火災(zāi)調(diào)查大數(shù)據(jù)建設(shè)途徑與思考

火災(zāi)調(diào)查與預(yù)防的核心在于精確、及時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與處理。2023年上半年全國(guó)日均火災(zāi)超3000起，造成重大人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失。這一情況凸顯了傳統(tǒng)火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的局限性，即依賴于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備而缺乏預(yù)測(cè)功能，數(shù)據(jù)管理能力不足，缺乏有效的數(shù)據(jù)挖掘和分析應(yīng)用。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，本研究利用Hadoop、Storm、HBase、Kafka等大數(shù)據(jù)技術(shù)，建立了一個(gè)綜合性的消防大數(shù)據(jù)中心。該中心能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的高效采集、處理、分發(fā)和存儲(chǔ)，為上層應(yīng)用提供準(zhǔn)確的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，顯著提高了火災(zāi)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度，為火災(zāi)預(yù)防和應(yīng)對(duì)策略的制定提供了數(shù)據(jù)支持。關(guān)鍵詞：火災(zāi)調(diào)查；大數(shù)據(jù)；建設(shè)途徑；信息技術(shù)引言火災(zāi)預(yù)防和應(yīng)對(duì)策略的有效實(shí)施，緊密依賴于對(duì)火災(zāi)大數(shù)據(jù)的深入分析和精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。2023年我國(guó)火災(zāi)形勢(shì)特別突出，居住場(chǎng)所和商業(yè)場(chǎng)所火災(zāi)頻發(fā)，揭示了當(dāng)前火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的不足。這些系統(tǒng)通常在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和實(shí)施先進(jìn)預(yù)測(cè)機(jī)制方面存在明顯短板。為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，發(fā)展基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的消防分析平臺(tái)，可實(shí)現(xiàn)火災(zāi)數(shù)據(jù)的全流程采集、處理和分析。大數(shù)據(jù)建設(shè)在火災(zāi)調(diào)查和預(yù)防中的融合應(yīng)用，為提高火災(zāi)管理效率開(kāi)辟了新路徑。一、火災(zāi)調(diào)查大數(shù)據(jù)分析技術(shù)（一）Hadoop集群應(yīng)對(duì)火災(zāi)數(shù)據(jù)處理Hadoop集群技術(shù)基于高容錯(cuò)性的分布式文件系統(tǒng)HDFS，允許在成本較低的硬件上進(jìn)行部署，同時(shí)確保了數(shù)據(jù)處理的安全性和可靠性。HDFS的設(shè)計(jì)特點(diǎn)使其能夠提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問(wèn)，這對(duì)于處理火災(zāi)相關(guān)的海量數(shù)據(jù)至關(guān)重要。結(jié)合MapReduce框架，Hadoop集群能夠高效執(zhí)行大規(guī)模數(shù)據(jù)的并行計(jì)算任務(wù)。[1]MapReduce的核心操作包括Map、Shuffle和Reduce，這些環(huán)節(jié)共同確保了復(fù)雜火災(zāi)數(shù)據(jù)的有效處理。在火災(zāi)調(diào)查大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用中，資源分配和管理是一個(gè)重要環(huán)節(jié)，Yarn在這方面起到了核心作用。Yarn的加入允許不同的計(jì)算框架接入HDFS，從而不限于僅使用MapReduce計(jì)算框架。Hadoop生態(tài)圈中的其他組件，如分布式非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)HBase、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive、分布式計(jì)算框架Spark，也在火災(zāi)數(shù)據(jù)分析中發(fā)揮著各自的作用。因此，正確選擇和組合這些大數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)于提升火災(zāi)調(diào)查中數(shù)據(jù)處理性能和效率至關(guān)重要，如圖1所示。