库预计46.75TB，法人库预计1.78TB，空间地理库预计7.99TB，电子证照库预计91.05TB。
1。
技术实现框架1.1大数据平台架构1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球，成为全球范围内加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。
目前，大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段，数据资源成为未来业务的关键因素。
通过采集和分析数据，我们可以获知事物背后的原因，优化生产/生活方式，预知未来的发展动态。
经过多年的信息化建设，省地税已经积累了丰富的数据资源,为下一步的优化业务、提升管理水平,奠定了坚实的基础.未来的数据和业务应用趋势，大数据才能解决这些问题。
《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍v2》P12 “银行的大数据资产和应用“,说明税务数据和业务分析，需要用大数据解决。
《1。
巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍v2》P14 “大数据与传统数据处理"，说明处理模式的差异。
1.1.2大数据平台总体框架大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层.如下图所示：（此图要修改，北明）数据源层:包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据；数据接口层：是原始数据进入大数据库的入口，针对不同类型的数据，需要有针对性地开发接口，进行数据的缓冲、预处理等操作；平台架构层：基于大数据系统存储各类数据，进行处理？;分析工具层：提供各种数据分析工具，例如：建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具；业务应用层：根据应用领域和业务需求，建立分析模型，使用分析工具，发现获知事物背后的原因，预知未来的发展趋势,提出优化业务的方法。
例如，寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。
1.1.3大数据平台产品选型针对业务需求,我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台.1.1.3.1传统数据库与大数据库的差异（丰富一下内容，说明应该选择大数据平台）传统的关系型数据库，只能存储结构化数据，在当前互联网快速发展的时代，僵硬的数据模型已经无法适应快速开发、快速迭代的互联网思维。
Spark与Hadoop结合的大数据存储与计算平台构建随着大数据时代的到来，大数据存储与计算平台的构建成为企业面临的重要任务之一。
在众多的大数据处理框架中，Spark与Hadoop是两个非常受欢迎的选择。
本文将介绍如何将Spark与Hadoop结合，构建一个高效稳定的大数据存储与计算平台。
1. 简介Spark是一个快速、通用的集群计算引擎，具有高效的数据处理能力，可以在大规模数据集上进行复杂的计算。
Hadoop是一个分布式存储与计算框架，提供了可靠的数据存储和处理能力。
将Spark与Hadoop结合可以充分发挥两者的优势，实现高效的大数据处理。
2. 架构设计将Spark与Hadoop结合需要考虑以下几个方面：2.1 存储层Hadoop提供了分布式文件系统HDFS，作为大数据存储的基础。
在构建Spark与Hadoop结合的平台时，可以使用HDFS作为Spark的数据存储介质。
Spark可以通过HDFS访问和处理数据，将计算结果存储在HDFS中。
2.2 计算层Spark的计算引擎可以运行在Hadoop集群上，利用Hadoop中的资源进行任务的分发和计算。
通过与Hadoop的整合，可以充分利用Hadoop的资源管理和调度机制，实现任务的高效执行。
2.3 数据传输与交互Spark与Hadoop可以通过多种方式进行数据传输和交互。
其中一种常用的方式是使用Spark的Hadoop InputFormat和OutputFormat，将Hadoop中的数据作为输入和输出。
同时，Spark还可以直接访问Hadoop中的数据，进行复杂的数据处理和分析。
3. 平台搭建构建Spark与Hadoop结合的大数据存储与计算平台，需要按照以下步骤进行：3.1 搭建Hadoop集群首先，需要搭建一个稳定可靠的Hadoop集群。
可以按照Hadoop官方文档的指引，进行分布式存储和计算环境的部署。
确保Hadoop集群的正常运行，并配置好HDFS以及资源管理和调度器等组件。
