................................................................................. 7 1.2 金融业大数据应用投资分布............................................................................................ 7 1.2 .......................... 26 4.2.5 分布式电源管理......................................................................................................... 27 4.3 分布式集群存储平台................................ 万以上时，文件的检索查找等操作将会给文件系统带来巨大的压力，特别是一个目录下面 存放的文件超过一定数量甚至会造成文件查找效率急剧下降。 采用的分布式存储系统单卷可支持300PB以上的存储空间，高效的管理上千亿个文件， 单目录可以高效支持千万级的文件数量。分布式存储系统拥有高效的多元数据服务器集群 技术和高效的海量文件检索技术，在存放上千亿文件的同时保持极高的文件检索效率。统 能够在单个目录下高

..................59 6.2.5 分布式电源管理 ..........................................................................................................60 6.3 分布式集群存储平台............................. ...............73 7.1.1 分布式存储功能 ..........................................................................................................73 7.1.2 分布式计算功能 ........................... ..................................................................................75 7.1.5 分布式协调功能 .............................................................................................

数据库（OLDP） 超级数据立方体（cube） 图数据库 （Neo4j） 分布式数据系统（Hadoop+ MapReduce+ Spark） 现有数据 数据层 分布式挖掘引擎 挖掘模型 挖掘算法 分布式数据高速缓存 挖掘层 图表生成引擎 知识层 高价值数据、信息和知识 展现层 接口层 标准化服务接口 树或者图。对于半结构化数据的存储，可以将其结构化的数据将转存到数据中 心库中，不能结构化的数据采用 Nosql 数据库进行存储。 3、非结构化数据 各种文档、图片、视频/音频等，没有数据模型，诸如此类数据将被存储到 分布式存储系统中。 数据仓库通过对数据源的原始数据进行收集、分类、筛选和抽取形成能够 对决策分析提供支持的多重粒度级的数据库，实现对数据源的统一管理和信息 转换。同时为分析层的各种应用提供接口，构造应用于主题分析的更高粒度级 民族、政治面貌、学历、学位、教职工来源等不同维度展示教职工人数分布、 占比等统计信息。系统会对全校学生进行 15 个方面 180 多个字段进行统计分析， 产出相应的高价值统计应用。 在校生民族分布概况及比例统计  系统将以学校、院系、专业为层级，本科生、专科生、研究生为类别，按 照 图形或表格的形式分别统计展示学生民族分布占比及比例；亦可以以汉族与少 数民族进行分组统计学生的民族分布及其比例。  系统将给出相

气象+大数据汇交子系统 数据处理，数据采集，数据表管理，可视化 ETL，资 源目录管理 2 气象+大数据存储子系统 数据管理，数据存储结构设计，数据存储模块（分 布式数据库数据仓库、对象存储、分布式文件系统）， 存储容量管理，存储趋势分析 3 气象+大数据治理子系统 元数据管理，数据标准管理，数据质量控制模块， 可视化数据同步模块，数据生命周期管理模块 4 气象+大数据应用子系统 数 监视，数据流监视，服务接口监视，数据可视化 8 安全保障系统 物理安全，网络安全，应用安全，数据备份及恢复 9 统一工作桌面 Web 端，大屏展示端，app 管理端，统一入口 10 大数据基础中间件 分布式计算服务化引擎，分布式计算缓存系统，端 到端算法，智能算法集成 11 气象大数据资源层 气象大数据资源层数据归集区，气象大数据资源层 数据成果区，气象大数据资源层数据产品库，气象 大数据资源层共享交换库 1.2.1 大数据基础中间件 在完成大数据平台存储环境、基础分布式计算环境搭建后，需要进一步丰富应用中间件， 实现各个系统在大数据环境中的统一整合，包括实时流式数据处理、业务数据同步、数据可视 化清洗、数据可视化大屏等；通过业务应用中间件系统的建设，提升业务系统大数据应用能力。 1.2.1.1 分布式计算服务化引擎 分布式计算引擎，为数据处理提供了弹性、容错、高可用的环境，但对于需要实时大数

满足应用对存 储系统性能，数据可靠性，和灵活使用方面的要求。 3.3.3.1 存储资源池架构 在本次项目中存储资源池采用分布式架构、以混合式的存储架构设计，来 支持政务信息化的业务资源需求，并支持存储架构与资源的统一管理。私有云 平台 云平台基于 Ceph 分布式存储系统适配优化，为虚拟化计算平台提供一套纯 软件定义、可部署于 x86 通用服务器的高性能、高可靠、高扩展、高安全、易 靠的运行。 私有云平台云平台分布式存储系统可提供块存储、文件存储及对象存储服 务，适用于多种数据存储的应用场景，同时可保证数据的安全性及集群服务的 可靠性。在部署上，通常推荐使用同一类型的磁盘构建存储集群，如超融合计 算节点和独立存储节点自带 SSD 磁盘构建为高性能的存储集群；超融计算节点 和独立存储节点自带的 SATA/SAS 磁盘构建为普通性能存储集群。分布式存储 系统将集群内的磁盘设备结合 系统将集群内的磁盘设备结合 OSD 内建为弹性块存储服务，可供虚拟机直接挂 载使用，在数据写入时通过三副本、写入确认机制及副本分布策略等措施，最 大限度保障数据安全性和可用性。逻辑架构如下： 私有云平台 分布式存储系统是整个云平台架构不可或缺的核心组件，通过 分布式存储集群体系结构提供基础存储资源，并支持在线水平扩容，同时融合 智能存储集群、多副本机制、数据条带化、数据重均衡、故障数据重建、数据 清洗

