王冬梅

摘要：高校業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)資源的結(jié)構(gòu)、內(nèi)容以及數(shù)據(jù)利用價(jià)值還不夠清晰，尚未真正發(fā)揮應(yīng)有作用。以筆者所在高校為例，本文介紹基于Hadoop的“智慧校園大數(shù)據(jù)平臺(tái)”的數(shù)據(jù)建設(shè)方案。文章根據(jù)學(xué)?，F(xiàn)狀提出適合高校信息化建設(shè)的數(shù)據(jù)治理方案，主要通過(guò)Hadoop分布式系統(tǒng)架構(gòu)為大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)提供底層支撐，通過(guò)共享數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)權(quán)威數(shù)據(jù)，通過(guò)智慧校園大數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流調(diào)用和共享，為大數(shù)據(jù)分析和決策提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞：Hadoop集群；智慧校園；共享數(shù)據(jù)中心；大數(shù)據(jù)平臺(tái)

引言

高校業(yè)務(wù)系統(tǒng)與校園信息系統(tǒng)緊密結(jié)合，形成了海量數(shù)據(jù)資源，但這些數(shù)據(jù)資源的結(jié)構(gòu)、內(nèi)容以及數(shù)據(jù)利用價(jià)值還不夠清晰，對(duì)信息共享、處理涉及多個(gè)系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)時(shí)，需要整合多個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)、資源，處理跨數(shù)據(jù)庫(kù)、跨平臺(tái)等多方面的工作，數(shù)據(jù)流程容易產(chǎn)生混亂，尚未真正發(fā)揮應(yīng)有作用。需要形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務(wù)鏈，構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，提高數(shù)據(jù)可視化監(jiān)控能力，為上層應(yīng)用提供數(shù)據(jù)服務(wù)[1]。同時(shí)，在高校信息化建設(shè)的過(guò)程中，學(xué)校各業(yè)務(wù)系統(tǒng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)都是以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，但在教學(xué)過(guò)程中產(chǎn)生大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如在線課程資源、學(xué)習(xí)行為軌跡數(shù)據(jù)、上網(wǎng)行為數(shù)據(jù)等。為探索有效解決以上問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)智能預(yù)測(cè)、智能輔助決策與管理的高校智慧校園，以筆者所在高校為例，本文引入高校“智慧校園大數(shù)據(jù)平臺(tái)”的概念，平臺(tái)充分兼顧各種數(shù)據(jù)源類(lèi)型的集成、治理和可視化要求，提供統(tǒng)一集成和共享服務(wù)。

1. 高校大數(shù)據(jù)治理與建設(shè)目標(biāo)

平臺(tái)架構(gòu)的設(shè)計(jì)需要充分考慮其先進(jìn)性并且可以落地實(shí)施，能為學(xué)校下階段的發(fā)展提供有力支撐，建立數(shù)據(jù)生產(chǎn)、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)以及數(shù)據(jù)應(yīng)用的閉環(huán)數(shù)據(jù)生態(tài)，建設(shè)高校權(quán)威數(shù)據(jù)中心，明確數(shù)據(jù)利用價(jià)值，為大數(shù)據(jù)分析提供基礎(chǔ)。建立數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、處理、分析和使用等方面的規(guī)范，包括數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限、數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等措施。

高校數(shù)據(jù)治理與建設(shè)的一般目標(biāo)如下：

（1）統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，沉淀公共數(shù)據(jù)。智慧校園大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以將散亂的數(shù)據(jù)整合起來(lái)進(jìn)行統(tǒng)一管理，使得數(shù)據(jù)更加全面、準(zhǔn)確、可靠。這有助于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和可信度，從而為大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用打下更加穩(wěn)定、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

（2）實(shí)現(xiàn)快速數(shù)據(jù)處理。智慧校園大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以利用分布式計(jì)算技術(shù)和并行處理技術(shù)，加快數(shù)據(jù)處理速度，這對(duì)于需要快速響應(yīng)的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用非常重要，可以大大提高數(shù)據(jù)處理效率和分析速度。

