于海燕

摘? 要：社會(huì)治理是國(guó)家治理的重要方面。堅(jiān)持和完善共建共治共享的社會(huì)治理制度，保持社會(huì)穩(wěn)定、維護(hù)國(guó)家安全是社會(huì)治理的長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)。當(dāng)前由數(shù)字技術(shù)驅(qū)動(dòng)的社會(huì)治理創(chuàng)新已經(jīng)從信息化走向了智能化，其首要面臨的問(wèn)題就是海量多源異構(gòu)的社會(huì)治理數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與融合。本文采用混合數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，基于Hadoop框架，提出了一套多源社會(huì)治理數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)與融合技術(shù)方案，并利用國(guó)產(chǎn)化大數(shù)據(jù)產(chǎn)品落地建設(shè)在深圳市龍崗區(qū)。

關(guān)鍵詞：社會(huì)治理智能化? 混合數(shù)據(jù)庫(kù)? Hadoop? 分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與融合

中圖分類號(hào)：TP311.13 ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)：1674-098X（2021）04（c）-0138-05

Distributed Storage and Integration of Multi-Source Social Governance Data Based on Hybrid Database

YU Haiyan

（Shenzhen Zongdi Software Engineering Co.，Ltd.， Shenzhen， Guangdong Province， 518057 China）

Abstract： Social governance is an important aspect of national governance. Adhering to and improving the social governance system of co-construction， co-governance and sharing， maintaining social stability and maintaining national security are the long-term goals of social governance. The current social governance innovation driven by digital technology has moved from informatization to intelligence. The first thing it faces is the storage and integration of massive multi-source heterogeneous social governance data. Based on hybrid database technology， This article uses hybrid database technology， based on the Hadoop framework， and proposes a set of distributed storage and fusion technology solutions for multi-source social governance data， and uses localized big data products to be implemented in Longgang District， Shenzhen.

Key Words： Intelligent social governance; Hybrid database; Hadoop; Distributed data storage and fusion

社會(huì)治理是社會(huì)建設(shè)的一項(xiàng)重大任務(wù)，也是國(guó)家治理的重要組成部分。《中共中央關(guān)于堅(jiān)持和完善中國(guó)特色社會(huì)主義制度、推進(jìn)國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化若干重大問(wèn)題的決定》指出：“必須加強(qiáng)和創(chuàng)新社會(huì)治理，完善黨委領(lǐng)導(dǎo)、政府負(fù)責(zé)、民主協(xié)商、社會(huì)協(xié)同、公眾參與、法治保障、科技支撐的社會(huì)治理體系?！币源髷?shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、5G、人工智能等信息技術(shù)為代表的新一代科學(xué)技術(shù)作為完善社會(huì)治理體系的先進(jìn)手段，為社會(huì)治理創(chuàng)新提供了重要的技術(shù)支撐，在創(chuàng)新社會(huì)治理理念和治理體制，改進(jìn)治理方式等方面提供了社會(huì)治理創(chuàng)新的新動(dòng)力，并推動(dòng)社會(huì)治理創(chuàng)新從信息化走向了智能化。

社會(huì)治理涉及人、事、物、情等各類社會(huì)治理要素。這些數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在各個(gè)職能部門和應(yīng)用系統(tǒng)中，各類數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和存儲(chǔ)多樣化。隨著社會(huì)治理和綜合服務(wù)的應(yīng)用深入，數(shù)據(jù)量也在急速增長(zhǎng)。因而，社會(huì)治理智能化面臨的首要問(wèn)題就是如何對(duì)多樣化的社會(huì)治理數(shù)據(jù)的有效存儲(chǔ)與融合，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的高效查詢和檢索。

本文采用混合數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，針對(duì)海量多源異構(gòu)的社會(huì)治理數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)提出了一套基于Hadoop的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與融合技術(shù)方案，在深圳市龍崗區(qū)的社會(huì)治理智能化項(xiàng)目中進(jìn)行應(yīng)用實(shí)踐，并獲得良好的成效。

1? 混合數(shù)據(jù)庫(kù)是社會(huì)治理數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與融合的必然選擇

