基于Hadoo的大数据应用

基于Hadoop的大数据应用分析

5.东软基于HADOOP的大数据应用建议内容提要

1.大数据背景介绍2.HADOOP体系架构

3.基于HADOOP的大数据产品分析

4.基于HADOOP的大数据行业应用分析IDC定义：为了更为经济的从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。大数据定义及特点大数据对系统的需求Highperformance–高并发读写的需求

高并发、实时动态获取和更新数据HugeStorage–海量数据的高效率存储和访问的需求

类似SNS网站，海量用户信息的高效率实时存储和查询HighScalability&&HighAvailability–高可扩展性和高可用性的需求

需要拥有快速横向扩展能力、提供7*24小时不间断服务商业模式驱动应用需求驱动云计算改变了IT,而大数据则改变了业务云计算是大数据的IT基础，大数据须有云计算作为基础架构，才能高效运行通过大数据的业务需求，为云计算的落地找到了实际应用大数据和云计算的关系大数据云计算大数据市场分析12011年-2016年中国大数据市场规模2各行业大数据市场规模政府、互联网、电信、金融的大数据市场规模较大，四个行业将占据一半市场份额。由于各个行业都存在大数据应用需求，潜在市场空间非常可观。2011年是中国大数据市场元年，一些大数据产品已经推出，部分行业也有大数据应用案例的产生。2012年-2016年，将迎来大数据市场的飞速发展。2012年中国大数据市场规模达到4.7亿元，2013年大数据市场将迎来增速为138.3%的飞跃，到2016年，整个市场规模逼近百亿。

5.东软基于HADOOP的大数据应用建议内容提要

1.大数据背景介绍2.HADOOP体系架构

3.基于HADOOP的大数据厂商分析

4.基于HADOOP的大数据行业应用分析大数据主要应用技术——Hadoop据IDC的预测，全球大数据市场2015年将达170亿美元规模，市场发展前景很大。而Hadoop作为新一代的架构和技术，因为有利于并行分布处理“大数据”而备受重视。ApacheHadoop是一个用java语言实现的软件框架，在由大量计算机组成的集群中运行海量数据的分布式计算，它可以让应用程序支持上千个节点和PB级别的数据。Hadoop是项目的总称，主要是由分布式存储（HDFS）、分布式计算（MapReduce）等组成。

