云原生数据湖服务平台的设计与实现

云原生数据湖已经成为数据管理和分析领域的研究热点,相关技术和应用也得到了广泛的关注和探索。数据湖部署存在着成本高、组件之间兼容性差等问题,存算不分离制约着数据湖平台延展性,缺乏完备的数据入湖体系容易引起数据湖沼泽的形成,导致用户无法从中提取数据价值。该文设计并实现了云原生数据湖服务平台,平台以Kubernetes为底层构建云原生环境,结合容器技术将数据湖组件镜像化,同时设计数据湖存算分离方案来提高数据湖平台的可扩展性和可移植性,并配合监控、组装生产线将镜像容器化,实现数据湖上云操作。并建立用户入湖作业与云原生计算引擎之间的桥梁,对入湖信息进行预处理,提供多类型作业以满足多元化入湖场景,以统一catalog的方式将数据写入数据湖中。实际运行结果表明,该平台既提高了数据湖平台的灵活性和可靠性,又确保了元数据和数据资产的规范性存储。

基于游记大数据的环巢湖地区乡村旅游客源市场时空结构分析

以环巢湖地区作为研究对象,基于2016—2021年旅游网站的乡村旅游游记数据,结合统计分析以及ArcGIS空间分析法研究环巢湖地区乡村旅游客源市场的结构特征以及影响因素。结果表明:乡村旅游客源市场季节性明显,节假日及周末效应突出,其中4至10月为旅游旺季,11至3月为旅游淡季;乡村旅游客源市场的地理集中指数总体较高,客源呈集中分布特征,合肥市为主要客源地,客源吸引半径均值为219.59 km,属于近程客源市场,空间使用曲线是基本型曲线、“U”型曲线和Maxwell-Boltzman曲线3种曲线的复合,客源核心逐渐从长三角地区、京津冀地区向内陆地区、珠三角地区扩散。乡村旅游客源市场的时空结构是多种因素相互作用的结果,主要是由乡村旅游目的地的特殊性决定的,同时闲暇时间、气候舒适度、交通、客源地经济发展水平等也是重要影响因素。

铁路数据分布式湖仓一体架构分析与设计

科学合理的数据资源分类方法和行之有效的数据湖架构体系,可以支撑起铁路全业务数据的高效存储、组织和利用,并进一步支持并优化各项运营业务。文章首先对现有数据湖架构进行简要分析,确定选用湖仓一体的概念,将铁路数据以主题进行分类以适应业务处理需求;其次设计了铁路数据分布式湖仓一体架构,阐述了路局级子湖仓一体与国铁集团总湖仓一体的架构与功能,以及两者之间的数据流转过程;最后分析了所设计架构的特性与存在的问题,为进一步构建有效的铁路运营数据湖提供了参考。

医院数据湖系统设计与应用

目的:基于大数据平台构建高兼容性数据湖,以降低数据存储成本,减少数据理解偏差,提高数据质量。方法:通过分析医院的实际业务和数据应用的需求,结合数据湖底座技术能力,完善医疗大数据平台,建立全量医疗数据入湖体系,实现海量数据的存储、汇聚、资源化利用和资产化。结果:医疗数据湖的建设和应用可助力数据治理,实现数据高效快速接入和处理,为医疗运营、科学研究、医疗质控、临床服务、决策管理等提供数据基础支持。结论:根据医院数据及应用的实际情况,提供便捷、高效的数据治理途径,提升医院的医疗能力,增强服务保障能力。

面向工业领域的数据湖架构研究

制造企业在数字化转型中的核心任务之一是建立工业数据体系并有效管理数据。然而,在智能化转型过程中,许多企业都面临“工业数据孤岛”的问题。数据湖架构提供了解决这一问题的方案。文章旨在分析制造企业数字化转型的背景下,工业大数据的内涵、典型特征以及现状,探讨数据湖架构在工业领域的应用,以为实现制造业数字化改造和智能化升级提供数据支持。

基于数据湖技术的地质大数据底座架构研究与应用

地质数据是经济社会发展的上游要素,具有非常重要的价值。当前,地质大数据研究存在数据底座与应用系统未解耦、数据即服务(Data as a Service,DaaS)未充分厘清的问题,这导致地质数据的可复用性差。本文在系统应用数据湖技术的基础上,聚焦多源、异构、海量、时空相关地质数据的汇聚、治理与服务,研究提出基于数据湖技术的地质大数据底座架构,设计由数据采集与清洗层、数据存储层、数据计算与分析层、数据服务层、数据治理层构成的技术架构,并对部分关键技术选型进行验证,为地质大数据中心建设工程提供实践参考。