（二）Storm流式計(jì)算火災(zāi)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)Storm流式計(jì)算作為火災(zāi)調(diào)查中的大數(shù)據(jù)技術(shù)，主要應(yīng)用于處理連續(xù)不斷的流式數(shù)據(jù)。Storm的靈活性表現(xiàn)在與各種編程語(yǔ)言的兼容性，簡(jiǎn)化了操作流程，特別是當(dāng)與Hadoop集群結(jié)合使用時(shí)，其替代MapReduce的能力在火災(zāi)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析中顯得尤為重要。在火災(zāi)調(diào)查大數(shù)據(jù)建設(shè)過(guò)程中，Storm通過(guò)其核心組件Spout和Bolt實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流的有效處理。Spout負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)源的監(jiān)聽(tīng)，而B(niǎo)olt則負(fù)責(zé)具體的數(shù)據(jù)處理。[2]這一流程在火災(zāi)調(diào)查中尤為關(guān)鍵，因?yàn)榛馂?zāi)數(shù)據(jù)通常涉及多個(gè)數(shù)據(jù)源和復(fù)雜的數(shù)據(jù)流。Storm的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)提供了高度的靈活性和復(fù)雜性，允許數(shù)據(jù)流的多樣化處理和消耗，這對(duì)于火災(zāi)情況下多變的數(shù)據(jù)特別有利。Storm的穩(wěn)定性得益于其架構(gòu)設(shè)計(jì)，其中主節(jié)點(diǎn)Nimbus和工作節(jié)點(diǎn)Supervisors的角色劃分清晰。所有的協(xié)調(diào)工作通過(guò)Zookeeper集群完成，保證了系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和狀態(tài)的持續(xù)維護(hù)。（三）HBase管理技術(shù)作為一個(gè)分布式、面向列的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)，HBase起源于Google的Bigtable，它基于Hadoop的分布式文件系統(tǒng)（HDFS）提供分布式存儲(chǔ)功能。與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)相比，HBase特別適用于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，這在處理復(fù)雜的火災(zāi)數(shù)據(jù)時(shí)顯得尤為關(guān)鍵。HBase的存儲(chǔ)模式是基于列而不是行，提供了高性能、高可靠性、可伸縮性和實(shí)時(shí)讀寫的特點(diǎn)，這些特性在火災(zāi)數(shù)據(jù)的快速讀寫和管理中至關(guān)重要。在HBase數(shù)據(jù)庫(kù)的核心操作中，數(shù)據(jù)讀寫是基本功能。HBase集群的操作依賴于Zookeeper，后者是一個(gè)分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù)，負(fù)責(zé)管理元數(shù)據(jù)信息表，指導(dǎo)客戶端到達(dá)所請(qǐng)求數(shù)據(jù)的具體位置。HBase寫數(shù)據(jù)操作流程包括客戶端連接到Zookeeper服務(wù)器，定位到特定的Meta表，然后將數(shù)據(jù)發(fā)送到相應(yīng)的Region服務(wù)器進(jìn)行處理（如圖2所示）。HBase的讀數(shù)據(jù)操作則涉及從Zookeeper定位到所需數(shù)據(jù)的RegionServer，然后由客戶端發(fā)出讀取請(qǐng)求（如圖3所示）。RegionService在處理請(qǐng)求時(shí)，會(huì)先查看MemoryStore，然后檢查BlockCache，最后查詢StoreFile。這一過(guò)程確保了從多個(gè)存儲(chǔ)層次高效檢索數(shù)據(jù)，對(duì)于火災(zāi)案例分析和數(shù)據(jù)挖掘至關(guān)重要。（四）Kafka技術(shù)快速分發(fā)火災(zāi)數(shù)據(jù)作為Apache開(kāi)源項(xiàng)目的一部分，Kafka是一個(gè)專門用于處理流式數(shù)據(jù)的高效消息系統(tǒng)。其在火災(zāi)調(diào)查大數(shù)據(jù)建設(shè)中的應(yīng)用主要得益于其高性能、可擴(kuò)展性及數(shù)據(jù)可持久化的特點(diǎn)。Kafka能夠作為消息中間件，有效管理和傳遞火災(zāi)相關(guān)數(shù)據(jù)，確保信息的實(shí)時(shí)和準(zhǔn)確傳輸。Kafka的架構(gòu)包括消息生產(chǎn)者（Producer）和消息消費(fèi)者（Consumer）。[3]在火災(zāi)數(shù)據(jù)分析中，生產(chǎn)者的作用是創(chuàng)建主題并發(fā)布相關(guān)消息，而消費(fèi)者則訂閱這些主題，實(shí)時(shí)獲取更新的火災(zāi)信息。