隨著信息技術(shù)在水利行業(yè)應(yīng)用的日趨廣泛，水利信息化采集、分析、業(yè)務(wù)處理等方面產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量急劇膨脹，現(xiàn)代水利數(shù)據(jù)中心的建設(shè)需求隨之變得更加迫切。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可高效的存儲和處理水文、水利工程監(jiān)測等長系列數(shù)據(jù)以及文檔、圖片、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。本文通過總結(jié)水利大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)以及大數(shù)據(jù)架構(gòu)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和元數(shù)據(jù)等關(guān)鍵技術(shù)，提出基于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與分布式文件系統(tǒng)相結(jié)合的、支持實(shí)時(shí)計(jì)算和元數(shù)據(jù)管理的水利數(shù)據(jù)中心架構(gòu)。 

隨著信息化技術(shù)的迅猛發(fā)展，越來越多的水利信息化基礎(chǔ)設(shè)施及應(yīng)用系統(tǒng)，被應(yīng)用到水利工程建設(shè)與管理、水行政業(yè)務(wù)處置等領(lǐng)域中。由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量指數(shù)攀升，引發(fā)了水利數(shù)據(jù)中心建設(shè)的熱潮。與此同時(shí)，隨著整個社會（尤其是互聯(lián)網(wǎng)上）的信息量呈爆炸性增長態(tài)勢，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。大數(shù)據(jù)技術(shù)是一場技術(shù)革命，時(shí)刻改變著我們的生活、工作和思維方式。將大數(shù)據(jù)技術(shù)引入水利行業(yè)，將其作為水利數(shù)據(jù)中心建設(shè)的基礎(chǔ)技術(shù)，成為一種必然的趨勢。 

水利信息化涵蓋水利工程勘測、規(guī)劃、設(shè)計(jì)、施工、運(yùn)行管理和維護(hù)，防洪、水資源管理、水土保持等水行政管理等諸多方面。水利數(shù)據(jù)形式多樣、種類繁多，數(shù)據(jù)總量龐大且持續(xù)高速增長。例如，近年來監(jiān)測設(shè)備種類及數(shù)量增多，監(jiān)測數(shù)據(jù)跨地區(qū)上傳頻率加快，使得采集監(jiān)測數(shù)據(jù)量急劇上升；在防洪管理業(yè)務(wù)中，應(yīng)用水文模型預(yù)報(bào)、推演、調(diào)度而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量也正迅猛增長；視頻、圖像和文檔等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)大量累計(jì)，難以采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲與管理。在管理和應(yīng)用層面上，用戶已不滿足于數(shù)據(jù)存儲和管理碎片化的現(xiàn)狀，提出了高效管理和共享的要求。如何存儲、傳輸、處理和應(yīng)用水利大數(shù)據(jù)，已成為水利信息化發(fā)展必須面對的問題和挑戰(zhàn)。 

根據(jù)水利信息化規(guī)劃要求，水利數(shù)據(jù)中心建設(shè)的目的是全面整合分散的各類水利信息資源，實(shí)現(xiàn)信息共享，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，以滿足水利業(yè)務(wù)和事務(wù)發(fā)展需要。其中解決的主要問題包括：分布各處的水利數(shù)據(jù)到水利數(shù)據(jù)中心的實(shí)時(shí)匯集，海量水利數(shù)據(jù)的集中存儲，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理，以及有效的數(shù)據(jù)分析和挖掘等。 

本文在總結(jié)了水利大數(shù)據(jù)特征的基礎(chǔ)上，分析了解決以上問題的關(guān)鍵技術(shù)，并提出了在傳統(tǒng)水利數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)上，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)建設(shè)現(xiàn)代水利數(shù)據(jù)中心的思路及架構(gòu)。 