進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，社會(huì)治理從信息化步入智能化。社會(huì)治理智能化的基礎(chǔ)是建立社會(huì)治理大數(shù)據(jù)中心。建設(shè)社會(huì)治理大數(shù)據(jù)中心：首先，需要匯集轄區(qū)內(nèi)社會(huì)治理和綜合服務(wù)相關(guān)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，包括與各業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)接獲取的社會(huì)治理和綜合服務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)，以及通過(guò)網(wǎng)格員、志愿者、人民群眾等社會(huì)治理基層力量進(jìn)行上報(bào)獲取的相關(guān)數(shù)據(jù);其次，再通過(guò)構(gòu)建數(shù)據(jù)資源目錄、建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)稽查等對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)整治理，形成質(zhì)量較高的社會(huì)治理數(shù)據(jù);最后，通過(guò)按照社會(huì)治理相關(guān)業(yè)務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)主題庫(kù)、立體化網(wǎng)格劃分等處理，形成服務(wù)于社會(huì)治理的大數(shù)據(jù)中心，支撐社會(huì)治理業(yè)務(wù)系統(tǒng)、決策分析系統(tǒng)以及可視化系統(tǒng)等上層應(yīng)用。

匯集在社會(huì)治理大數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)來(lái)源于多個(gè)相關(guān)職能部門和各種渠道，大致可以分為以下 5類。

（1）由社會(huì)治理基層力量（網(wǎng)格員、樓棟長(zhǎng)、志愿者等）采集的業(yè)務(wù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，包括人口數(shù)據(jù)（戶籍人口、實(shí)有人口、常住人口、流動(dòng)人口、外籍人口等）、房屋數(shù)據(jù)（住宅、廠房、寫字樓、臨時(shí)建筑等）和法人數(shù)據(jù)（國(guó)營(yíng)、集體、私營(yíng)、個(gè)體等）。其中，多數(shù)是記錄表格形式的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也有部分證照?qǐng)D片形式的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

（2）由社會(huì)治理的業(yè)務(wù)工作平臺(tái)產(chǎn)生的各類社會(huì)治理和綜合服務(wù)核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，包括工作網(wǎng)格劃分?jǐn)?shù)據(jù)、矛盾糾紛和問(wèn)題隱患事件處置數(shù)據(jù)、社會(huì)治理基層力量分布數(shù)據(jù)、特殊區(qū)域（工 業(yè)區(qū)、花園小區(qū)、公共配套、城中村等）劃分?jǐn)?shù)據(jù)、特殊群體（敬老優(yōu)待對(duì)象、殘疾、精神疾病等）等。其中，既有表示空間實(shí)體的位置、形狀、分布等特征的空間數(shù)據(jù)，也有表示實(shí)體對(duì)象的性質(zhì)、現(xiàn)狀、處理流程、結(jié)論等特征的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

（3）與政府區(qū)域空間基礎(chǔ)信息平臺(tái)對(duì)接獲取的基礎(chǔ)空間數(shù)據(jù)，包括二/三維的電子地圖、行政區(qū)劃、房屋圖形、地理網(wǎng)格圖形、遙感影像圖等，是同時(shí)具有結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化特征的地理數(shù)據(jù)。

（4）與政府區(qū)域數(shù)據(jù)交換共享平臺(tái)對(duì)接獲取的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，包括政法委的塊數(shù)據(jù)、公安的戶籍人口登記信息、社保的參保人口登記信息、工商的商事主體登記信息、稅務(wù)的納稅主體登記信息等。該類數(shù)據(jù)以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主。

（5）與轄區(qū)物聯(lián)監(jiān)測(cè)平臺(tái)對(duì)接獲取的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，比如與轄區(qū)公安部門對(duì)接的雪亮工程的位置分布和相關(guān)視頻數(shù)據(jù)、與街道社區(qū)門禁系統(tǒng)對(duì)接的門禁位置和視頻數(shù)據(jù)等。此類數(shù)據(jù)主要是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