這種發(fā)布訂閱系統(tǒng)使得Kafka在處理火災(zāi)數(shù)據(jù)流時(shí)能夠提供更高的吞吐率和更好的性能，相比其他消息隊(duì)列系統(tǒng)，如RabbitMQ，Kafka更適合于大數(shù)據(jù)場(chǎng)景。Kafka集群通常由多個(gè)服務(wù)器（Broker）組成，這些Broker通過(guò)Zookeeper進(jìn)行資源配置和集群管理。二、火災(zāi)調(diào)查大數(shù)據(jù)建設(shè)途徑（一）利用Storm與Hadoop集群優(yōu)化數(shù)據(jù)流處理在火災(zāi)調(diào)查的大數(shù)據(jù)建設(shè)中，通常使用Storm與Hadoop集群優(yōu)化數(shù)據(jù)流處理。Storm流計(jì)算框架的實(shí)時(shí)處理能力對(duì)于管理和分析物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)至關(guān)重要。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，涵蓋了火災(zāi)自動(dòng)報(bào)警系統(tǒng)、智慧煙感、消防水系統(tǒng)等關(guān)鍵信息，以16進(jìn)制數(shù)字形式通過(guò)TCP協(xié)議傳輸。Storm在處理物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)方面，通過(guò)其Spout組件，能夠有效監(jiān)聽(tīng)和接收這些數(shù)據(jù)源。Hadoop集群在此過(guò)程中提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理能力。結(jié)合Storm，Hadoop能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)大量、不斷變化的火災(zāi)數(shù)據(jù)進(jìn)行高效處理。Hadoop的分布式文件系統(tǒng)（HDFS）為這些大量數(shù)據(jù)提供了可靠的存儲(chǔ)解決方案，而Storm則提供了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的處理能力。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)分類進(jìn)一步增加了數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜性，報(bào)警數(shù)據(jù)和非報(bào)警數(shù)據(jù)都需要不同的處理邏輯。（二）借助HBase數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)火災(zāi)數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)HBase作為一種高效的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，特別適合于處理物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)包括報(bào)警數(shù)據(jù)和非報(bào)警數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)處理后，都需要在HBase中進(jìn)行持久化存儲(chǔ)。此外，對(duì)于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL進(jìn)行持久化。這些數(shù)據(jù)包括單位信息表、單位火災(zāi)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)表和歷史火災(zāi)數(shù)據(jù)表等，涵蓋了單位的基本信息和火災(zāi)歷史記錄。這些信息的存儲(chǔ)對(duì)于火災(zāi)調(diào)查和預(yù)防具有重要意義。Redis數(shù)據(jù)庫(kù)通常作為緩存層進(jìn)行應(yīng)用，Redis中存儲(chǔ)的是每種設(shè)備的最新一條心跳數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新，為消防大數(shù)據(jù)中心提供了即時(shí)的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。HBase和MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)包括從數(shù)據(jù)遷移到存儲(chǔ)操作的全過(guò)程。對(duì)于MySQL，主要任務(wù)是數(shù)據(jù)遷移，而對(duì)于HBase，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)更為復(fù)雜。HBase的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)涉及到在Hadoop集群上啟動(dòng)HBase，通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)連接到HBase，并將處理后的數(shù)據(jù)插入到指定表中。