當(dāng)前，大數(shù)據(jù)的概念已經(jīng)形成，但尚缺乏統(tǒng)一的定義。麥肯錫認(rèn)為，大數(shù)據(jù)是“無法在一定時(shí)間內(nèi)用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具對其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合”；Gartner認(rèn)為，大數(shù)據(jù)是“需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)”。而判別大數(shù)據(jù)的主流標(biāo)準(zhǔn)是其是否具備“4V”特征：①（Volumn）大容量，存儲空間大，計(jì)算量大；②（Variety）多樣性，來源多，格式多；③（Velocity）快速，增長速度快，處理速度快；④（Value）價(jià)值，數(shù)據(jù)中包含著有價(jià)值的信息。 

水利信息化長期的業(yè)務(wù)實(shí)踐積累了大量分布異構(gòu)獨(dú)立的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。遙感、GIS、傳感網(wǎng)和射頻技術(shù)等現(xiàn)代化信息化術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，全面拓展了水利信息的空間尺度和要素類型。水利數(shù)據(jù)已逐漸呈現(xiàn)出多源、多維、大量和多態(tài)的大數(shù)據(jù)特性。在經(jīng)過大量調(diào)研基礎(chǔ)上，水利大數(shù)據(jù)的特征概括為以下5點(diǎn)，①數(shù)據(jù)量大：水利數(shù)據(jù)量在數(shù)百TB或PB以上；②來源及形式多樣：包括勘測、規(guī)劃、設(shè)計(jì)、施工、管理等多種來源，以及長系列的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；③持續(xù)增長：在水利行業(yè)各領(lǐng)域和環(huán)節(jié)的信息化應(yīng)用不斷增加，監(jiān)測密度及指標(biāo)不斷提升，數(shù)據(jù)增加速度不斷加快；④數(shù)據(jù)價(jià)值高：水利數(shù)據(jù)是水利工程建設(shè)、管理及水行政業(yè)務(wù)處置的依據(jù)，蘊(yùn)含較高的價(jià)值；⑤實(shí)時(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)要求：部分水利數(shù)據(jù)（如水利工程安全監(jiān)測、地質(zhì)監(jiān)測等）是判別應(yīng)急事件的依據(jù)，存在實(shí)時(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)處理的需求。 

為解決水利大數(shù)據(jù)集中存儲以及結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理的問題，可利用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與分布式文件系統(tǒng)結(jié)合的方式應(yīng)對。ApacheHadoop作為Apache2.0許可協(xié)議發(fā)布的開源軟件框架，不僅能夠支持大數(shù)據(jù)密集型分布式存儲，而且具備強(qiáng)大的批量數(shù)據(jù)處理和分析能力，常被用于進(jìn)行離線數(shù)據(jù)的存儲與分析，作為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的補(bǔ)充。Hadoop是根據(jù)Google公司發(fā)表的MapReduce和GFS(Google檔案系統(tǒng))的論文自行實(shí)現(xiàn)而成，與傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的比較。

Hadoop與傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫對比表

Hadoop框架透明地為應(yīng)用提供大數(shù)據(jù)存儲和訪問的可靠性及數(shù)據(jù)自動化分布與移動。首先，Hadoop實(shí)現(xiàn)了名為MapReduce的編程范式，將應(yīng)用程序分割成許多小部分，每個部分都能在集群中的任意節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行或重新執(zhí)行；其次，Hadoop提供了HDFS分布式文件系統(tǒng)，用于存儲所有計(jì)算節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，為整個集群帶來了非常高的數(shù)據(jù)帶寬。MapReduce編程范式和HDFS分布式文件系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，使整個框架能夠自動處理節(jié)點(diǎn)故障。除了MapReduce和HDFS分布式文件系統(tǒng)，Hadoop架構(gòu)中采用Zookeeper提供集群內(nèi)的協(xié)調(diào)管理服務(wù)，使用HBase列式數(shù)據(jù)庫存儲與管理數(shù)據(jù)，通過Pig、Hive、Mahout實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘分析。 

Hadoop架構(gòu)圖 

在水利數(shù)據(jù)中心中，可通過Hadoop分布式文件系統(tǒng)存儲歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)、視頻、圖片、文件等非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并利用MapReduce批量計(jì)算處理歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)，提供對監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析挖掘和模型計(jì)算。  

