張敬鋒 劉瓊 李磊 安徽省公安廳科技信息化處

引言

公安視頻圖像信息系統(tǒng)會(huì)產(chǎn)生大量視頻、文字、圖片、音頻等數(shù)據(jù)。系統(tǒng)中產(chǎn)生的大量多種類型數(shù)據(jù)，價(jià)值密度極低，以視頻為例，一部一小時(shí)的視頻，在連續(xù)不間斷的監(jiān)控中，有用數(shù)據(jù)可能僅有一二秒。在如此海量的數(shù)據(jù)面前，如何通過強(qiáng)大的機(jī)器算法迅速完成數(shù)據(jù)的價(jià)值“提純”是目前大數(shù)據(jù)背景下最重要的應(yīng)用。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們?cè)絹碓角宄匾庾R(shí)到數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的價(jià)值。海量數(shù)據(jù)的擁有者在積極尋求方法利用手中的數(shù)據(jù)。然而，爆發(fā)式增長的數(shù)據(jù)量正在超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的處理能力。為了應(yīng)對(duì)這樣的增長，需要對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行升級(jí)?；谛⌒蜋C(jī)DB2或Oracle架構(gòu)的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫升級(jí)依靠縱向擴(kuò)展，也就是通過提升服務(wù)器本身的性能來提高處理能力。更大更強(qiáng)的服務(wù)器價(jià)格高昂，但性能的提升卻是有限的。

Hadoop架構(gòu)很好地解決了擴(kuò)展的瓶頸，它設(shè)計(jì)部署在經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的硬件上，通過橫向擴(kuò)展，便可無限提升數(shù)據(jù)處理能力?；贖adoop的大數(shù)據(jù)軟件因?yàn)槠鋸?qiáng)大的處理能力和高性價(jià)比在數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)嶄露頭角。

本文主要介紹利用Hadoop技術(shù)與ETL技術(shù)實(shí)現(xiàn)海量視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的處理，主要通過視頻數(shù)據(jù)清洗與處理重點(diǎn)完成海量視頻數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲(chǔ)、管理、信息共享和提供數(shù)據(jù)資源服務(wù)，并作為應(yīng)用系統(tǒng)的支撐，針對(duì)不同業(yè)務(wù)建立不同專題，建立完善的視頻數(shù)據(jù)采集、加載、存儲(chǔ)、分析和應(yīng)用展示的架構(gòu)體系。

一、基于Hadoop與ETL實(shí)現(xiàn)海量視頻數(shù)據(jù)處理

（一）視頻數(shù)據(jù)清洗與處理

視頻數(shù)據(jù)清洗與處理通過ETL平臺(tái)進(jìn)行高效數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)加載等，完成對(duì)各種不同類型視頻數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源向目標(biāo)數(shù)據(jù)庫轉(zhuǎn)化的過程。

為了處理有限數(shù)據(jù)量的結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)，選擇傳統(tǒng)ETL平臺(tái)。而對(duì)于大量的半結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)或非結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)，ETL過程采用以Hadoop為基礎(chǔ)搭建的ETL平臺(tái)。ETL過程包括以下幾類：數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)匯聚。視頻數(shù)據(jù)清洗與處理流程如圖1所示。

數(shù)據(jù)清洗：實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)一，具有去除重復(fù)記錄、替換處理和去除無效數(shù)據(jù)等功能。對(duì)不同來源的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和轉(zhuǎn)換，將不同標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范下的視頻數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換成符合平臺(tái)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與數(shù)據(jù)定義的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：對(duì)于低價(jià)值密度的非結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)，通過元數(shù)據(jù)提取特征，將特征數(shù)據(jù)保存到MPP數(shù)據(jù)庫集群中，從而實(shí)現(xiàn)向高價(jià)值密度的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。在元數(shù)據(jù)的作用下，提取出來的特征信息通過加載，最終保存到數(shù)據(jù)倉庫中，為實(shí)現(xiàn)高性能的查詢分析提供基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)匯聚：數(shù)據(jù)匯聚過程包括數(shù)據(jù)拆分和數(shù)據(jù)合并，是將各不同來源的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行初步匯總，形成完整數(shù)據(jù)集。將各種視頻數(shù)據(jù)的特征提取數(shù)據(jù)合并，去除重復(fù)字段，打破范式關(guān)系，原實(shí)體集匯聚成數(shù)據(jù)集。

