大數據解決方案模板

㈠ 大數據在開發中遇到的困難怎麼解決方案

大數據時代下的信息技術日存在的問題：

第一：運營商帶寬能力與對數據洪流的適應能力面臨前所未有的挑戰;

第二：大數據處理和分析的能力遠遠不及理想中水平，數據量的快速增長，對存儲技術提出了挑戰;同時，需要高速信息傳輸能力支持，與低密度有價值數據的快速分析、處理能力。

第三：部分早期的Hadoop項目將面臨挑戰;

第四：大數據環境下通過對用戶數據的深度分析，很容易了解用戶行為和喜好，乃至企業用戶的商業機密，對個人隱私問題必須引起充分重視;

第五：大數據時代的基本特徵，決定其在技術與商業模式上有巨大的創新空間，如何創新已成為大數據時代的一個首要問題;

第六：大數據時代對政府制訂規則與監管部門發揮作用提出了新的挑戰 大數據時代面臨挑戰的應對策略：

1、合理獲取數據

在大數據時代，數據的產生速度飛快而且體量龐大，往往以TB或YB甚至是ZB來衡量。各種機構、個人都在不斷地向外產生和發布結構化與非結構化的復雜數據，並進行數據交換，如人們當前最常用的數據來源渠道——互聯網，每天的數據交換量已極為驚人。

2、存儲隨需而變

美國一家知名的 DVD 租賃企業每年都會邀請一些協同處理演算法的專家對其用戶數據進行分析，從而了解租賃客戶的需求。

3、篩選與分析大數據

充分利用數據「洞察」自己身邊的人或物，在諸多供給方當中精準地匹配自身需求，從而最大限度地滿足自身籲求也是大數據價值的應有之義。

4、理性面對大數據的價值誘惑

毫無疑問，大數據時代將是商業智能「大顯身手」的時代。企業利用發達的數據挖掘技術正日益精準地揣摩著消費者心態，並運用各種手段對其「循循善誘」 。

5、雲計算和大數據相輔相成

為了滿足大數據的需求，商務智能軟體必須改變。

㈡ 大數據解決方案_大數據的應用解決方案

目前常用的大數據解決方案包括以下幾類

一、Hadoop。Hadoop是頌斗盯一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是Hadoop是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。此外，Hadoop依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。

二、HPCC。HPCC，HighPerformanceComputingand(高性能計算與通信)的縮寫。HPCC主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆比特網路技術，擴展研究和教育機構及野和網路連接能力。

三、Storm。Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。Storm支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來

四、ApacheDrill。為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為「Drill」的開源項目。該項目幫助谷歌實現海量數據集的分析處理，包括分析抓取Web文檔、跟蹤安裝在AndroidMarket上的應用程序數銷敗據、分析垃圾郵件、分析谷歌分布式構建系統上的測試結果等等。

㈢ EXCEL大數據量導出的解決方案

EXCEL大數據量導出的解決方案
將web頁面上顯示的報表導出到excel文件里是一種很常見的需求。潤乾報表的類excel模型，支持excel文件數據無失真的導入導出，使用起來非常的方便。然而，當數據量較大的情況下，excel本身的支持最多65535行數據的問題便凸顯出來。下面就給出大數據量導出到excel的解決方案。
首先，對於數據超過了65535行的問題，很自然的就會想到將整個數據分塊，利用excel的多sheet頁的功能，將超出65535行後的數據寫入到下一個sheet頁中，即通過多sheet頁的方式，突破了最高65535行數據的限定。
具體做法就是：
單獨做一個鏈接，使用JSP導出，在JSP上通過程序判斷報錶行數，超過65535行後分SHEET寫入。這樣這個問題就得以解決了。
更進一步地說，在這種大數據量的報表生成和導出中，要佔用大量的內存，尤其是在使用TOMCAT的情況下，JVM最高只能支持到2G內存，則會發生內存溢出的情況。此時的內存開銷主要是兩部分，一部分是該報表生成時的開銷，另一部分是該報表生成後寫入一個EXCEL時的開銷。由於JVM的GC機制是不能強制回收的，因此，對於此種情形，我們給出一個變通的解決方案。
首先，將該報表設置起始行和結束行參數，在API生成報表的過程中，分步計算報表，比如一張20萬行數據的報表，在生成過程中，可通過起始行和結束行分4-5次進行。這樣，就降低了報表生成時的內存佔用，在後面報表生成的過程中，如果發現內存不夠，即可自動啟動JVM的GC機制，回收前面報表的緩存。
導出EXCEL的過程，放在每段生成報表之後立即進行，改多個SHEET頁為多個EXCEL，即在分步生成報表的同時分步生成EXCEL，則通過POI包生成EXCEL的內存消耗也得以降低。通過多次生成，同樣可以在後面EXCEL生成所需要的內存不足時，有效回收前面生成EXCEL時佔用的內存。
再使用文件操作，對每個客戶端的導出請求在伺服器端根據SESSIONID和登陸時間生成唯一的臨時目錄，用來放置所生成的多個EXCEL，然後調用系統控制台，打包多個EXCEL為RAR或者JAR方式，最終反饋給用戶一個RAR包或者JAR包，響應客戶請求後，再次調用控制台刪除該臨時目錄。
使用這種方法，首先是通過分段運算和生成，有效降低了報表從生成結果到生成EXCEL的內存開銷。其次是通過使用壓縮包，響應給用戶的生成文件體積大大縮小，降低了多用戶並發訪問時伺服器下載文件的負擔，有效減少多個用戶導出下載時伺服器端的流量，從而達到進一步減輕伺服器負載的效果。