.....................................................................................27 2.3.1 海量数据分布式数据存储构架...............................................................27 2.3.2 适应应用需求的混合存储策略...... .................41 2.5 基于云方案的交管数据查询索引与查询优化技术.........................................41 2.5.1 基于分布式数据库的交管数据查询索引处理方案..................................41 2.6 交管数据处理集群的可靠性与负载均衡设计..................... .......................................................................................... 14 图表 8 分布式文件存储系统吞吐量指标.............................................................................21 图表 9 系统软硬件结构

22 .2.4 产权交易机构资源库的建立 23 .3 分析库 24 .4 索引库 24 第 5 章 数 据 处 理 25 . 25 .1 分布式计算框架 25 .2 内存计算框架 25 .3 流式计算框架 26 .4 分析引擎 26 .4.1 垂直搜索 26 .4.2 信息挖掘 请求服务方式 35 .2.2 订阅/发布型服务方式 35 .3 服务规范及数据标准 36 .4 服务管理 37 .4.1 服务大厅 37 .4.2 分布管理 37 .4.3 数据资源目录 37 .4.4 数据源管理 37 .4.5 服务接口编目管理 38 .4.6 服务权限管理 38 .4.7 角色管理 一个平台、一套服务、一批应用”的总体建设思路，以实现全局信息资源 的深度整合和综合应用，为领导决策提供支持，为业务拓展提供支持。 （1） 整体架构。采用云计算技术，优化技术架构的顶层设计，以分布式文件 系统和分布式计算为核心，建立全局统一的一套存储、网络、应用、管理 平台,通过统一数据格式、接口标准，推动并实现基础设施资源、软件资源、 服务资源、信息资源的共享共建，提供海量的数据存储和强大的数据处理

项目立项、解决社会问题等重大抉择时，需要获 得的事实、数据和论证逻辑。这种专题分析会议，需要业务 专家和大数据专家 利用大屏幕，调用大数据，分析经济状况、综治、公共安全、教育资源分布、 人口结构、 医疗资源分布、基础设施情况等因素，并对各种关联因素综合分析， 运用经济分析模型，从而找出目标和差 距，政府应该关注的主要方面。分析过 程展示各种图表和数据，采用地理信息可视化，为政府提供发展建 在数据汇聚共享、集约服务的基础上，运用大数据辅助决策能力，建立智能分析研判平台，构建分析预 警体系，定期生成专题分析报告。 例如自然资源和规划局提供生成土地供应分析报告，包括宏观体现市域土地价格走势、容积率、投资强 度、区域分布、行业属性等。基于全市工业、研发、仓储、商业和住宅等用地的供应情况等数据或报表，平 台经过数据建模和数据挖掘，生成分析报表供领导辅助决策。 3） 市域治理专题预警需求 搭建各专题预警功能，判断 小时不间断运行； （2） 平均故障间隔时间（MTBF）≥8000 小时； （3） 平均修复时间 MTTR≤2 小时； （4） 可用率≥99%。 2） 系统应用性能指标 采用基于可扩展、可插拔、支持分布式部署基于 SOA 架构的技术路线。并发<100 新增、修改、删除、 查询统计、列表显示页面<=1.5 秒。 100<并发<=1000 新增、修改、删除、查询统计、列表显示页面<=3 秒。 3）

......................................................................................145 4.1.4.3 分布式.................................................................................................. ....................................................................................189 4.3.1.3.1 分布式存储................................................................................................ 数字政府智慧政务大数据云平台项目建设方案 V 分布式网络...........................................................................................................................................220 分布式架构......................

System）是以采集、存储、管 理、分析、描述和应用整个或部分地球表面与空间和地理分布有关数据的计算 机系统。随着多媒体技术、空间技术、虚拟实景、数学测绘技术、数据仓库技 术、计算机技术三维图形芯片及宽带光纤通信技术的突破进展，使得地理信息 技术能从多领域、多功能满足信息时代的需要。 在警务工作中，大部分警务信息都与空间地理有关：如人口分布、单位场 所、警卫预案、巡逻路线、警力部署、公安基础设施、接处警、道路交通等。 迅速辨别事故发生地点，指挥中心根据语音系统、电话号码或者移动电 话等快速在地图上标绘事故地点； 2. 进行快速查询分析和辅助决策，根据数据库和出事地点信息快速查询事 故发生地附近的警情、警力、社保、安防信息以及交通和建筑分布状况； 2 3. 帮助制定战术方案，根据事故蔓延趋势进行影响范围分析和区域划定， 从数据库中提取各种有用的信息，方便地进行分析和制图输出； /警备力量，从而迅速准确地执行紧急任务； 7. 使警力的布置和作战指挥更加直观、准确； 8. 随时查询并进行基于各种目标的专题分析。如：人口分布，犯罪发生地 点，人口年龄分布，火灾多发区，火灾多发季等； 9. 详细了解犯罪区域分布情况，更有助于警力的规划和分布，通过对犯罪 高发区的地形、街区和道路分析，战略性地设置路障和关卡； 10. 以最快的速度准确地到达出事地点是关键因素。通过路径分析和模拟，