基于大数据的安防体系建设分析

大数据应用范围的不断扩大,不仅为社会发展提供了有力支持,而且还为数据网络带来了更多安全风险。为提升现代数据网络安全性,应构建完善的数据网络安防体系。基于此,文章对基于大数据的安防体系总体设计思路做了简单介绍,进而对安防体系框架及数据安全中台进行设计。

数据湖与数据仓库融合的策略与实践

传统数据仓库架构在处理结构化数据方面表现出色,但在处理半结构化和非结构化数据时显得力不从心。作为一种新兴的数据管理模式,数据湖弥补了这一缺陷,然而带来了新的问题,如数据质量差和管理复杂等。文章旨在探讨数据湖与数据仓库融合的策略,并提供了相应的实践指导,以在技术上更好地支持组织的数据管理需求。

基于数据湖的省级卫星直收站数据共享服务设计

针对省级卫星直收站数据存储分散造成共享应用不便的问题,提出卫星多源数据便捷高效访问和安全分级管理方案。引入数据湖技术,按照全国统一规范构建了基于气象大数据云平台的省级气象数据湖系统,基于此实现了FY-3、FY-4卫星地面直收站原始接收数据、加工处理产品等多种卫星数据入湖集中管理,并提供统一的数据共享服务,解决了海量多源异构数据的存储、管理和共享服务等技术难题。通过数据湖统一权限控制,实现对用户访问数据的分级管理,保障了数据应用的稳定性和安全性。通过数据湖统一文件目录服务,实现长时间序列文件的便捷快速获取,有效支撑卫星数据的服务应用和挖掘分析。

洞庭湖生态经济区智慧城市社会治理研究

本文以洞庭湖生态经济区为研究对象,以社会治理问题为切入点,探讨了基于大数据的智慧城市社会治理路径,并提出了相应的建议。研究发现,湖南湘江新区在智慧城市建设和社会治理方面进行的一些尝试,可以为洞庭湖生态经济区智慧城市社会治理提供借鉴,并提升社会服务的精确度和高效性。洞庭湖生态经济区政府应在加强数据管理和隐私保护、建立开放的数据平台、加强政策法规的制定等方面推动智慧城市社会治理,以解决洞庭湖生态经济区智慧城市社会治理问题,提升社会治理的效能,构建江湖协同治理引领区。

智慧水利框架下河湖管护模式探讨

随着河长制工作的推进和大数据应用价值的凸显,“河长制+大数据”的河湖管护模式将发挥重要作用。在分析“河长制+大数据”管护模式内涵的基础上,梳理了建设该模式的“一脑三体系”总体架构,即孪生流域数字大脑、“天空地人”一体化全域感知体系、生态流域创新应用体系、标准规范体系,并基于典型场景,探讨了模式的实际应用案例,为未来智慧河湖发展提供借鉴。

基于海量运维数据的铁路数据中心风险预测与防控系统研究与开发

基于海量运维数据的风险预测和风险防控是铁路数据中心实现智能运维的基础性工作。围绕铁路数据中心智能运维需求,研究智能分析方法,依托铁路数据服务平台的大数据存储和数据共享服务能力,使用平台提供的数据预处理及模型训练、模型部署等工具,建立容量趋势预测、基于日志分析的风险预测、运行异常预测、施工风险预测等不同运维场景风险预测模型,完成模型训练、调优和测试,最后将通过实验验证的模型进行发布和上线更新。建立基于海量运维数据的铁路数据中心风险预测与防控系统,可以通过运维经验积累来改进评估指标和预测模型,提高风险预测的准确性及风险处置的有效性,帮助运维人员快速聚焦主要问题,有利于保障铁路数据中心长期安全稳定运行,夯实铁路运输生产安全的基础。

数字赋能“智”水有方--贵阳打造大数据平台推进水务管理提质增效

贵阳市水务局“智慧水务”平台,面向各子系统开放接口,实现了数据同步,有效地集成了贵阳市水务系统零散生成的数据,同时与贵州省水利厅水利数据中心互联互通,汇集贵阳市水务管理局已建系统业务数据,横向还能融合贵阳市气象局等其他部门的共享数据,进一步促进水务数据跨业务、跨层级、跨部门应用,推动水务管理现代化水平再上新台阶。贵阳市水务局数字流域智慧水务的现代化建设实现了水务信息动态化、数据集成化、预报精准化、决策科学化、业务协同化,水务业务运营更高效、管理更科学和服务更优质。