优点：可扩展：不论是存储的可扩展还是计算的可扩展都是Hadoop的设计根本。经济：框架可以运行在任何普通的PC上。可靠：分布式文件系统的备份恢复机制以及MapReduce的任务监控保证了分布式处理的可靠性。高效：分布式文件系统的高效数据交互实现以及MapReduce结合LocalData处理的模式，为高效处理海量的信息作了基础准备。MapReduceHDFSHBasePigChuKwaHiveZooKeeperHadoop体系架构Pig是一个基于Hadoop的大规模数据分析平台，Pig为复杂的海量数据并行计算提供了一个简易的操作和编程接口Chukwa是基于Hadoop的集群监控系统，由yahoo贡献hive是基于Hadoop的一个工具，提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行ZooKeeper：高效的，可扩展的协调系统,存储和协调关键共享状态HBase是一个开源的，基于列存储模型的分布式数据库HDFS是一个分布式文件系统。有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上，适合那些有着超大数据集的应用程序MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算MapReduceMap：任务的分解Reduce：结果的汇总两大核心设计HDFSNameNode：文件管理DataNode：文件存储Client：文件获取Hadoop核心设计HDFS————分布布式式文文件件系系统统NameNode可以以看看作作是是分分布布式式文文件件系系统统中中的的管管理理者者，，存存储储文文件件系系统统的的meta-data，主主要要负负责责管管理理文文件件系系统统的的命命名名空空间间，，集集群群配配置置信信息息，，存存储储块块的的复复制制。。DataNode是文文件件存存储储的的基基本本单单元元。。它它存存储储文文件件块块在在本本地地文文件件系系统统中中，，保保存存了了文文件件块块的的meta-data，同同时时周周期期性性的的发发送送所所有有存存在在的的文文件件块块的的报报告告给给NameNode。Client就是是需需要要获获取取分分布布式式文文件件系系统统文文件件的的应应用用程程序序。。HDFS是一一个个高高度度容容错错性性的的分分布布式式文文件件系系统统，，能能提提供供高高吞吞吐吐量量的的数数据据访访问问，，非非常常适适合合大大规规模模数数据据集集上上的的应应用用。。HDFS具体体操操作作文件件写写入入：：1.Client向NameNode发起起文文件件写写入入的的请请求求2.NameNode根据据文文件件大大小小和和文文件件块块配配置置情情况况，，返返回回给给Client它所所管管理理部部分分DataNode的信信息息。。3.Client将文文件件划划分分为为多多个个文文件件块块，，根根据据DataNode的地地址址信信息息，，按按顺顺序序写写入入到到每每一一个个DataNode块中中。。文件件读读取取：：1.Client向NameNode发起起文文件件读读取取的的请请求求2.NameNode返回回文文件件存存储储的的DataNode的信信息息。。3.Client读取取文文件件信信息息。。MapReduce————映射射、、化化简简编编程程模模型型1.根据据输输入入数数据据的的大大小小和和参参数数的的设设置置把把数数据据分分成成splits,每个个split对于于一一个个map线程程。。2.Split中的的数数据据作作为为Map的输输入入，，Map的输输出出一一定定在在Map端。。3.Map的输输出出到到Reduce的输输入入的的过过程程(shuffle过程程)：第一一阶阶段段：：在在map端完完成成内内存存->排序序->写入入磁磁盘盘->复制制第二二阶阶段段：：在在reduce端完完成成映映射射到到reduce端分分区区->合并并->排序序4.Reduce的输输入入到到Reduce的输输出出最后后排排好好序序的的key/value作为为Reduce的输输入入，，输输出出不不一一定定是是在在reduce端。。MapReduce是一一种种编编程程模模型型，，用用于于大大规规模模数数据据集集的的并并行行运运算算。。Map（映射））和Reduce（化简）），采用用分而治治之思想想，先把把任务分分发到集集群多个个节点上上，并行行计算，，然后再再把计算算结果合合并，从从而得到到最终计计算结果果。多节节点计算算，所涉涉及的任任务调度度、负载载均衡、、容错处处理等，，都由MapReduce框架完成成，不需需要编程程人员关关心这些些内容。。