綜合來(lái)看，上述數(shù)據(jù)中既有結(jié)構(gòu)化的表格數(shù)據(jù)，也有非結(jié)構(gòu)化的圖片數(shù)據(jù)，還有實(shí)時(shí)的GPS位置數(shù)據(jù)以及視頻和音頻數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)來(lái)源多樣，結(jié)構(gòu)各異，數(shù)量龐大。并且，隨著時(shí)間的推移和業(yè)務(wù)的辦理，數(shù)據(jù)體量還會(huì)不斷增長(zhǎng)。無(wú)論是經(jīng)典的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)還是傳統(tǒng)GIS的空間數(shù)據(jù)庫(kù)都已經(jīng)無(wú)法滿足社會(huì)治理大數(shù)據(jù)中心的存儲(chǔ)和應(yīng)用需求。因而，SQL和NoSQL相結(jié)合的混合數(shù)據(jù)庫(kù)[1]存儲(chǔ)成為大數(shù)據(jù)時(shí)代建立社會(huì)治理大數(shù)據(jù)中心的必然選擇。

2? 多源社會(huì)治理數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與融合設(shè)計(jì)

2.1 社會(huì)治理大數(shù)據(jù)中心的技術(shù)架構(gòu)

針對(duì)社會(huì)治理數(shù)據(jù)海量多源異構(gòu)的特性，本文利用基于Hadoop分布式文件系統(tǒng)[2]、HBase分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、Spark分布式內(nèi)存計(jì)算框架等相關(guān)分布式技術(shù)框架來(lái)構(gòu)建社會(huì)治理大數(shù)據(jù)中心（如圖1）。

在數(shù)據(jù)獲取和存儲(chǔ)環(huán)節(jié)，本文基于大數(shù)據(jù)的相關(guān)存儲(chǔ)技術(shù)，設(shè)計(jì)采用了混合數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與融合方案[3]。在HDFS（Hadoop Distributed File System，分布式文件系統(tǒng)）和HBase（Hadoop Database，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的開源數(shù)據(jù)庫(kù)）框架基礎(chǔ)上，綜合傳統(tǒng)的RDBMS（Relational Database Management System，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)）和NoSQL（Not Only SQL，泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)）的優(yōu)勢(shì)，使用圖數(shù)據(jù)庫(kù)（Graph Database）[4]、HBase列式數(shù)據(jù)庫(kù)、Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、MongoDB[5]、Elasticsearch集群[6]和Redis集群[7]等多種存儲(chǔ)管理方式，在一個(gè)物理空間或行政區(qū)域（包括市、區(qū)、街道、社區(qū)等）內(nèi)對(duì)涉及社會(huì)治理和綜合服務(wù)的人、事、情等各類數(shù)據(jù)（包括社會(huì)治理的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、附件文本、工作數(shù)據(jù)、地圖底圖矢量和影像文件等）提供一體化、高性能的存儲(chǔ)和管理，通過(guò)各類多源數(shù)據(jù)匯聚、比對(duì)、評(píng)估、治理、建庫(kù)，構(gòu)成社會(huì)治理大數(shù)據(jù)中心，提供社會(huì)治理和綜合服務(wù)所需的數(shù)據(jù)底板，為業(yè)務(wù)模型引擎和空間大數(shù)據(jù)服務(wù)引擎提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，為各類業(yè)務(wù)功能模塊、大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用、可視化分析決策應(yīng)用等提供數(shù)據(jù)支撐。

2.2 各類存儲(chǔ)方式的特點(diǎn)及區(qū)別

Hadoop是一個(gè)能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架。HDFS有著高容錯(cuò)性的特點(diǎn)，并且設(shè)計(jì)用來(lái)部署在低廉的（low-cost）硬件上，提供高傳輸率（high throughput）來(lái)訪問(wèn)應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集的應(yīng)用。HBase是基于HDFS實(shí)現(xiàn)的分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫(kù)，提供快速隨機(jī)訪問(wèn)海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的功能，彌補(bǔ)了HDFS對(duì)小數(shù)據(jù)量隨機(jī)讀寫的缺點(diǎn)。Hive是基于Hadoop的一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)化、加載。這是一種可以存儲(chǔ)、查詢和分析存儲(chǔ)在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制，即HDFS為HBase提供了高可靠性的底層存儲(chǔ)支持，它存儲(chǔ) Hadoop集群中所有存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)上的文件。Hive則為HBase提供了高層語(yǔ)言支持，使得在HBase上進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)處理變的非常簡(jiǎn)單。