纳木错湖相沉积与藏北高原古大湖

藏北高原古湖岸线分布广泛 ,湖相沉积与湖成地貌发育。目前 ,在纳木错沿岸可清晰地划分出 4～ 6级湖岸阶地 ,最高湖相沉积高出现代湖面 15 0m ,沿岸堤可多达 5 0条。雄曲 那曲谷地是连接纳木错盆地与其以西的仁错 久如错盆地的分水谷地 ,也是构成纳木错 2级湖岸阶地顶部的第四纪湖相沉积 ,构成宽谷的谷底。从最高湖岸线的分布与湖相沉积物、湖成地貌等标志综合判定 ,古大湖泊的面积要比现代湖泊面积大数十倍 ,末次古大湖的时代发生于末次冰期间冰段。

基于网络点评数据的瘦西湖景区使用后评价研究

瘦西湖景区是国家重点名胜风景区,是扬州市最重要、最典型的城市公园。文章从大数据分析的视角出发,以“使用后评价”理论为切入点,面向旅游电商、社区论坛和社交媒体等互联网平台采集网络点评数据,并构建城市公园使用后评价指标体系。基于自然语言处理方法对瘦西湖景区网络点评数据开展中文分词、词频统计和语义网络等文本分析,评价瘦西湖景区的受众满意度,为瘦西湖景区的改造提出建议。

教育大数据的核心技术、应用现状与发展趋势

大数据领域近年来蓬勃发展,作为大数据的细分领域,教育大数据具有推动教育变革的巨大潜力。大数据技术正在快速演进之中,这为大数据应用提供了新的可能。为了深入分析教育大数据发展,从大数据技术的最新进展入手,从基础设施、分析技术和领域应用方面阐述了大数据的发展趋势。进而通过教育领域大数据构成与特征的分析,对教育大数据的含义进行了解析。并结合国际范围内教育大数据典型实践,从适应性教学、教育规律发现和精准管理支持的角度,对教育大数据应用进行了探讨。最后,针对我国教育大数据的发展状况,对教育大数据发展所面临的挑战进行了分析,并提出了应对挑战的建议。

数据湖架构在健康大数据科学计算应用中的构想

随着健康大数据的飞速发展,对疾控科学计算环境提出新的架构要求和管理要求,数据湖架构能够解决疾控科学计算面临的问题.建设基于数据湖架构的科学计算环境,借助大数据分布式存储和分布式计算相关技术的应用,能够有效融合健康大数据,充分挖掘健康大数据价值;能够整合、优化现有计算资源,节约成本,实现根据任务需求,按需灵活分配计算资源;能够实现科研数据全生命周期管理,提高科学计算的工作效率和透明度,并提高疾控数据管理和分析应用的水平.

洞庭湖区旅游资源的评价研究

洞庭湖区现有旅游资源的开发,大部分集中于以岳阳为中心的东洞庭湖风景区,而以益阳为中心的南洞庭湖和以常德为中心的东洞庭湖区域的旅游资源的开发非常有限。故从“大洞庭湖”的角度出发,应以整个洞庭湖区旅游资源为对象,综合考虑湖区旅游资源的基本特征,对整个洞庭湖区旅游资源进行定性、定量分析和综合评价,同时提出优化空间布局的设想。

利用大数据思维的湖泊湿地生态研究

针对水利工程运行对湖泊湿地影响动态关联研究、湖泊湿地生态系统保护与修复理论研究、湖泊生态补偿制度体系建立存在的数据匮缺问题,探讨了利用湖泊湿地生态监测积累生态大数据,强化湖泊湿地生态研究的基本思路。通过宏观监测和定位连续监测相结合的跨学科监测手段,将表征湿地生态系统结构、过程、功能、生物多样性的生态大数据进行多区域、多尺度耦合,定量化揭示湖泊水位-候鸟生境-候鸟种群数量的动态关联特征,为水利工程水位优化调度提供重要依据;利用大数据制定耦合生态系统各要素和主要生态过程的生态修复技术方案,并建立链接生态系统服务供给者和受益者的生态补偿制度,为湖泊湿地生态系统管理和生态修复、生态补偿措施实施提供数据支撑。

环巢湖大旅游区开发的战略构想

安徽省的旅游业发展较快,皖南、皖北都正在形成各自风格和特色的规模化旅游区域,而具有旅游资源、环境和区位优势的皖中地区,特别是巢湖周边地区却是门前冷落;在分析巢湖旅游资源、区位等的基础上,应对当前旅游业发展的态势,提出建环巢湖大旅游区的构想,来振兴皖中旅游业,以适应安徽旅游发展的总体需要。