HBASE——分布式数据存储储HBase––HadoopDatabase，是一个个高可靠靠性、高高性能、、面向列列、可伸伸缩的分分布式存存储系统统；HBase位于结构构化存储储层，HDFS为HBase提供了高高可靠性性的底层层存储支支持,MapReduce为HBase提供了高高性能的的计算能能力，Zookeeper为HBase提供了稳稳定服务务和failover机制；Pig和Hive还为HBase提供了高高层语言言支持，，使得在在HBase上进行数数据统计计处理变变的简单单。5.东软基于于HADOOP的大数据据应用建建议内容提要要1.大数据背背景介绍绍2.HADOOP体系架构构3.基于HADOOP的大数据据产品分分析4.基于HADOOP的大数据据行业应应用分析析Hadoop主要开发发厂商大型企业业和机构构在寻求求解决棘棘手的大大数据问问题时，，往往会会使用开开源软件件基础架架构Hadoop的服务。。由于Hadoop深受欢迎迎，许多多公司都都推出了了各自版版本的Hadoop，也有一一些公司司则围绕绕Hadoop提供解决决方案。。Hadoop的发行版版除了社社区的Apachehadoop外，cloudera，IBM，ORACLE等都提供供了自己己的商业业版本。。商业版版主要是是提供Hadoop专业的技技术支持持，这对对一些大大型企业业尤其重重要。ClouderaEMC。。。IBMOracleHadoop主要开发发厂商——CLOUDERA在Hadoop生态系系统中中，规规模最最大、、知名名度最最高的的公司司则是是Cloudera。2008年成立立的Cloudera是最早早将Hadoop商用的的公司司，为为合作作伙伴伴提供供Hadoop的商用用解决决方案案，主主要是是包括括支持持，咨咨询服服务和和培训训。Cloudera的客户户中倒倒是有有很多多知名名公司司，如如AOL、哥伦伦比亚亚广播播公司司、eBay、Expedia、摩根根大通通、Monsanto、诺基基亚、、RIM和迪士士尼等等。Cloudera企业解解决方方案包包括Hadoop软件发发行版版、Cloudera管理器器。Hadoop主要开开发厂厂商——Hortonworks2011年成立立的Hortonworks是雅虎虎与硅硅谷风风投公公司BenchmarkCapital合资组组建的的公司司。公公司成成立之之初吸吸纳了了大约约25名至30名专门门研究究Hadoop的雅虎虎工程程师，，上述述工程程师均均在2005年开始始协助助雅虎虎开发发Hadoop，这些些工程程师贡贡献了了hadoop80%的代码码。Hortonworks的主打打产品品是HortonworksDataPlatform(HDP)，包括括稳定定版本本的ApacheHadoop的所有有关键键组件件。InfoSphereBigInsights是一个个软件件平台台，旨旨在帮帮助企企业从从大量量不同同范围围的数数据中中挖掘掘商机机并进进行分分析，，如日日志记记录、、点击击流、、社会会媒体体数据据、新新闻摘摘要、、电子子传感感器输输出，，甚至至是一一些事事务数数据等等。BigInsights包括ApacheHadoop发行版版、面面向MapReduce编程的的Pig编程语语言、、针对对IBM的DB2数据库库的连连接件件以及及IBMBigSheets。IBM通过其其智慧慧云企企业（（SmartCloudEnterprise）基础础架构构，将将BigInsights和BigSheets作为一一项服服务来来提供供。客客户不不必购购买支支持性性硬件件，也也不需需要IT专门知知识，，就可可以学学习和和试用用大数数据处处理和和分析析功能能。据据IBM称，客客户用用30分钟就就能搭搭建起起Hadoop集群，，并能将现有数据转转移到到集群群里面面。Hadoop主要开开发厂厂商——IBMHadoop主要开开发厂厂商——ORACLEOracleBigData机与OracleExadata数据库库云服服务器器以及及新推推出的的OracleExalytics商务智智能云云服务务器，，为客客户提提供了了一个个端到到端的的大数数据解解决方方案，，从而而为客客户在在企业业内获获取、、组织织、分分析大大数据据以及及最大大限度度地挖挖掘大大数据据的价价值值提供供了所所需要要的一一切条条件。。OracleBigData机是一一款集集成设设计的的系统统，并并且针针对获获取、、组织织以及及将非非结构构化数数据加加载到到Oracle数据库库11g之中中的整整个流流程进进行优优化。。OracleBigData机包括括开源源ApacheHadoop、OracleNoSQL数据库库、Oracle数据集集成Hadoop应用适适配器器、OracleHadoop装载器器。