圖數(shù)據(jù)庫(kù)是一種NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，它的關(guān)注點(diǎn)是“關(guān)聯(lián)關(guān)系”形成的圖，其目標(biāo)是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界中的實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行存儲(chǔ)與分析，能直觀、自然地表達(dá)萬(wàn)物關(guān)聯(lián)的世界，同時(shí)解決復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系深層檢索的性能問(wèn)題。

MongoDB是一個(gè)介于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)之間的分布式文件存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)。它采用面向集合（Collection-Oriented）存儲(chǔ)，非常適宜存儲(chǔ)對(duì)象類型的數(shù)據(jù)。

Elasticsearch是一個(gè)分布式、高擴(kuò)展、高實(shí)時(shí)的搜索與數(shù)據(jù)分析引擎，能很方便地使大量數(shù)據(jù)具有搜索、分析和探索的能力。

Redis是一個(gè)高性能的內(nèi)存級(jí)的key-value數(shù)據(jù)庫(kù)，具有查詢速度快、存放數(shù)據(jù)量大、支持高并發(fā)的特點(diǎn)，非常適合高頻次的查詢。

2.3 社會(huì)治理數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和融合方案

綜合上述存儲(chǔ)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)，本文設(shè)計(jì)采用PostgreSQL存儲(chǔ)管理海量的空間位置、矢量圖形，以及業(yè)務(wù)分析的結(jié)果數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);采用HDFS存儲(chǔ)管理大規(guī)模的人口、房屋、法人、事件等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以及居住人口照片、企業(yè)法人證照、隱患治理文本圖集等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);采用Elasticsearch存儲(chǔ)管理海量的業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)、物聯(lián)監(jiān)測(cè)視頻數(shù)據(jù)和工作位置軌跡數(shù)據(jù);采用MongoDB存儲(chǔ)管理社會(huì)治理和綜合服務(wù)的區(qū)域地圖底圖矢量圖層瓦片數(shù)據(jù);采用Redis存儲(chǔ)管理有高訪問(wèn)需求的業(yè)務(wù)分析過(guò)程數(shù)據(jù);采用圖數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)管理元數(shù)據(jù)。

3? 龍崗區(qū)社會(huì)治理數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與融合處理

3.1 龍崗區(qū)社會(huì)治理數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀

龍崗區(qū)地處深圳市東北部，轄區(qū)總面積388.21km2（不含大鵬新區(qū)）。截至2018年，常住人口238.64萬(wàn)人，其中戶籍人口72.78萬(wàn)人。2018年龍崗區(qū)生產(chǎn)總值4287.86億元，總量居全市第二。從2008年開始探索社會(huì)治理至今，深圳市龍崗區(qū)一直在不斷推進(jìn)社會(huì)治理工作，已完成了社會(huì)綜合管理、網(wǎng)格信息化管理、社會(huì)隱患治理、網(wǎng)格隊(duì)伍管理、網(wǎng)格管理可視化平臺(tái)等一系列的業(yè)務(wù)工作平臺(tái)和隊(duì)伍管理平臺(tái)的建設(shè)，為參與社會(huì)治理和綜合服務(wù)的政府部門和社會(huì)公眾提供了高效的社會(huì)治理機(jī)制和服務(wù)模式，跑出了社會(huì)治理的時(shí)代新速度，也迎來(lái)了社會(huì)治理智能化的新挑戰(zhàn)。