（3）保障數(shù)據(jù)安全。治理后建設(shè)的智慧校園大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的安全保護(hù)，包括數(shù)據(jù)權(quán)限管理、數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)、數(shù)據(jù)加密等功能，可以有效地防范數(shù)據(jù)泄露和數(shù)據(jù)損失風(fēng)險(xiǎn)。

（4）實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享與協(xié)作。智慧校園大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以建設(shè)共享數(shù)據(jù)中心，通過(guò)共享數(shù)據(jù)中心、角色授權(quán)、API接口等提供多用戶協(xié)同工作環(huán)境，支持不同用戶之間的數(shù)據(jù)共享和協(xié)作，這對(duì)于開(kāi)展大規(guī)?？鐚W(xué)科、跨部門(mén)合作研究非常有益，可以加速知識(shí)創(chuàng)新和科學(xué)進(jìn)步。

（5）探索數(shù)據(jù)挖掘與分析。可以集成各種數(shù)據(jù)挖掘和分析工具，如機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化等，幫助用戶更加深入地挖掘數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和價(jià)值，發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)和洞見(jiàn)，從而為科學(xué)研究和教育教學(xué)服務(wù)。

2. 基于Hadoop的校園大數(shù)據(jù)平臺(tái)整體架構(gòu)設(shè)計(jì)

以筆者所在高校為例，介紹本校“智慧校園大數(shù)據(jù)平臺(tái)”的核心架構(gòu)?；贖adoop 生態(tài)集群以構(gòu)建底層服務(wù)支撐，以各種可視化圖形的方式呈現(xiàn)給各類(lèi)業(yè)務(wù)人員，滿足不同角色用戶的需求，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值。

2.1 整體架構(gòu)

整體架構(gòu)設(shè)計(jì)需要充分考慮其先進(jìn)性并且可以落地實(shí)施，能為學(xué)校未來(lái)五年的發(fā)展提供有力支撐。基于共享數(shù)據(jù)中心建設(shè)的大數(shù)據(jù)生態(tài)鏈，以現(xiàn)有各類(lèi)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)為底層支撐，將智慧校園相關(guān)數(shù)據(jù)采集到Hadoop集群中進(jìn)行分布式文件存儲(chǔ)，具體如圖1所示。通過(guò)建設(shè)共享數(shù)據(jù)中心，構(gòu)建大數(shù)據(jù)生態(tài)鏈，對(duì)資源進(jìn)行整合和業(yè)務(wù)流程優(yōu)化，通過(guò)分布式文件系統(tǒng) Hdfs對(duì)多維數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)、分類(lèi)、降維、聚類(lèi)分析與可視化呈現(xiàn)。

2.2 數(shù)據(jù)源層

當(dāng)前高校信息化建設(shè)中，各應(yīng)用系統(tǒng)建設(shè)以業(yè)務(wù)需求為導(dǎo)向獨(dú)立運(yùn)行，同時(shí)安防監(jiān)控、在線課程資源、上網(wǎng)行為等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)資源在智慧校園建設(shè)中的作用已經(jīng)體現(xiàn)。為實(shí)現(xiàn)智能預(yù)測(cè)、智能輔助決策與管理的高校智慧校園，建設(shè)權(quán)威的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)須首先確定數(shù)據(jù)來(lái)源，形成有效的數(shù)據(jù)資源，為各類(lèi)業(yè)務(wù)或決策系統(tǒng)服務(wù)。數(shù)據(jù)來(lái)源應(yīng)包括現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)（如教務(wù)、科研、人事等）、職能部門(mén)數(shù)據(jù)、師生用戶行為軌跡數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)源層集成新的本地?cái)?shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)智能填報(bào)系統(tǒng)采集臨時(shí)、零散數(shù)據(jù)，完善信息標(biāo)準(zhǔn)、深入數(shù)據(jù)治理、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量及數(shù)據(jù)安全、為建設(shè)校級(jí)全量數(shù)據(jù)中心打好基礎(chǔ)。同時(shí)在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中須結(jié)合教育部標(biāo)準(zhǔn)，制定規(guī)范，設(shè)計(jì)校級(jí)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、流數(shù)據(jù)須進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換，分類(lèi)管理。