（三）依靠Kafka系統(tǒng)滿足數(shù)據(jù)分發(fā)與實(shí)時(shí)分析Kafka作為一種高效的消息傳遞系統(tǒng)，主要應(yīng)用于處理由消防大數(shù)據(jù)中心和數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。它采用生產(chǎn)者消費(fèi)者模式來(lái)解決數(shù)據(jù)生產(chǎn)速度和消費(fèi)速度不匹配的問(wèn)題，通過(guò)隊(duì)列來(lái)實(shí)現(xiàn)消息的緩存。在Kafka的數(shù)據(jù)分發(fā)機(jī)制中，創(chuàng)建了多個(gè)數(shù)據(jù)隊(duì)列，用以處理不同類型的消防數(shù)據(jù)，如物聯(lián)網(wǎng)心跳數(shù)據(jù)隊(duì)列、報(bào)警數(shù)據(jù)隊(duì)列和離線故障隊(duì)列等。這種分隊(duì)列處理的方法不僅確保了數(shù)據(jù)的有效管理，而且提高了數(shù)據(jù)處理效率。通過(guò)這些隊(duì)列，Kafka將數(shù)據(jù)分發(fā)給不同的訂閱者，這些訂閱者包括智慧消防總平臺(tái)、分平臺(tái)以及移動(dòng)端APP等業(yè)務(wù)平臺(tái)。數(shù)據(jù)處理功能的實(shí)現(xiàn)已經(jīng)將那些需要被分發(fā)的數(shù)據(jù)寫入到Kafka相應(yīng)的Topic中，可以根據(jù)主題和內(nèi)容進(jìn)行發(fā)送。為了確保數(shù)據(jù)分發(fā)的順利進(jìn)行（如表1所示），需要啟動(dòng)Zookeeper服務(wù)，因?yàn)镵afka依賴Zookeeper來(lái)完成資源的調(diào)度和管理。隨后，Kafka根據(jù)數(shù)據(jù)的功能和類型創(chuàng)建不同的主題，并啟動(dòng)生產(chǎn)者。此時(shí)，消費(fèi)者可以按需訂閱對(duì)應(yīng)主題的數(shù)據(jù)，具體到消防大數(shù)據(jù)中心的分發(fā)功能，其實(shí)現(xiàn)步驟包括但不限于生產(chǎn)者消費(fèi)者模式的建立、業(yè)務(wù)平臺(tái)的消息接收等。表格“數(shù)據(jù)分發(fā)功能實(shí)現(xiàn)步驟”詳細(xì)闡述了這一過(guò)程，提供了關(guān)于如何在不同業(yè)務(wù)平臺(tái)中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分發(fā)的具體指導(dǎo)。（四）融合LSTM算法與局部加權(quán)回歸以預(yù)測(cè)火災(zāi)在火災(zāi)調(diào)查的大數(shù)據(jù)建設(shè)過(guò)程中，利用LSTM算法與局部加權(quán)回歸可以精準(zhǔn)預(yù)測(cè)火災(zāi)。[4]這一方法的核心在于利用局部加權(quán)線性回歸（LWLR）和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）對(duì)火災(zāi)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析和預(yù)測(cè)，從而提高火災(zāi)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。局部加權(quán)回歸算法特別適用于處理具有周期性或波動(dòng)性的數(shù)據(jù)，這在火災(zāi)數(shù)據(jù)分析中尤為重要。通過(guò)為每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)分配不同的權(quán)重，LWLR能夠更精確擬合數(shù)據(jù)集的局部特征。這種方法通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)的中心值并連接所有中心值，得到加權(quán)線性回歸曲線，能夠更好反映數(shù)據(jù)的局部趨勢(shì)和模式。與此同時(shí)，LSTM算法作為一種改進(jìn)的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，解決了傳統(tǒng)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)只能短時(shí)記憶的限制。LSTM通過(guò)維護(hù)兩個(gè)狀態(tài)信息，一個(gè)存儲(chǔ)短期信息，另一個(gè)存儲(chǔ)長(zhǎng)期信息，有效實(shí)現(xiàn)了長(zhǎng)期數(shù)據(jù)信息的記憶保存。這使得LSTM特別適合于處理火災(zāi)數(shù)據(jù)，因?yàn)榛馂?zāi)特征信號(hào)通常是一串時(shí)間序列信號(hào)，需要長(zhǎng)期記憶功能來(lái)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。結(jié)合這兩種方法，在火災(zāi)預(yù)測(cè)階段，能夠有效分析歷史火災(zāi)數(shù)據(jù)，包括歷史火災(zāi)統(tǒng)計(jì)對(duì)比分析、火災(zāi)原因分析、區(qū)域歷史滅火救援?dāng)?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的綜合分