㈣ 城市交通大數據可視化解決方案

作者 | 網路大數據

如今，城市交通擁堵狀況日益嚴重。雖說智能交通布局在不斷地完善，但交通管理仍舊收效甚微。數據獨立存儲難以融合應用、數據內在規律難尋、數據缺乏深度挖掘等諸多問題，其困難重重，該如何解決呢?不妨看看城市交通大數據可視化解決方案吧！

「大數據可視化」能夠將城市運行核心系統的各項關鍵數據進行可視化呈現，通過貼合實戰，從感官、操作、應用及數據四個維度解決交警個性化需求，構建業務場景深度應用，從而打通數據到決策的最短路徑。交通管理者可以根據實戰場景，利用各類圖表、趨勢圖、視覺效果將龐雜枯燥的數據展現出來，進而深度挖掘內在數據規律，以此指導決策，助力城市交通健康的發展。

通過前端感知系統，實時獲取城市交通動態信息。將各個子系統的數據錄入數據可視化平台進行融合、分析後，呈現出不同場景下的交通信息個性化視圖，從而為城市交通的管理和調控提供指導依據。

01強大的數據源整合能力

數據接入靈活多變，支持靜態數據、API、資料庫、本地數據四種數據對接模式，其中資料庫類型支持主流的MySQL、Oracle、MPP，滿足龐大、繁雜、多樣數據的集中匯聚展示，從而實現不單單是海量數據表面的業務處理而是通過清洗雜亂數據，優化數據結構來進行深層次的信息挖掘，發現數據的真正含義。

02豐富的圖表組件搭建工具

提供豐富多樣化的圖表組件工具，支持包括圓餅圖、極區圖、地圖、柱狀圖等超過1100項效果配置，用戶可以根據實際應用需求進行組合使用。通過結合大屏形成的組件搭配展示給人一種視覺沖擊，不僅僅是簡單的把數字用圖表表示，而是幫助用戶，發現數據背後的規律。

03多樣化的場景模板

數據可視化平台提供多種應用場景模板，合理運用搭配色彩、布局以及組件，解決用戶設計難題。簡單的修飾即可使用，業務全景一目瞭然。

04圖形化的編輯界面

用戶也可以通過友好的圖形化編輯模式完成樣式編輯和數據配置，創建屬於自己的個性化需求模板，並且可以進行分享，無需編程能力就能輕松搭建可視化應用。

從多個角度進行日常路網運行監測與協調管理、交通警情分析研判、重點人車管理，以滿足常態下交通監測監管、應急狀態下協同處置指揮調度的需要，滿足交通行業各個場景的應用需求。

01交通態勢可視化

通過對多項核心交通數據進行分析，實現交通態勢評估，輔助交通管理部門依據交通評估結果動態跟蹤、監測擁堵狀態和預測變化趨勢，為交通規劃、交通優化的提供量化指標依據。

02設施運維管理

可視化運維基於系統中各種設備的運行狀況，能及時直觀的反映故障點位信息，包括設備在線情況、完好率以及設備故障類型，幫助運維人員解決問題、提高效率，讓運維由繁化簡，更加有效的保障智能交通系統的順暢運行。

03重點車輛管控

通過構建重點車輛管控場景，可以幫助用戶直觀的了解到區域內所有重點車輛的類型和數量以及發放的通行證數量，實現對嫌疑車輛、布控車輛、涉案車輛、重點車輛等黑名單車輛實時監控告警強化交通管控力度。

04交通事件研判分析

針對歷史交通流、交通違法、交通事故等數據進行分析匯總整合、專題化分析，達到科學細化管理目的，為交通管理部門在交通組織、警力部署、設備布設等方面的優化提供決策依據。

以上便是城市交通大數據可視化解決方案的有關介紹。

該方案不僅打通了各交警業務子系統間的數據壁壘，將交通大數據真正的價值發掘出來;更以豐富的視圖展示滿足了實戰應用數據可視化場景需求，交通管理部門可通過清晰可視的交通動態圖進行車流管控及警力調度，為城市交通的管理與健康發展帶來極大的改善。

㈤ 政務大數據平台社會治理大數據平台建設設計解決方案

隨著大數據的深入應用，政府數據資源日益受到重視。國家已發布多個文件，要求加強數據資源規劃，強化數據資源管理，推進數據資源應用。

華宇智能數據（www.thunidata.com）

方案概述

政府部門眾多且各自管理數據，形成數量巨大、結構復雜、類型眾多，管理職責差異等現象，並導致各部門信息化差異大，匯聚統一及共享難度大，政府部門涉及國家安全、行業機密、個人隱私等安全風險大，各個部門垂直管理、數據分散、煙囪林立孤島叢生。