2.3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊

運(yùn)用云計(jì)算技術(shù)，采用 MapReduce算法和HDFS分布式文件系統(tǒng)，建立分布式數(shù)據(jù)庫(kù) Hadoop集群系統(tǒng)，為師生提供在線的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)，采用 hdfs、hbase 和 sqoop 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存取，其中hdfs已成為大數(shù)據(jù)磁盤(pán)存儲(chǔ)的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)，主要應(yīng)用于海量日志類(lèi)大文件的在線存儲(chǔ)。 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層借助于Hadoop的MapReduce模塊將數(shù)據(jù)批量寫(xiě)入HBase分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中，Hadoop計(jì)算機(jī)集群的架構(gòu)為主/從部署架構(gòu)，也就是Ｍaster/Slave部署架構(gòu)[2]，使用一個(gè)管理節(jié)點(diǎn)、多個(gè)子節(jié)點(diǎn)的方式，保證數(shù)據(jù)的安全性和可靠性，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的冗余存儲(chǔ)。各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)經(jīng)采集、清洗后存儲(chǔ)于共享數(shù)據(jù)中心，形成權(quán)威的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)倉(cāng)庫(kù)。共享數(shù)據(jù)中心采用數(shù)據(jù)分區(qū)設(shè)計(jì)，如緩沖區(qū)、核心區(qū)、主題區(qū)等。一方面，對(duì)不同類(lèi)型數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)分，保障數(shù)據(jù)體系的劃分清晰和區(qū)域內(nèi)部的靈活擴(kuò)展；另一方面，根據(jù)不同的數(shù)據(jù)分區(qū)內(nèi)數(shù)據(jù)特性的不同，可以設(shè)置不同的安全和訪問(wèn)策略。

2.4 數(shù)據(jù)接口模塊

數(shù)據(jù)接口模塊承擔(dān)連接不同源頭和目標(biāo)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的任務(wù)，并將其以一種可接受的格式傳遞到目標(biāo)位置。該模塊還負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和處理等任務(wù)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。常用的數(shù)據(jù)交換技術(shù)有ETL、ELT和Data Virtualization。ETL技術(shù)將數(shù)據(jù)從源系統(tǒng)中提取出來(lái)，經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換之后再加載到目標(biāo)系統(tǒng)中；ELT是在將數(shù)據(jù)加載到目標(biāo)系統(tǒng)之后再進(jìn)行轉(zhuǎn)換；Data Virtualization技術(shù)允許用戶在不將數(shù)據(jù)物理移動(dòng)的情況下，通過(guò)虛擬視圖訪問(wèn)分散的數(shù)據(jù)源，允許用戶對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)源進(jìn)行聯(lián)合查詢，并將結(jié)果組合成一個(gè)單一的虛擬表。該模塊支持為場(chǎng)景化應(yīng)用開(kāi)發(fā)提供基于HTTP的API數(shù)據(jù)服務(wù)接口，并提供各個(gè)API開(kāi)發(fā)規(guī)范文檔，便于用戶或開(kāi)發(fā)商基于API接口數(shù)據(jù)場(chǎng)景應(yīng)用，在具體的模塊功能設(shè)計(jì)中，數(shù)據(jù)接口模塊的設(shè)計(jì)還應(yīng)考慮支持腳本化開(kāi)發(fā)、勾選式開(kāi)發(fā)、服務(wù)化開(kāi)發(fā)等功能。