EMC公司于于2013年发布布了自自身的的ApacheHadoop发行版版——PivotalHD，同时时发布布的还还有一一个名名为HAWQ的技术术，通通过HAWQ能够将将Greenplum分析型型数据据库与与Hadoop分布式式架构构进行行紧密密地融融合。。PivotalHD对ApacheHadoop进行了了全面面的改改造，，同其其他一一些Hadoop发行版版相比比，其其最大大的优优势就就是能能够与与Greenplum数据库库进行行整合合，PivotalHD和HAWQ让EMC在Hadoop领域更更进一一步，，同时时将成成为EMC大数据据战略略中的的一个个重要要里程程碑。。Hadoop主要开开发厂厂商——EMC基于在在大数数据领领域的的长期期技术术积累累和应应用经经验，，英特特尔推推出成成熟的的企业业级Hadoop发行版版，为为企业业和政政府部部门实实现大大数据据应用用提供供强有有力的的平台台支持持。英英特尔尔在Hadoop上的改改进和和功能能增强强为用用户提提供了了一个个高性性能、、高稳稳定性性和可可管理理的大大数据据应用用实施施平台台，并并提供供全面面的专专业支支持。。在Hadoop软件的的英特特尔分分发版版在中中国推推广的的两年年多时时间里里，已已经在在电信信行业业、智智能交交通行行业有有多个个成功功应用用。Hadoop主要开发厂厂商——INTEL5.东软基于HADOOP的大数据应应用建议内容提要1.大数据背景景介绍2.HADOOP体系架构3.基于HADOOP的大数据产产品分析4.基于HADOOP的大数据行行业应用分分析大数据应用用行业分析析应用可能性性电信政府（公共共事业）交通金融医疗教育能源（电力力/石油）纵轴契合度度：表示该用户户的IT应用特点与与大数据特特性的契合合程度；横轴应用可可能性：表示该用用户出于主主客观因素素在短期内内投资大数数据的可能能性；注：该位置为分分析师访谈谈的综合印印象，为定定性分析，，图中位置置不代表具具体数值HighMidLowLowMidHigh优先关注行行业用户应用特点与与大数据技技术有较高高的契合度度，在主客客观条件上上也有较高高的应用可可能性。值得关注行行业用户应有特点与与大数据的的契合度及及应用可能能性综合较较高适当关注行行业用户两个维度暂暂时都不具具备优势，，可适当给给予关注互联网（电电子商务））契合度流通零售制造金融行业互联网医疗行业能源行业电信行业大数据行业业应用分析析——互联网行业业政府行业网络终端设备网络技术的升级和终端设备的爆发，使今天的用户能够使用多种设备、从不同位置、通过多种手段来接入互联网，并在这一过程中不断创造新内容在线应用和服务越来越丰富的在线应用和服务，不断激励用户创造和分享信息，尤其是社会化媒体业务，带动图片、视频等非结构化数据飞速增长与各垂直行业的融合互联网作为一个高渗透力的行业，正在与各垂直行业发生深度的融合，原本隐藏于先下的孤岛信息，源源不断的输入到线上。互联网行业业拥抱大数数据的关键键因素互联网大数数据技术的的应用，会会首先带动动社会化媒媒体、电子子商务的快快速发展，，其他的互互联网分支支也会紧追追其后，整整个行业在在大数据的的推动下将将会蓬勃发发展。互联网行业业大数据需需求分析互联网行业业对数据实实时分析要要求较高，，例如广告告监测、B2C业务，往往往要求在数数秒内返回回上亿行数数据的分析析，从而达达到不影响响用户体验验和快速准准确营销的的目的。目前互联网网企业面对对大数据，，会普遍感感觉到实时时分析能力力差、海量量数据处理理效率低、、缺少分析析方法、分分析软件能能力差等问问题。互联网行业业大数据分分析面临的的主要问题题公司具体应用HADOOP在阿里巴巴用于处理商业数据的排序，并将其应用于阿里巴巴的ISEARCH搜索引擎，垂直商业搜索引擎。节点数：15台机器的构成的服务器集群服务器配置：8核CPU，16G内存，1.4T硬盘容量HADOOP在百度HADOOP主要应用日志分析，同时使用它做一些网页数据库的数据挖掘工作。节点数：10-500个节点。周数据量：3000TBHADOOP在Facebook主要用于存储内部日志的拷贝，作为一个源用于处理数据挖掘和日志统计。主要使用了2个集群：一个由1100台节点组成的集群，包括8800核CPU（即每台机器8核）,和12000TB的原始存储(即每台机器12T硬盘),一个有300台节点组成的集群，包括2400核CPU（即每台机器8核），和3000TB的原始存储(即每台机器12T硬盘),由此基础上开发了基于SQL语法的项目：HIVEHADOOP在TWITTER使用HADOOP用于存储微博数据，日志文件和许多中间数据使用基于HADOOP构件的Cloudera'sCDH2系统，存储压缩后的数据文件（LZO格式）HADOOP在雅虎主要用于支持广告系统及网页搜索机器数：25000，CPU：8核集群机器数：