在水利業(yè)務(wù)應(yīng)用中，涉及大量對實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的處理，如雨水情、工情、水資源等監(jiān)測數(shù)據(jù)和視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)等，對應(yīng)急事件的預(yù)警及決策處置意義重大。為實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)流的實(shí)時(shí)處理，可在水利數(shù)據(jù)中心架構(gòu)中加入Storm實(shí)時(shí)計(jì)算框架。 

與Hadoop擅長于存儲處理離線數(shù)據(jù)不同，Storm的數(shù)據(jù)源可以是不斷更新的，即收到一條數(shù)據(jù)便處理一條。通過Storm提供可靠地處理無限的數(shù)據(jù)流的能力，可實(shí)時(shí)處理Hadoop的批任務(wù)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)視頻流的實(shí)時(shí)處理以及專業(yè)模型的實(shí)時(shí)計(jì)算。 

元數(shù)據(jù)是關(guān)于“數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)”，對數(shù)據(jù)進(jìn)行描述，這些描述涉及基礎(chǔ)屬性（例如，結(jié)構(gòu)和行為）、業(yè)務(wù)定義（包括字典和分類法）以及操作（如活動指標(biāo)和使用歷史）等特征。對于水利數(shù)據(jù)而言，元數(shù)據(jù)是對水利各種信息描述的數(shù)據(jù)。在水利數(shù)據(jù)中心中，應(yīng)建設(shè)元數(shù)據(jù)管理維護(hù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)元數(shù)據(jù)實(shí)體維護(hù)，負(fù)責(zé)元數(shù)據(jù)的抽取與整合，形成對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫以及分布式文件系統(tǒng)中存儲的各種監(jiān)測數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、視頻、圖像等數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)字典。在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫以及分布式文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行變化時(shí)，元數(shù)據(jù)管理維護(hù)系統(tǒng)負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)元數(shù)據(jù)及時(shí)自動更新。 

當(dāng)前，水利數(shù)據(jù)中心主要采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫組織和管理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；地理空間數(shù)據(jù)的組織管理亦在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上擴(kuò)展實(shí)現(xiàn)；半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理目錄加文件存儲方式組織管理。對于水利大數(shù)據(jù)的存儲與應(yīng)用需求，現(xiàn)有架構(gòu)在數(shù)據(jù)存儲、處理和分析挖掘等方面存在瓶頸。為此，本文提出了基于大數(shù)據(jù)的水利數(shù)據(jù)中心架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)匯集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理分析以及數(shù)據(jù)應(yīng)用四個層次。 

大數(shù)據(jù)水利數(shù)據(jù)中心建設(shè)架構(gòu)圖 

（1）數(shù)據(jù)匯集 

水利數(shù)據(jù)中心需對不同來源的異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯集，主要包括上報(bào)采集數(shù)據(jù)、其他系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)以及與其他領(lǐng)域交換的數(shù)據(jù)。上報(bào)采集數(shù)據(jù)主要為實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)，可采取設(shè)備直連或現(xiàn)場服務(wù)器轉(zhuǎn)發(fā)的形式接入；其他系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)指水利業(yè)務(wù)范疇內(nèi)已建成的應(yīng)用系統(tǒng)中的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的定時(shí)或不定時(shí)接入；其他領(lǐng)域交換數(shù)據(jù)指其他行業(yè)與水利相關(guān)的數(shù)據(jù)，如國土、氣象等數(shù)據(jù)，通過定義好的接口或連接接入。 

（2）數(shù)據(jù)存儲 

本文提出的水利數(shù)據(jù)中心架構(gòu)將關(guān)系型數(shù)據(jù)和分布式文件系統(tǒng)融合，共同支撐水利大數(shù)據(jù)的存儲。實(shí)時(shí)的、結(jié)構(gòu)化的監(jiān)測及業(yè)務(wù)處置數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)利用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲，而歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)、文檔數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)等半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可存儲在Hadoop分布式文件系統(tǒng)中。兩種存儲方式并非獨(dú)立存在，可采用數(shù)據(jù)抽取轉(zhuǎn)換及裝載工具（ETL）相互補(bǔ)充。 