2.5 大數(shù)據(jù)分析模塊

大數(shù)據(jù)分析層在Hadoop的Map Reduce編程模型上，構(gòu)建各類(lèi)數(shù)據(jù)分析包，對(duì)提交的學(xué)生大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。例如，筆者所在學(xué)校在大數(shù)據(jù)共享與分析的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了基于人臉識(shí)別的晚歸預(yù)警提醒、陌生人員入侵校園提醒、可疑人員行為軌跡查詢，提前對(duì)學(xué)生的學(xué)業(yè)和狀態(tài)進(jìn)行有效干預(yù)，防止意外發(fā)生[3]?；贖adoop構(gòu)建的大數(shù)據(jù)共享服務(wù)，實(shí)現(xiàn)了教師工作量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集，從人事、教務(wù)、學(xué)籍等各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中抽取、清洗獲得有效數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析、轉(zhuǎn)換，為教師工作量計(jì)算和考核提供了智能化的服務(wù)，真正意義上做到了讓數(shù)據(jù)跑起來(lái)、用起來(lái)，方便了學(xué)校的管理。

2.6 數(shù)據(jù)流向服務(wù)設(shè)計(jì)

從數(shù)據(jù)流的應(yīng)用設(shè)計(jì)來(lái)看，共享數(shù)據(jù)中心主要以業(yè)務(wù)系統(tǒng)應(yīng)用為主，供業(yè)務(wù)人員使用，而各業(yè)務(wù)系統(tǒng)又可以提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、輔助數(shù)據(jù)和中間件服務(wù)，各業(yè)務(wù)系統(tǒng)通過(guò)數(shù)據(jù)交換中間件服務(wù)實(shí)現(xiàn)了與共享數(shù)據(jù)中心平臺(tái)之間的信息共享和交換。此外，各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)又可以下行至共享數(shù)據(jù)中心，與其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)共享數(shù)據(jù)。業(yè)務(wù)子系統(tǒng)既是數(shù)據(jù)的提供者，也是共享數(shù)據(jù)的受益者。相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)可以把數(shù)據(jù)提供給共享庫(kù)，如迎新工作可以提供學(xué)生信息，其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)可以通過(guò)共享庫(kù)獲取數(shù)據(jù)。

3. 技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)

3.1 數(shù)據(jù)訪問(wèn)接口API設(shè)計(jì)

智慧校園大數(shù)據(jù)平臺(tái)通過(guò)數(shù)據(jù)訪問(wèn)接口API訪問(wèn)共享數(shù)據(jù)中心，為用戶和不同業(yè)務(wù)提供數(shù)據(jù)共享服務(wù)，可提供多用戶協(xié)同工作環(huán)境，支持不同用戶、不同業(yè)務(wù)之間的數(shù)據(jù)共享和協(xié)作。筆者所在高校共享數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)通過(guò)API來(lái)提供數(shù)據(jù)服務(wù)，方便校內(nèi)各業(yè)務(wù)快速獲取所需數(shù)據(jù)，同時(shí)也增加數(shù)據(jù)中心的曝光度和影響力。在設(shè)計(jì)API之前，可按以下步驟進(jìn)行：（1）明確API的需求和范圍、涉及功能，明確目標(biāo)用戶以及需要共享與保護(hù)的數(shù)據(jù)范圍；（2）根據(jù)需求和范圍設(shè)計(jì)API的調(diào)用方式、返回?cái)?shù)據(jù)格式等；（3）設(shè)計(jì)API的架構(gòu)和協(xié)議，同時(shí)考慮安全性、可擴(kuò)展性、易用性等因素。例如，選擇RESTful API架構(gòu)，并采用HTTPS協(xié)議進(jìn)行通信，可以提高API的安全性。

