大数据 水务

一、大数据 水务

大数据在水务行业的应用

随着科技的不断发展和智能化水务系统的推广，大数据技术在水务行业的应用日益广泛。大数据技术的引入为水务管理带来了前所未有的便利和效率提升，同时也为解决水资源管理中的各种难题提供了新思路和方法。

大数据对水务行业的影响

在过去，水务行业的数据通常是手工记录或者基于个别监测点的数据收集，无法实现全面、及时、准确的水情监测和分析。而随着大数据技术的引入，水务行业可以实现对海量水情数据的快速获取、存储和分析，从而为水质监测、供水调度、污水处理等方面提供更加科学的依据。

大数据在水质监测中的作用

水质监测是水务行业中至关重要的一环，它直接关系到人民生活水平和环境质量。利用大数据技术，可以对水质监测数据进行实时监测和分析，为提高饮用水安全提供有力支持。通过大数据分析，水务部门可以快速识别水质异常情况并采取相应措施，提升水质监测的效率和准确性。

大数据在供水调度中的应用

供水调度是水务行业的重要工作之一，它涉及到水资源的调配和分配。利用大数据技术，可以对各水源的水情数据进行实时监测和分析，实现根据供需情况自动调整水资源分配方案，提高供水效率，减少浪费，确保城市居民获得稳定可靠的供水服务。

大数据在污水处理中的应用

污水处理是保障城市环境卫生的重要工作，也是实现可持续发展的必然要求。大数据技术可以帮助水务部门实现对污水处理过程的实时监测和调控，提高污水处理效率和节能减排水平。通过大数据分析，可以实现对污水处理设施运行状态的智能管理，确保污水处理工作稳定高效运行。

结语

大数据技术的应用为水务行业带来了全新的发展机遇和挑战，但需要充分利用其优势，结合实际需求，推动水务管理的智能化和数据化发展。未来，随着大数据技术的不断成熟和水务行业的不断发展，相信大数据将在水务行业发挥越来越重要的作用，为实现水资源可持续利用和环境保护作出更大的贡献。

二、智慧水务大数据——如何利用数据科技优化水务管理

智慧水务大数据

随着信息技术的不断发展和应用，智慧水务大数据成为了当前水务管理领域的关键词之一。它利用数据科技、人工智能和云计算等技术手段，收集、处理和分析海量的水务数据，为水务管理者提供科学决策支持和运营优化的方法。通过深入探索智慧水务大数据的应用，可以更好地了解水资源的分布和利用情况，实现水资源的可持续利用和管理。

应用领域

智慧水务大数据的应用领域非常广泛。它可以应用于水资源调度和管理、水质监测和预警、城市供水、排水和用水管理、水环境保护等方面。

在水资源调度和管理方面，智慧水务大数据可以及时收集并分析各水源地的水量、质量和流量等数据，帮助水务管理者制定更合理的水资源调度和管理方案，以满足不同地区的水需求。

在水质监测和预警方面，智慧水务大数据可以实时监测和分析水质指标，预测水质变化趋势，并及时发出预警，提醒水务管理者采取相应的措施，保障市民饮水的安全。

在城市供水、排水和用水管理方面，智慧水务大数据可以通过监测和分析供水、排水和用水的数据，提供实时的数据支持和预测分析，助力城市实现高效、可持续的水务管理。

在水环境保护方面，智慧水务大数据可以通过收集和分析水体的监测数据，评估和预测水环境的变化趋势，帮助水务管理者制定水环境保护策略，并监测和评估其实施效果。

优势

智慧水务大数据的应用带来了诸多优势。首先，它能够实时监测和分析水务数据，提供快速准确的决策支持。其次，它能够通过数据模型和算法进行精准预测和分析，提供更可靠的水务管理方案。此外，智慧水务大数据还可以实现水资源的高效利用和节约，提高水务管理效率，降低管理成本。

挑战与展望

尽管智慧水务大数据在水务管理中有着广泛的应用前景，但也面临一些挑战。首先，数据安全和隐私保护是智慧水务大数据应用的重要问题，需要加强技术和法律手段的保护。其次，数据采集、处理和分析的技术还需要不断创新和突破，以提高数据质量和应用效果。另外，智慧水务大数据的发展还需要建立完善的数据共享和开放机制，促进多方合作，实现数据资源的最大化利用。

展望未来，随着技术的不断进步和数据科技的广泛应用，智慧水务大数据将在水务管理中发挥越来越重要的作用。我们有理由相信，通过利用智慧水务大数据，优化水务管理，实现水资源的可持续利用和管理，我们将迈向更加美好的未来。

三、水务大数据平台

水务大数据平台是指基于大数据技术和互联网技术，为水务行业提供数据采集、存储、分析和展示的平台系统。随着信息化技术在水务领域的应用日益广泛，水务大数据平台的建设和应用也变得日益重要。

水务大数据平台的重要性

水务行业涉及的数据种类繁多，包括水质监测数据、水量数据、水资源管理数据等。这些数据如果能够有效地采集、整合和分析，就能够为水务企业的管理决策提供重要参考依据。而水务大数据平台的建设，可以帮助水务企业进行数据的集中管理和分析处理，提高数据的利用价值，促进水务行业的信息化建设和管理水平的提升。

水务大数据平台的功能

水务大数据平台具有多种功能，主要包括以下几个方面：

• 数据采集：水务大数据平台可以实现对各类水务数据的在线实时采集和存储，确保数据的完整性和准确性。
• 数据分析：平台可以对采集到的数据进行多维分析和挖掘，发现数据之间的关联性和规律性，为管理决策提供科学依据。
• 数据展示：通过数据可视化技术，平台可以将分析结果以图表、报表等形式直观展示，方便管理人员快速了解数据情况。
• 数据共享：平台支持数据的共享和交换，有助于不同部门之间、不同单位之间的数据共享与互通。