截至2019年底，社會(huì)治理各業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生和管理的數(shù)據(jù)包括：460多萬(wàn)實(shí)有人口;17萬(wàn)多棟樓宇280多萬(wàn)間出租屋;19萬(wàn)多家法人企業(yè);近120多萬(wàn)件矛盾糾紛和問(wèn)題隱患事件;覆蓋龍崗區(qū)11個(gè)街道、111個(gè)社區(qū)、3823個(gè)工作網(wǎng)格;管理3600多個(gè)網(wǎng)格員和3800多臺(tái)網(wǎng)格終端設(shè)備;以及通過(guò)龍崗區(qū)時(shí)空信息云平臺(tái)、龍崗區(qū)數(shù)據(jù)共享超市、深圳市社區(qū)網(wǎng)格管理信息系統(tǒng)和廣東省綜治信息系統(tǒng)，對(duì)接獲取的轄區(qū)內(nèi)二/三維電子地圖、遙感影像、工商、社保、4個(gè)實(shí)有數(shù)據(jù)（人、房、法、事件）、雪亮工程視頻及門禁視頻等數(shù)據(jù)。

3.2 MapGIS DataStore構(gòu)建龍崗區(qū)社會(huì)治理大數(shù)據(jù)中心

為解決龍崗區(qū)社會(huì)治理大數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與融合問(wèn)題，我們選用了中地?cái)?shù)碼集團(tuán)的MapGISDataStore產(chǎn)品[8]。MapGISDataStore是一個(gè)國(guó)產(chǎn)化的基于分布式數(shù)據(jù)庫(kù)引擎的混合地理數(shù)據(jù)庫(kù)。

如圖2所示，MapGISDataStore分布式存儲(chǔ)全面支持目前的主流商用或開源分布式數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)，包括MongoDB、Elasticsearch、HDFS和HBase等，支持存儲(chǔ)和管理關(guān)系型、瓦片緩存型、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等常用數(shù)據(jù)類型。PostgreSQL能夠單圖層管理億級(jí)矢量數(shù)據(jù);MongoDB能夠存儲(chǔ)管理百億級(jí)瓦片，提供高并發(fā)響應(yīng)能力;ElasticSearch管理海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，提供高效的檢索能力;HDFS存儲(chǔ)大規(guī)模影像、文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);其與傳統(tǒng)的空間數(shù)據(jù)引擎MapGIS SDE進(jìn)行無(wú)縫融合，通過(guò)基于規(guī)則的數(shù)據(jù)目錄實(shí)現(xiàn)各類空間、非空間數(shù)據(jù)的一體化存儲(chǔ)和管理，實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)物理上的分布，邏輯上的統(tǒng)一。MapGIS DataStore同時(shí)提供安裝部署工具、ETL工具和管理維護(hù)工具，實(shí)現(xiàn)各種數(shù)據(jù)庫(kù)的安裝部署和維護(hù)。

如圖3所示，以MapGIS DataStore產(chǎn)品為基礎(chǔ)構(gòu)建的龍崗區(qū)社會(huì)治理大數(shù)據(jù)中心實(shí)現(xiàn)了空間數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)的快速接入，整合本地、HDFS、MapGIS GDB、ElasticSearch和PostgreSQL等多種數(shù)據(jù)來(lái)源，形成大數(shù)據(jù)管理目錄，提供大數(shù)據(jù)集及元數(shù)據(jù)基礎(chǔ)信息達(dá)成了多源社會(huì)治理數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與融合的目的。

4? 結(jié)語(yǔ)

智能化是社會(huì)治理創(chuàng)新的新動(dòng)力。采用混合數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，通過(guò)對(duì)社會(huì)治理工作中歷史積累及實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一存儲(chǔ)和融合分析，將人口數(shù)據(jù)、法人數(shù)據(jù)、房屋數(shù)據(jù)、矛盾糾紛和問(wèn)題隱患事件數(shù)據(jù)，與地圖數(shù)據(jù)相結(jié)合，深入挖掘數(shù)據(jù)潛力和價(jià)值，革新傳統(tǒng)社會(huì)治理方式，輔助社會(huì)治理主體進(jìn)行創(chuàng)新，將進(jìn)一步提升社會(huì)治理的專業(yè)化水平。

參考文獻(xiàn)

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