4000

个节点

(2*4cpuboxesw4*1TBdisk&16GBRAM)互联网行业业Hadoop应用大数据行业业应用分析析——金融行业金融行业互联网医疗行业能源行业电信行业政府行业金融行业大大数据发展展分析IDC研究显示，，数据是重重要资产的的理念已经经在中国金金融行业形形成共识，，数据的真真正价值在在于能够洞洞察企业内内部规律，，数据的洞洞察力成为为金融企业业的核心竞竞争力。在在中国金融融行业信息息化建设中中，与信息息加工密切切相关的大大数据管理理正逐渐成成为与核心心业务系统统建设、渠渠道建设和和前置建设设同等重要要的领域。。经过多年的的发展与积积累，目前前中国的大大型商业银银行和保险险公司的数数据量已经经达到100TB以上级别，，并且非结结构化数据据量在迅速速增长。金融行业大大数据需求求背景从未来几年年看，金融融行业在““十二五””时期面临临发展方式式转型的挑挑战，转型型主要集中中在三大方方面：一，，建立全面面的风险管管理体制，，向严监管管转型；二二，从粗放放式管理向向精细化管管理转型；；三，从““利润为中中心”向向“客户为为中心”转转型。大数据在加加强风险管管控、精细细化管理、、服务创新新等转型中中别具现实实意义，是是实现向信信息化银行行转型的重重要推动力力。金融行行业应首先先在战略层层面对大数数据进行规规划，积极极应对大数数据时代的的挑战，推推进并建立立数据驱动动型发展方方式。金融行业大大数据需求求分析摩根大通基于Hadoop的大数据应应用已经开始使使用Hadoop技术以满足足日益增多多的用途，，包括诈骗骗检验、IT风险管理和和自助服务务。150PB在线存储数数据、30,000个数据库和和35亿个用户登登录账号。。Hadoop能够存储大大量非结构构化数据，，允许公司司收集和存存储Web日志、交易易数据和社社交媒体数数据。数据被汇集集至一个通通用平台，，以方便以以客户为中中心的数据据挖掘与数数据分析工工具的使用用。Zions银行基于Hadoop的大数据应应用数据仓库存储了了120多个不同类类型的数据据，包括交交易日志，，日志，欺欺诈警报，，服务器日日志，防火火墙日志和和IDS日志跨整个企业业进行数据据挖掘，加加快取证调调查并提高高欺诈侦测测，以及整整体安全性性利用Hadoop来存储所有有数据，并并对客户交交易和现货货异常进行行判断，对对可能存在在欺诈行为为提前预警警的基于Hadoop的安全数据据仓库,迅速对来自自各种源头头的恶意软软件威胁作作出响应并并对抗它们们美国地区性性银行ZionsBancorp(ZIONS)32大数据挑战发卡量增长迅速：2008年发卡约500万张，2010年增加了一倍。业务数据增长迅速：随着业务的迅猛增长，业务数据规模也线性膨胀。数据存储、系统维护、数据有效利用都面临巨大压力。需求可扩展、高性能的数据仓库解决方案能够实现业务数据的集中和整合；可以支持多样化和复杂化数据分析提升信用卡中心的业务效率；通过从数据仓库提取数据，改进和推动有针对性的营销活动。采用大数据方案后价值体现实时的商业智能可以结合实时、历史数据进行全局分析,风险管理部门现在可以每天评估客户的行为，并决定对客户的信用额度在同一天进行调整；原有内部系统、模型整体性能显著提高秒级营销Greenplum数据仓库解决方案提供了统一的客户视图，更有针对的进行营销。2011年，中信银行信用卡中心通过其数据库营销平台进行了1286个宣传活动，每个营销活动配置平均时间从2周缩短到2-3天。EMCGreen-plum中信银行信信用卡中心心基于Hadoop的大数据应应用未来和基于于Hadoop的PivotalHD相融合大数据行业业应用分析析——电信行业金融行业互联网医疗行业能源行业电信行业政府行业