水务大数据平台的建设与应用

在建设水务大数据平台时，需要考虑以下几个方面：

1. 数据采集：确保数据的来源准确可靠，采集方式方便高效。
2. 数据存储：选择合适的存储方式和数据库技术，确保数据安全和稳定。
3. 数据分析：采用先进的数据分析工具和算法，挖掘数据的潜在价值。
4. 数据展示：设计直观清晰的数据展示界面，方便用户查看和理解数据。

水务大数据平台的应用范围较广，涵盖了水资源管理、水环境监测、水质评估等多个方面。通过水务大数据平台的建设和应用，可以提高水务行业的管理水平和服务质量，推动水务行业向智能化、数字化转型。

结语

水务大数据平台的建设是水务行业推进信息化建设、提高管理水平的重要举措，对于实现水务行业的可持续发展具有重要意义。随着大数据技术的不断发展和应用，相信水务大数据平台将在未来发挥越来越重要的作用，为水务行业的发展注入新的活力。

四、大数据关键技术有哪些？

大数据关键技术涵盖数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。

五、水务大数据分析

在当今数字化时代，数据分析在各行各业中都扮演着至关重要的角色。在水务行业，水务大数据分析已经成为提高水资源管理效率、保障水质安全和改善供水服务的重要工具。本文将探讨水务大数据分析的意义、应用和挑战，以及未来发展的趋势。

水务大数据分析的意义

水资源对人类社会的可持续发展至关重要，而水务大数据分析为水资源管理者提供了更准确、实时的数据支持，帮助他们做出更明智的决策。通过分析大数据，可以更好地了解水资源的供需情况、水质状况以及水环境变化趋势，从而更有效地管理和保护水资源。

水务大数据分析的应用

在水务领域，水务大数据分析被广泛应用于多个方面，包括：

• 供水服务优化：通过对用户用水行为数据的分析，优化供水服务的响应速度和质量。
• 水质监测：利用大数据技术实时监测水质数据，及时发现异常情况并采取措施。
• 水资源配置：通过对水资源利用情况的分析，合理配置水资源，提高资源利用效率。
• 环境保护：借助大数据分析技术监测水环境变化，保护水生态系统的健康。

水务大数据分析的挑战

然而，水务大数据分析也面临着一些挑战，包括：

• 数据质量：水资源数据的采集、存储和处理可能存在错误，影响数据分析的准确性。
• 隐私保护：用户用水行为数据涉及个人隐私，如何在数据分析过程中保护用户隐私是一个重要问题。
• 技术需求：大数据分析需要强大的技术支持，水务部门需具备相应的技术能力。
• 成本压力：建设大数据分析平台及相关设施需要巨大的投入，成本可能成为制约因素。

水务大数据分析的未来发展

随着信息技术的不断发展，水务大数据分析的未来发展趋势也值得关注：

• 智能化应用：人工智能、机器学习等技术的应用将进一步提升水务大数据分析的智能化水平。
• 跨部门合作：水务部门与科研机构、企业等跨部门合作将加强数据共享与利用，推动行业整体发展。
• 安全保障：数据安全将成为水务大数据分析的重要议题，加强数据安全管理将是未来发展的关键。
• 精细化管理：通过大数据分析，实现对水务管理的精细化监测和精准化决策，提高水资源利用效率。

综上所述，水务大数据分析作为一项重要的技朮手段，将在未来发挥越来越重要的作用。水务部门应加强技术储备、推动数据共享，不断提升数据分析的水平，以推动水资源管理的现代化和智能化发展。

六、多媒体的关键技术是数据？

多媒体计算机的关键技术是解决视频、音频信号的获取和处理，包括多媒体数据的压缩编码和解码技术以及多媒体数据的输出技术。主要应用于通信、娱乐和计算机的融合，为解决电视数字化及高清晰度提供了切实可行的方案。多媒体计算机可制作DVD及影视音响设备，以及制作多媒体家庭网关。

七、传统数据采集的关键技术有哪些？

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。

二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。

八、地理大数据分析的关键技术？

大数据技术是从各种类型的数据中快速获取有价值信息的技术。大数据领域出现了大量的新技术，它们已经成为大数据收集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据处理的关键技术一般包括大数据收集、大数据预处理、大数据存储和管理、分析和挖掘、大数据收集、大数据预处理、大数据存储和管理、大数据的表示和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

九、中国水务三大巨头？

这里有中国前十的排名，供你参考。

北京首创股份有限公司 深圳市水务（集团）有限公司 威立雅水务集团 泰晤士水务集团 北京城市排水集团 苏伊士里昂水务 美国金州控股集团 中环保水务投资公司 安徽国祯环保节能科技股份有限公司 清华同方水务工程公司 目录中的威立雅水务集团是指深圳的合资公司。目前法国威立雅水务集团是世界排名第一。

十、高级数据库，数据仓库有哪些关键技术？

一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：

整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；

提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；

为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；

为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；

分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；

开发数据产品，直接或间接为公司盈利；

建设开放数据平台，开放公司数据；

。。。。。。

上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；

其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；

建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。

整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：

逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。

我们从下往上看：

数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。

数据源的种类比较多：

网站日志：

作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，

一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；

业务数据库：

业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapReduce来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。

当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS

来自于Ftp/Http的数据源：

有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求;

其他数据源：

比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成

数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。

离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；

当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapReduce来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》

实时计算部分，后面单独说。

数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；

前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据； 和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。

另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。

数据应用

业务产品

业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；

报表

同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；

即席查询

即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；

这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。

即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。

当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。

OLAP

目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；

这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；

比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。

其它数据接口

这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。

实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。

我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。

做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。

任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；

这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始； 这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。

前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。

总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。