在水利數(shù)據(jù)中心，通過元數(shù)據(jù)庫存儲對水利數(shù)據(jù)中心中所有結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的描述和定義，利用元數(shù)據(jù)技術(shù)定義并統(tǒng)一管理系統(tǒng)元數(shù)據(jù)，為系統(tǒng)提供更高的可用性與易用性。 

（3）數(shù)據(jù)處理分析 

水利大數(shù)據(jù)分析是根據(jù)主題化應(yīng)用的需求進(jìn)行數(shù)據(jù)處理分析，需應(yīng)用并行計(jì)算或云計(jì)算體系下的數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)分析等技術(shù)。存儲于Hadoop中的海量水利數(shù)據(jù)，可以通過MapReduce實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析計(jì)算。MapReduce將一個大數(shù)據(jù)集分解成多個獨(dú)立的小數(shù)據(jù)段，分發(fā)到多個節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行快速、高效的并行計(jì)算，可有效解決單機(jī)處理中計(jì)算性能不足的難題。Hadoop的開源工具Hive基于MapReduce，提供了一套類似于數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲和處理機(jī)制，將海量半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為表，并自動化產(chǎn)生MapReduce任務(wù)，對存儲的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。通過Hive提供的接口，可以有效的降低應(yīng)用系統(tǒng)功能開發(fā)難度和對MapReduce作業(yè)的使用難度。 

對于水利數(shù)據(jù)，還存在需要實(shí)時(shí)計(jì)算處理顯示的實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)。通過實(shí)時(shí)計(jì)算工具Storm處理消息和更新數(shù)據(jù)庫，快速實(shí)時(shí)計(jì)算大量的監(jiān)測數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)展示、預(yù)警以及水庫調(diào)度方案的實(shí)時(shí)生成和實(shí)時(shí)視頻流的處理。 

（4）數(shù)據(jù)應(yīng)用 

針對廣泛的水利大數(shù)據(jù)應(yīng)用，可構(gòu)建大量高效的通用性或定制性服務(wù)，例如：水利工程安全監(jiān)測、評估評價(jià)、運(yùn)行維護(hù)等水利工程安全管理應(yīng)用，面向防洪、發(fā)電、航運(yùn)、農(nóng)業(yè)、生態(tài)的水資源多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度等。通過對用戶和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分析挖掘，智能地獲取用戶最感興趣的數(shù)據(jù)指標(biāo)。同時(shí)，利用水利一張圖和統(tǒng)一門戶，可通過統(tǒng)一簡潔的界面，直觀的向用戶展示各種實(shí)時(shí)和歷史信息以及分析預(yù)報(bào)的結(jié)果，以幫助用戶正確理解和應(yīng)用分析成果。 

大數(shù)據(jù)技術(shù)推動著水利數(shù)據(jù)采集、管理及應(yīng)用的迅速發(fā)展。本文提出了一種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的水利數(shù)據(jù)中心架構(gòu)，以促進(jìn)水利大數(shù)據(jù)在獲取、管理、應(yīng)用方面的能效提升。分布式文件系統(tǒng)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理組件的引入，可滿足多源、多結(jié)構(gòu)水利數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲和處理的需求。而以MapReduce為代表的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，可突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的視角，以截然不同的方式分析海量水利數(shù)據(jù)，其成果展示方式也將隨之改變。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)在水利行業(yè)不斷地深入應(yīng)用，行業(yè)用戶的思維方式將迅速轉(zhuǎn)變，越來越多的應(yīng)用需求也將隨之涌現(xiàn)，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的水利數(shù)據(jù)中心的研究范圍和深度也將得到極大的提升和拓展。