基于Hadoop的信訪大數據平臺的設計與實現研究

摘要：隨著信息技術與大數據時代的到來，信訪工作面臨各種各樣的問題。為了更好地處理海量信訪數據，提升信訪的工作效率與質量，提出基于Hadoop（分布式系統基礎架構）的信訪大數據平臺的設計與實現方案。平臺通過分布式存儲、分布式計算實現了信訪數據的快速、高效的存儲與處理，保證了數據的全面性與準確性。平臺顯著提升了信訪工作的智能化水平，也為信訪的數字化轉型提供了支持。

關鍵詞：Hadoop（分布式系統基礎架構）" 信訪大數據" 分布式存儲" 數據分析

Research on the Design and Implementation of a Hadoop Based on Big Data Platform for Letters and Visits TANG Yuru1 TIAN Dalu21. College of Information Science and Engineering， Shangqiu Institute of Technology， Shangqiu， He’nan Province， 476000 China；2. Henan Beer Craftsman Technology Development Co.， Ltd.， Shangqiu， He’nan Province， 476000 China

Abstract：With the advent of information technology and big data era， petition work is facing various problems. In order to better handle massive petition data and improve the efficiency and quality of petition work， a design and implementation plan for a petition big data platform based on Hadoop （Distributed System Infrastructure） is proposed. The platform achieves fast and efficient storage and processing of petition data through distributed storage and distributed computing， ensuring the comprehensiveness and accuracy of the data. The platform has significantly improved the intelligence level of petition work and provided support for the digital transformation of petition.

Key Words： Hadoop; Big data for letters and visits; Distributed storage; Data analysis

信訪數據是提升公共服務質量的重要數據來源，能夠反應民眾訴求、社會矛盾等信息。信訪數據規模較大，包含大量的非結構化或半結構化的數據，處理起來相當復雜。為了更好的分析信訪數據，提升政府相關部門服務質量，利用Hadoop（分布式系統基礎架構）框架構建高效、穩定的信訪大數據平臺尤為重要。

本文結合信訪工作的實際需求，深入研究了Hadoop和其生態系統相關技術，設計并實現了基于Hadoop的信訪大數據平臺，該平臺實現了信訪數據采集、信訪數據預處理、信訪數據存儲、信訪數據分析和信訪數據可視化，為政府相關部門提供數據支持，推動信訪工作的智能化、數字化發展。

1相關技術概述

Hadoop概述

Hadoop是開源的分布式系統基礎架構，包含分布式文件系統HDFS、MapReduce和YARN三大組件，可以用于處理海量數據的存儲和分析。HDFS是Hadoop分布式文件系統的簡稱，能夠使用流水線方式將數據存儲在多個節點上，提供了高吞吐量的數據訪問。HDFS還通過冗余副本機制保證數據的可靠性和可用性。YARN是純粹的資源調度框架，可以實現任務監控、資源調度等。MapReduce是批處理計算框架，可以用于海量數據處理與分析。

Hive概述

Hive是一個構建于Hadoop頂層的數據倉庫工具，依賴分布式文件系統HDFS存儲數據，依賴分布式并行計算模型MapReduce處理數據。Hive定義了簡單的類SQL（Structured Query Language） 查詢語言-HiveQL（HQL），用戶可以通過編寫的HQL語句運行MapReduce任務。

JFinal

JFinal是一個輕量級的Java框架，擁有Java語言的優點，而且包含安全外殼協議（Secure Shell，SSH）等框架的功能。JFinal采用微內核全方位擴展架構，由Handler、Interceptor、Controller、Render、Plugin五大部分組成。

WebMagic

WebMagic是一個爬蟲框架，由Downloader、PageProcessor、Scheduler、Pipeline四大組件組成，四大組件分別對應爬蟲周期的下載、處理、管理和持久化。WebMagic中的核心容器是的Spider，Spider將4個組件組織起來，可以互相交互。

Sqoop

Sqoop是Apache的一款開源工具，Sqoop主要用于在Hadoop和關系數據庫或大型機之間傳輸數據。Sqoop可以將數據從關系數據庫管理系統導入Hadoop分布式文件系統中，也可以將Hadoop中的數據轉換導出到關系數據庫管理系統。

2信訪大數據平臺設計

信訪大數據平臺以模塊化設計原則，實現了系統的高可用性和易于維護性。信訪大數據平臺旨在整合不同數據源實現數據分析，主要包含數據采集、數據預處理、數據存儲、數據分析、數據可視化。

2.1 數據采集

數據采集負責從不同的數據源獲取數據，通過爬蟲爬取數據并將數據上傳至HDFS（Hadoop Distributed File System），為信訪數據處理和分析做基礎。該平臺使用WebMagic框架從網上爬取各個信訪網站上數據，并將其保存為HTML文件。

2.2數據預處理

從不同的數據源獲取的數據可能存在格式、屬性取值不同等問題，為了獲得統一格式的數據，確保數據的一致性，需要對數據預處理。信訪大數據平臺使用JFinal框架實現數據預處理。

2.3數據存儲

數據存儲是保存采集的數據和預處理后數據，以實現持久化。信訪大數據平臺使用HDFS進行海量信訪數據存儲。

2.4數據處理

按照年份、類型、省份信訪總量等對信訪數據進行分析，本平臺主要使用Hive實現數據分析，并通過Sqoop實現數據遷移。

2.5數據可視化

通過圖表的形式展示信訪數據分析結果，形成信訪大數據可視化大屏。

3信訪大數據平臺實現

信訪大數據平臺使用Hadoop、Hive、Sqoop框架進行實現。Hadoop是基于Java語言開發的，本平臺使用JDK1.8。開發工具使用Eclipse，Linux系統為CentOS8。Hadoop版本為3.1.3，Hive版本為3.1.2，Sqoop為1.4.7。

