【正文】 無(wú)故障時(shí)間。 研發(fā)原則項(xiàng)目建設(shè)總體上堅(jiān)持“結(jié)構(gòu)上的整體性、技術(shù)上的先進(jìn)性、使用上的穩(wěn)定性、經(jīng)濟(jì)上的合理性、實(shí)施上的安全性、操作上的友好性、升級(jí)上的可拓展性”原則，建設(shè)綜合信息的統(tǒng)一管理、展示、控制平臺(tái)，制定安全可靠的集成規(guī)范，完成各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的智能協(xié)調(diào)聯(lián)動(dòng)功能，實(shí)現(xiàn)資源集成、數(shù)據(jù)集成、業(yè)務(wù)集成、控制集成和展現(xiàn)集成。 交通管控大數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建了一個(gè)支持橫向擴(kuò)展，具有分布、并行、高效特點(diǎn)的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的體系架構(gòu)。在此情況下，如何利用先進(jìn)的技術(shù)手段，對(duì)交通監(jiān)控設(shè)備采集的海量的、格式多樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析應(yīng)用，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行查找、關(guān)聯(lián)、比對(duì)等處理，實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)其中潛在的問題并預(yù)警,成為當(dāng)前迫切需要解決的問題。例如通過(guò)分析一段時(shí)間內(nèi)的過(guò)車信息進(jìn)行查詢分析對(duì)比，確定該時(shí)期造成交通擁堵的主要原因和發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)交通擁堵的發(fā)生進(jìn)行一定的預(yù)測(cè)和判斷，并采取相應(yīng)的管控措施控制誘發(fā)交通擁堵的原因，科學(xué)預(yù)防交通擁堵。資源共享信息資源共享是本項(xiàng)目的主要項(xiàng)目目標(biāo)之一，需要注意本項(xiàng)目與業(yè)主方已建智能交通信息化成果之間的信息互聯(lián)與資源共享。（2）數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器：管理節(jié)點(diǎn)作為主服務(wù)器，管理Hadoop文件系統(tǒng)的命名空間和客戶端對(duì)文件系統(tǒng)的訪問操作。 面向交通安全的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)需求管理路面違法、假/套牌、肇事車輛、黑車等重點(diǎn)布控車輛、維護(hù)交通安全和事故處理是交管部門的另一項(xiàng)行政管理職能?；趯?duì)過(guò)車流量特性的大數(shù)據(jù)分析，可為交管人員分析管轄區(qū)域內(nèi)交通流量情況，為在崗執(zhí)勤民警提供更加準(zhǔn)確的擁堵點(diǎn)，有助于交管人員日常勤務(wù)安排和以及上下游及時(shí)聯(lián)動(dòng)和快速反應(yīng)。 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求采用Hadoop和HDFS文件系統(tǒng)，具備PB數(shù)據(jù)級(jí)別的在線存儲(chǔ)能力，數(shù)據(jù)容量可動(dòng)態(tài)擴(kuò)展。應(yīng)用層：包含實(shí)時(shí)預(yù)警、信息檢索、信息查詢、統(tǒng)計(jì)分析、技戰(zhàn)法分析、車輛布控等功能。應(yīng)用服務(wù)器操作系統(tǒng)可選用WINDOWS、UNIX、LINUX，應(yīng)用中間件采用Tomcat或WebSphere。Hadoop 是可靠的，因?yàn)樗僭O(shè)計(jì)算元素和存儲(chǔ)會(huì)失敗，因此它維護(hù)多個(gè)工作數(shù)據(jù)副本，確保能夠針對(duì)失敗的節(jié)點(diǎn)重新分布處理。 Spark技術(shù)Spark是一個(gè)基于內(nèi)存計(jì)算的開源的集群計(jì)算系統(tǒng)，目的是讓數(shù)據(jù)分析更加快速。Spark 由加州大學(xué)伯克利分校 AMP 實(shí)驗(yàn)室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 開發(fā)，可用來(lái)構(gòu)建大型的、低延遲的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序。RDD 被表示為一個(gè) Scala 對(duì)象，并且可以從文件中創(chuàng)建它；一個(gè)并行化的切片（遍布于節(jié)點(diǎn)之間）；另一個(gè) RDD 的轉(zhuǎn)換形式；并且最終會(huì)徹底改變現(xiàn)有 RDD 的持久性，比如請(qǐng)求緩存在內(nèi)存中。