智慧公安大数据平台建设及应用技术最佳方案

• 项目建设目标：构建支撑公安情报应用的大数据平台，实现 “数据查询、预警分析、综合分析、治安管理、指挥调度” 五大核心场景的智能化，提升公安情报处理效率与精准度。

• 1.3 项目建设内容：涵盖系统总体架构设计、网络及硬件环境搭建、数据能力开发（采集、加工、存储）、应用功能开发（公安专属查询与分析模块）四大核心板块。

二、系统架构与硬件环境（第 2-3 章内容）

1. 系统总体架构

采用 “分层设计” 思路，从下至上分为：

• 数据层
  ：汇聚多源数据（信令、基站、用户详单、网页数据等）；
• 加工层
  ：分为实时加工（Spark）与定时加工（Hadoop），处理数据并存储；
• 应用层
  ：面向公安用户提供查询、分析、告警等功能。

2. 网络及硬件环境

三、数据能力开发（第 4 章内容）

1. 数据采集（4.2 节）

2. 数据加工（4.3-4.4 节）

• 实时数据加工（4.3 节）：

• 核心技术：Spark 平台（实时计算框架）、Spark Streaming（流处理模块）；
• 功能：对实时采集的信令、位置等数据进行即时处理，输出可直接用于查询的结果（如实时号码位置）。

• 定时数据加工（4.4 节）：

• 核心技术：Hadoop（海量数据分布式处理）+Hbase（NoSQL 数据库，存储非结构化 / 半结构化数据）+Oracle（关系型数据库，用于数据展现）；
• 功能：对定时采集的历史数据（如详单、用户行为）进行批量加工，存储至对应数据库，支撑公安历史数据查询与统计分析。

3. 数据存储策略（4.4.1 节）

• 实时数据
  ：暂存于 Spark 内存，满足即时查询需求后按需清理；
• 海量历史数据
  ：存储于 Hadoop 集群，支持 PB 级数据存储；
• 结构化查询数据
  ：存储于 Oracle 数据库，用于公安用户可视化查询（如机主信息、详单明细）。

四、应用功能开发（第 5 章内容）

核心为公安情报应用功能，聚焦 “数据查询” 场景，包含 8 大核心模块：

关键问题

问题 1：该智慧公安大数据平台的核心技术架构是什么？如何支撑 “实时 + 定时” 两类数据处理需求？

答案：

平台采用 “分层技术架构”，核心技术栈围绕 “实时处理” 与 “定时处理” 双模式设计，具体支撑如下：

• 核心技术架构
  ：分为数据层（多源数据采集）、加工层（实时 + 定时处理）、应用层（公安查询功能）三层；
• 实时数据处理支撑
  ：采用Spark 平台+Spark Streaming流处理技术，低延迟处理信令、实时位置等数据，输出即时查询结果（如号码实时位置），满足公安 “实时追踪” 需求；
• 定时数据处理支撑
  ：采用Hadoop+Hbase+Oracle组合，Hadoop 处理海量历史数据，Hbase 存储非结构化数据（如轨迹），Oracle 存储结构化数据（如机主信息），支撑公安 “历史回溯、统计分析” 需求（如查询一周内的号码详单）。

问题 2：该平台的 “数据能力开发” 模块包含哪些环节？各环节的核心任务与公安情报应用有何关联？

答案：

“数据能力开发” 包含数据采集、数据加工、数据存储三个核心环节，各环节与公安情报应用的关联如下：

1. 数据采集环节：

• 核心任务：分三类采集数据（实时数据：信令 / 位置；定时数据：详单 / 机主信息；网页非结构化数据：网上异动）；
• 关联应用：为公安提供 “全维度数据来源”，如实时位置支撑嫌疑人追踪，网上异动数据支撑网络舆情监测。

• 核心任务：实时加工（Spark）输出即时结果，定时加工（Hadoop）处理历史数据；
• 关联应用：解决公安 “即时查询” 与 “历史分析” 双需求，如实时加工支撑紧急追逃，定时加工支撑案件回溯调查。

• 核心任务：按数据类型存储（实时存 Spark、历史存 Hadoop、结构化存 Oracle）；
• 关联应用：平衡 “查询效率” 与 “存储成本”，如 Oracle 存储机主信息确保快速查询，Hadoop 存储海量轨迹降低成本。

问题 3：该平台的核心应用功能如何针对性解决公安情报工作的痛点？请举例说明。

答案：

平台核心应用功能（8 大查询模块）针对公安情报 “找人、查关系、追轨迹、控治安” 四大痛点设计，举例如下：

1. 痛点 1：嫌疑人位置难追踪→号码位置查询模块：

• 解决逻辑：实时 / 历史查询号码位置，结合基站信息锁定范围；
• 应用：办案人员通过目标号码实时位置，快速缩小排查区域，提高抓捕效率。

• 解决逻辑：分析目标号码的联系人网络（通话频次、时长），识别核心关联人员；
• 应用：从单个嫌疑人号码出发，挖掘其团伙成员，扩大案件调查范围。

• 解决逻辑：统计特定区域外来人员数量、来源地，结合热力分析展示人员密度；
• 应用：大型活动（如展会）期间，提前管控重点区域外来人员，降低治安风险。

• 解决逻辑：解析网页非结构化数据，监测敏感内容浏览、异常账号活动；
• 应用：及时发现网络诈骗、煽动性言论等行为，防范网络犯罪扩散。