3.1 Hadoop集群搭建

Hadoop具有分布式存儲和分布式計算的功能，Hadoop集群搭建步驟具體如下。

（1）在Linux操作系統中安裝JDK1.8、配置SSH，并安裝hadoop-3.1.3。

（2）修改配置文件。在Hadoop安裝目錄中修改配置文件core-site.xml和hdfs-site.xml。core-site.xml主要配置Hadoop數據存儲根目錄、Hadoop WEB頁面等。hdfs-site.xml配置HDFS中NameNode和DataNode數據存儲目錄、數據備份數量等。

（3）格式化Hadoop。使用“hdfs" namenode" -format”命令格式化Hadoop集群，如果出現“successfully formatted”提示信息，則格式化成功。格式化成功后，啟動Hadoop。Hadoop啟動分為啟動分布式文件系統HDFS和啟動資源調度框架YARN。Hadoop啟動命令有啟動Hadoop的HDFS和YARN進程的start-all.sh，關閉Hadoop的HDFS和YARN進程的stop-al.sh，啟動HDFS的start-dfs.sh，關閉HDFS的stop-dfs.sh，啟動Hadoop YARN的start-yarn.sh，關閉Hadoop YARN的stop-yarn.sh。

3.2 Hive搭建

Hive是Hadoop生態系統中的關鍵組件之一，主要用于數據分析。Hive的安裝步驟具體如下。

安裝MysQL數據庫。本平臺使用MySQL存儲Hive元數據，需要先安裝與配置MySQL，并在MySQL中創建存儲Hive元數據的數據庫。

安裝Hive并配置Hive。在Hive的配置文件hive-site.xml中添加配置項信息，主要配置數據庫名稱、數據庫用戶名、數據庫密碼等信息。

在Hive中添加MySQL驅動文件，并啟動Hive。

3.3 Sqoop搭建

Sqoop可以將Hive數據分析的結果由HDFS導入到MySQL數據庫中。Sqoop的安裝步驟具體如下。

安裝Sqoop。下載Sqoop安裝包并使用tar命令解壓安裝。

編輯sqoop-env.sh，添加Hadoop和Hive的安裝路徑，Hadoop安裝路徑為/usr/local/hadoop，Hive的安裝路徑為usr/local/hive。

測試Sqoop連接MySQL。

使用sqoop list-databases --connect" jdbc：mysql：//10.10.135.220：3306

/？useSSL=1" --username root -password 123456命令測試Sqoop連接MySQL，其中10.10.135.220：3306為安裝MySQL主機的IP地址與端口號，root 為MySQL用戶名，123456為MySQL密碼。

3.4數據分析

對近4年的信訪數量進行統計，并將結果存儲在表yearnum中，yearnum表主要有年份、數量字段。建表代碼為：create table yearnum（year string， num int）" row format delimited fields terminated by '＼t' stored as textfile。數據分析代碼為：insert into table yearnum select

substr（shijian，4，4） as dt，count（1） as num from oridata limit 4 group by substr（shijian，4，4） order by num。

分析信訪類型，并將結果存儲在表typenum中。typenum表有信訪類型、數量字段。建表代碼為：create table typenum（leixing string， num int） row format delimited fields terminated by '＼t' stored as textfile。數據分析代碼為：insert into table typenum select leixing，count（1） as num from oridata group by leixing order by num desc。

北京市信訪回復部門信件統計，并將結果存儲在表BJnum中。BJnum表有回復部門名稱、數量字段。建表代碼為：create table BJnum（ govname string， num int） row format delimited fields terminated by '＼t' stored as textfile。建表代碼為：insert into table BJnum select offic，count（1） as num from oridata group by offic order by num desc。

3.5數據可視化

數據可視化采用JavaWEB的方式進行展現，分為前端界面和后臺兩部分。前端負責數據展示，后臺負責數據處理、業務邏輯處理。前端頁面使用了HTML、CSS、JQuery、JavaScript、AJax、Echarts等技術。后臺使用Java語言，結合JFinal框架對數據進行處理。可視化界面分為近4年信訪數量統計、各省份信訪總量統計、信訪類型統計與占比、全國部分城市信訪總量展示等。近4年信訪數量統計主要統計最近4年信訪總量以展示信訪數據量的變化。各省份信訪總量統計利用地圖進行區域劃分，展示各省份信訪總量。全國部分城市信訪總量是通過條形圖展示，可以讓用戶清晰地看到不同城市的信訪數據的不同。信訪類型統計通過折線圖和餅圖展現不同信訪類型數量和占比，便于用戶了解群眾對信訪的需求度。

4結語

基于Hadoop的信訪大數據平臺的設計與實現，能夠高效、快速地處理信訪數據，實現了信訪數據的存儲、處理和分析。通過Hadoop集群能夠實現對信訪數據的分布式計算和存儲，促進信訪向智能化和數字化的發展。通過信訪可視化大屏能夠直接展示信訪數據，便于用戶查看。用戶可以通過大屏輕松獲取信訪趨勢、各省份信訪數量等信息，提升信訪工作效率。基于Hadoop的信訪大數據平臺的設計與實現，提升了信訪工作效率，為信訪工作提供了準確的數據支持。

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