（2）功能界面（3）程序邏輯餅圖：展示當(dāng)天卡口過(guò)車總數(shù)，并按照車輛類型分類進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。車輛類型更多：點(diǎn)擊進(jìn)入車型統(tǒng)計(jì)界面。語(yǔ)音報(bào)警：喇叭圖標(biāo)控制是否語(yǔ)音報(bào)警。 布控統(tǒng)計(jì)（1）功能描述顯示截止當(dāng)前有效的，正在布控的類別和布控的條數(shù)。對(duì)于盜搶和在逃等違法車輛經(jīng)過(guò)時(shí)，該記錄以紅色背景顯示顯示并自動(dòng)語(yǔ)音播報(bào)。 駕駛?cè)嘶拘畔⒉樵儯?）功能描述查詢駕駛?cè)嘶拘畔ⅲ▓D片和文字信息。（2）功能界面（3）程序邏輯有違法行為的車輛，可根據(jù)其違法類型加入黑名單布控。軌跡： 機(jī)動(dòng)車軌跡查詢界面。 被盜搶車輛信息查詢（1）功能描述根據(jù)號(hào)牌號(hào)碼、號(hào)牌種類、發(fā)動(dòng)機(jī)號(hào)、車架號(hào)查詢車輛盜搶信息。（2）功能界面（3）程序邏輯統(tǒng)計(jì)粒度：天。 轄區(qū)流量統(tǒng)計(jì)（1）功能描述統(tǒng)計(jì)轄區(qū)范圍時(shí)間段內(nèi)過(guò)車流量數(shù)量，用表格/折線圖/柱狀圖顯示。 布控?cái)?shù)量統(tǒng)計(jì)（1）功能描述統(tǒng)計(jì)轄區(qū)范圍內(nèi)指定時(shí)間段內(nèi)布控?cái)?shù)量合計(jì)。結(jié)果：包括同比，環(huán)比和占百分比?？擅鈱徍瞬伎?。 技戰(zhàn)法 套牌時(shí)空分析（1）功能描述分析車輛最近的兩條過(guò)車記錄以及卡口間的距離分析是否套牌。（2）功能界面（3）程序邏輯 異常車輛分析（1）功能描述分析特定時(shí)間段在特定卡口最為活躍的車輛。（2）功能界面（3）程序邏輯 報(bào)警查詢（1）功能描述按照時(shí)間、地點(diǎn)、布控類型對(duì)觸發(fā)報(bào)警的布控車輛進(jìn)行查詢。（2）功能界面（3）程序邏輯 服務(wù)狀態(tài)運(yùn)維（1）功能描述獲取服務(wù)的工作狀態(tài)及服務(wù)占用資源情況。實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)過(guò)車結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的永久存儲(chǔ)，以及最近24個(gè)月的交通違法圖像數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)檢索，并可隨時(shí)無(wú)縫擴(kuò)容。（2）功能界面（3）程序邏輯 系統(tǒng)設(shè)置 用戶管理（1）功能描述對(duì)登錄用戶基本信息進(jìn)行管理。（2）功能界面（3）程序邏輯 車臉特征分析（1）功能描述利用圖像識(shí)別功能對(duì)一條過(guò)車數(shù)據(jù)的圖片進(jìn)行詳細(xì)分析。（2）功能界面（3）程序邏輯 首次入城車輛分析（1）功能描述分析時(shí)間段內(nèi)的首次入城車輛。（2）功能界面（3）程序邏輯時(shí)段：分值可進(jìn)行設(shè)置。 年檢逾期統(tǒng)計(jì)（1）功能描述統(tǒng)計(jì)轄區(qū)范圍內(nèi)給定時(shí)間段的過(guò)車中年檢逾期的數(shù)量。結(jié)果：包括同比，環(huán)比和占百分比。結(jié)果：包括同比，環(huán)比和占百分比。 過(guò)車車型統(tǒng)計(jì)（1）功能描述統(tǒng)計(jì)轄區(qū)范圍過(guò)車車型分類數(shù)量，用表格/折線圖/柱狀圖顯示。 機(jī)動(dòng)車保險(xiǎn)記錄查詢（1）功能描述根據(jù)號(hào)牌號(hào)碼、號(hào)牌種類、發(fā)動(dòng)機(jī)號(hào)、車架號(hào)查詢車輛保險(xiǎn)信息（2）功能界面（3）程序邏輯更多：可跳轉(zhuǎn)到人員車輛信息等相關(guān)查詢界面。（2）功能界面（3）程序邏輯圖片：可通過(guò)上傳方式或者通過(guò)系統(tǒng)內(nèi)其他頁(yè)面跳轉(zhuǎn)方式提交。 駕駛?cè)诉`法信息查詢（1）功能描述查詢駕駛?cè)诉`法信息，包括圖片和文字信息。是否關(guān)聯(lián)事故 是否關(guān)聯(lián)違法：鏈接到事故查詢和違法查詢界面。刪除按鈕：從界面移除誤報(bào)或不需要報(bào)的車輛。（2）功能界面（3）程序邏輯側(cè)邊欄：顯示套牌預(yù)警布控報(bào)警。更多：鏈接到假/套牌過(guò)車統(tǒng)計(jì)。 過(guò)車流量（1）功能描述顯示全市7天過(guò)車和當(dāng)日各點(diǎn)位過(guò)車記錄。地圖：與餅圖聯(lián)動(dòng)，點(diǎn)擊餅圖區(qū)域，地圖高亮標(biāo)示，所有涉及的卡點(diǎn)。與 Hadoop 類似，Spark 支持單節(jié)點(diǎn)集群或多節(jié)點(diǎn)集群。首先，Spark 是為集群計(jì)算中的特定類型的工作負(fù)載而設(shè)計(jì)，即那些在并行操作之間重用工作數(shù)據(jù)集（比如機(jī)器學(xué)習(xí)算法）的工作負(fù)載