3.2 Hadoop集群部署

Hadoop集群是一個(gè)分布式的計(jì)算平臺(tái)，可提供海量數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)、分布式計(jì)算和分布式管理功能。Hadoop集群基于 MapReduce開(kāi)發(fā)框架，集群的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理、資源管理和任務(wù)調(diào)度等功能于一體，把任務(wù)劃分成多個(gè)小任務(wù)，將這些任務(wù)通過(guò) MapReduce計(jì)算框架中的 map函數(shù)將數(shù)據(jù)分割成小塊后寫(xiě)入磁盤(pán)或文件系統(tǒng)中，并使用 HDFS對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和管理。Hadoop集群可運(yùn)行在多個(gè)計(jì)算機(jī)上，包括 PC機(jī)、服務(wù)器和移動(dòng)終端。分布式計(jì)算能降低系統(tǒng)總體擁有成本，同時(shí)還能保證數(shù)據(jù)的完整性和一致性。

Hadoop集群具體來(lái)說(shuō)包含兩個(gè)集群：HDFS集群和YARN集群，兩者邏輯上分離，但物理上常在一起。HDFS集群負(fù)責(zé)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，集群中的角色主要有：NameNode、DataNode、SecondaryNameNode。YARN集群負(fù)責(zé)海量數(shù)據(jù)運(yùn)算時(shí)的資源調(diào)度，集群中的角色主要有ResourceManager、NodeManager。

智慧校園大數(shù)據(jù)平臺(tái)采用Hadoop作為數(shù)據(jù)處理框架，HDFS作為分布式文件系統(tǒng)。本文大數(shù)據(jù)平臺(tái)采用Cluster mode（群集模式）－單節(jié)點(diǎn)模式－高可用HA模式部署，該集群模式主要用于生產(chǎn)環(huán)境部署[4]，會(huì)使用N臺(tái)主機(jī)組成一個(gè)Hadoop集群。這種部署模式下，主節(jié)點(diǎn)和從節(jié)點(diǎn)會(huì)分開(kāi)部署在不同的機(jī)器上，由多個(gè)節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，具體可視高校所要處理的數(shù)量大小以及及時(shí)性要求所定，1臺(tái)作為Namenode主節(jié)點(diǎn)，N臺(tái)作為Datanode從節(jié)點(diǎn)。

結(jié)語(yǔ)

借助大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)輔助教育教學(xué)管理、輔助智能決策，優(yōu)化改革創(chuàng)新，必須從數(shù)據(jù)治理抓起，對(duì)當(dāng)前系統(tǒng)進(jìn)行有效整合，提高數(shù)據(jù)共享，建設(shè)校情分析、跨部門(mén)數(shù)據(jù)共享查詢、狀態(tài)數(shù)據(jù)采集等數(shù)據(jù)應(yīng)用，提供能自主設(shè)計(jì)、管理數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景的工具，形成校級(jí)數(shù)據(jù)應(yīng)用市場(chǎng)，完善從需求到服務(wù)的數(shù)據(jù)生態(tài)鏈，實(shí)現(xiàn)全生命周期管理。逐步清晰數(shù)據(jù)的利用價(jià)值，基于數(shù)據(jù)生態(tài)鏈實(shí)現(xiàn)信息與業(yè)務(wù)的相互融合，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析展示與智能決策需求。

以筆者所在學(xué)校為例，隨著數(shù)據(jù)治理的進(jìn)行，共享數(shù)據(jù)中心逐步投入信息使用中，對(duì)學(xué)校的數(shù)字化校園建設(shè)與學(xué)校教育教學(xué)管理起到重要的作用，真正意義上做到了讓數(shù)據(jù)跑起來(lái)、用起來(lái)。利用Hadoop框架分布式文件系統(tǒng)Hdfs和MapReduce，將多維數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)、分類(lèi)、降維等分析與可視化呈現(xiàn)，開(kāi)創(chuàng)了智慧校園教育管理決策科學(xué)化、管理智能化、監(jiān)督過(guò)程化的新模式，為教育改革和創(chuàng)新提供支持和指導(dǎo)。

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作者簡(jiǎn)介：王冬梅，碩士，高級(jí)工程師，研究方向：大數(shù)據(jù)分析。

基金項(xiàng)目：南京城市職業(yè)學(xué)院2020-2023年度校級(jí)課題——高校智慧校園大數(shù)據(jù)采集與分析研究（編號(hào)：KY202016）。