随着互联网和移动互联网的发展，运营商的网络将会更加繁忙，用于监测网络状态的信令数据也会快速增长。通过大数据的海量分布式存储技术，可以更好地满足存储需求；通过智能分析技术，能够提高网络维护的实时性，预测网络流量峰值，预警异常流量，有效防止网络堵塞和宕机，为网络改造、优化提供参考，从而提高网络服务质量，提升用户体验。提升网络服服务质量，，增强管道道智能化客户洞察是指在企业或部门层面对客户数据的全面掌握并在市场营销、客户联系等环节的有效应用。通过使用大数据分析、数据挖掘等工具和方法，电信运营商能够整合来自市场部门、销售部门、服务部门的数据，从各种不同的角度全面了解自己的客户，对客户形象进行精准刻画，以寻找目标客户，制定有针对性的营销计划、产品组合或商业决策，提升客户价值。判断客户对企业产品、服务的感知，有针对性地进行改进和完善。通过情感分析、语义分析等技术，可以针对客户的喜好、情绪，进行个性化的业务推荐更加精准地地洞察客户需求，，增强市场竞争力力智慧城市的发展以及教育、医疗、交通、环境保护等关系到国计民生的行业，都具有极大的信息化需求。目前，电信运营商针对智慧城市及行业信息化服务虽然能够提供一揽子解决方案，但主要还是提供终端和通信管道，行业应用软件和系统集成尚需要整合外部的应用软件提供商，对于客户的价值主要体现在网络化、自动化等较低水平。而随着社会、经济的发展，客户及客户的客户对于智能化的要求将逐步强烈，因此运营商如能把大数据技术整合到行业信息化方案中，帮助客户通过数据采集、存储和分析更好地进行决策，将能极大提升信息化服务的价值升级行业信信息化解决方案，，提升客户价值大数据也有大风险，其中之一就是客户隐私泄露及数据安全风险。由于大量的数据产生、存储和分析，数据保密和隐私问题将在未来几年内成为一个更大的问题，企业必须提供数据安安全服务，，在大数据市场建立差差异化竞争争优势电信行业大大数据需求求分析中国移动基基于Hadoop的大数据应应用在中国移动动“大云””产品总体体架构中，，分析型PaaS产品底层基基于Hadoop数据存储和和分析平台台，在技术术路线方面面，选择数数据仓库与与Hadoop混搭的方式式，借鉴关关系型数据据仓库在传传统应用支支持方面以以及在复杂杂查询和分分析方面的的快速响应应能力，同同时也借鉴鉴了Hadoop的非结构化化数据处理理能力以及及存储的低低成本。屏屏蔽Hadoop与数据仓库库的使用细细节，让用用户在使用用这些数据据时尽量无无感知；在在数据的ETL采集预处理理环节，尽尽量采用Hadoop与分布式ETL的方式，提提高数据转转换效率，，同时降低低成本。中国联通已已经构建了了一个全国国集中的一一级架构海海量数据存存储和查询询系统：通通信用户上上网记录集集中查询与与分析支撑撑系统，在在集团公司司进行统一一部署，各各个省分仅仅仅是做数数据的采集集，按照业业务实时性性将数据传传送到集团团公司，由由集团公司司统一处理理，全国所所有用户所所有上网记记录数据都都放北京数数据中心里里，在国内内电信行业当中也是首首创的方式式。中国联通成成功将大数数据和Hadoop技术引入到到‘移动通通信用户上上网记录集集中查询与与分析支撑撑系统’。。截止到目目前已经部部署了4.5PB的存储空间间。其中，，4.5PB的存储分布布在300个数据节点点上，即每每个节点配配备15TB的存储空间间。系统每每天有能力力处理700亿条上网记记录。中国联通基基于Hadoop的大数据应应用大数据行业业应用分析析——政府行业金融行业互联网医疗行业能源行业电信行业政府行业政府行业大大数据需求求分析1、加强统筹筹规划，优优化大数据据形成机制制。强化对对大数据建建设工作的的组织协调调，打破地地区和部门门数据壁垒垒，实现数据资源联合共建、、广泛共享享。建立政政府和社会会联动的大大数据形成成机制，以以政府数据据公开共享享，推动公公共数据资资源的开发发利用。2、加强数据据收集和信息感知，提高智慧慧城市感知知水平。加加强政府部部门在管理理和服务过过程中对数数据的主动动采集，建建立政府大大数据库。。鼓励制造造业企业和和商业机构构加强对生生产经营活活动中的数数据采集，，形成覆盖盖生产过程程和商业各各环节各流流程的数据据库。推进进无线识别别技术、传传感器、无无线网络、、传感网络络等新技术术的广泛应应用，提高高数据采集集的智能化化水平。3、推进大大数据应应用，提提高经济济社会智智慧化水水平。推推进政务务信息公公开。推推行政府府网上办办事，收收集分析析挖掘社社会政务务服务需需求，推推进公共共服务个个性化和和政府决决策智能能化。支支持公共共服务机机构和商商业机构构开放与与社会民民生密切切相关的的公共数数据。推推进国民民经济各各行业和和企业数数据开发发，发展展商业智智能。鼓鼓励开展展服务大大众的大大数据应应用，提提升智慧慧生活品品质。政府行业业大数据应应用——智慧城市市2013年1月29日，住房房和城乡乡建设部部公布了了首批９９０个国国家智慧慧城市试试点名单单，试点点城市的的公布标标志着我我国智慧慧城市发发展进入入规模推推广的阶阶段。在在目前智智慧城市市的发展展阶段，，主要的的应用还还处于对对感知设设备传递递的信息息进行简简单处理理的水平平，充分分认识大大数据对对于智慧慧城市建建设的关关键作用用，对于于避免智智慧城市市建设中中出现““重感知知，轻智智慧”的的通病具具有重要要意义。。从智慧城市的的体系结构来来看，由于智智慧城市的基基础在于物联联网技术，因因此智慧城市体系架构和物联网网的体系结构构相类似，也也可分为四层层，分别为感感知层、传输输层、平台层层、应用层。。智慧城市相相对于之前数数字城市概