（二）大數(shù)據(jù)平臺(tái)

視頻數(shù)據(jù)清洗與處理軟件需要建立大數(shù)據(jù)平臺(tái)，以整合優(yōu)化內(nèi)外各類視頻資源，形成基礎(chǔ)資源庫，并在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源庫建設(shè)的基礎(chǔ)上，通過二次抽取、索引化整合、邏輯關(guān)聯(lián)等方式，建設(shè)形成應(yīng)用服務(wù)資源庫。大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)采用Hadoop技術(shù)，通過Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）進(jìn)行視頻數(shù)據(jù)分布存儲(chǔ)，針對(duì)各種應(yīng)用場(chǎng)景，采用Hbase數(shù)據(jù)庫對(duì)需要隨機(jī)訪問、實(shí)時(shí)讀寫的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)；同時(shí)利用MapReduce/Storm等并行處理技術(shù)的并行計(jì)算。大數(shù)據(jù)框架包括數(shù)據(jù)源層、數(shù)據(jù)集獲取層、數(shù)據(jù)處理層、數(shù)據(jù)應(yīng)用層，其框架設(shè)計(jì)如圖2。

數(shù)據(jù)源層：主要實(shí)現(xiàn)前端各種視頻數(shù)據(jù)的對(duì)接，包括政府視頻數(shù)據(jù)、社會(huì)視頻數(shù)據(jù)等。

數(shù)據(jù)集獲取層：可針對(duì)不同類型的視頻數(shù)據(jù)源采用不同的數(shù)據(jù)獲取策略，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)的導(dǎo)入導(dǎo)出。

數(shù)據(jù)處理層：實(shí)現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)和并行計(jì)算，并統(tǒng)一提供資源的調(diào)度服務(wù)、訪問服務(wù)、管理監(jiān)控服務(wù)和權(quán)限控制服務(wù)等，支撐公安各部門業(yè)務(wù)應(yīng)用。

數(shù)據(jù)應(yīng)用層：實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)查詢、業(yè)務(wù)辦理、數(shù)據(jù)共享、信息統(tǒng)計(jì)等服務(wù)。

HDFS分布式文件系統(tǒng)：實(shí)現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)，隱藏下層負(fù)載均衡、冗余復(fù)制等細(xì)節(jié)，對(duì)上層程序提供一個(gè)統(tǒng)一的文件系統(tǒng)API接口。HDFS針對(duì)海量視頻數(shù)據(jù)特點(diǎn)做了特別優(yōu)化，包括超大文件的訪問，讀、寫操作比例過大，PC機(jī)極易發(fā)生故障造成的節(jié)點(diǎn)失效等。HDFS把文件分成若干大小的塊（可調(diào)，如64Mb），分布在集群的機(jī)器上，使用Linux或Windows的文件系統(tǒng)存放，同時(shí)每塊文件至少有3份以上的冗余（可自定義）。中心是一個(gè)管理節(jié)點(diǎn)（NameNode），根據(jù)文件索引，找尋文件塊數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)（DataNode）。

Hbase大數(shù)據(jù)庫：利用分布式、按列存儲(chǔ)、多維表結(jié)構(gòu)的實(shí)時(shí)分布式數(shù)據(jù)庫，可以提供大數(shù)據(jù)量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)的高速讀寫操作，為高速在線數(shù)據(jù)服務(wù)而設(shè)計(jì)。

利用MapReduce/Storm等框架實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的并行處理，如大多數(shù)分布式運(yùn)算可以抽象為MapReduce操作。Map是把輸入Input分解成中間的Key/Value對(duì)，Reduce把Key/Value合成最終輸出Output。下層設(shè)施把Map和Reduce操作分布在集群上運(yùn)行，并把結(jié)果存儲(chǔ)在HDFS上。

（三）數(shù)據(jù)交換共享平臺(tái)

數(shù)據(jù)交換共享平臺(tái)即為多種視頻數(shù)據(jù)源提供包含提取、轉(zhuǎn)換、傳輸和加載等操作的數(shù)據(jù)集成，自動(dòng)、方便、快捷地實(shí)現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)的抽取清洗，完成基于數(shù)據(jù)的應(yīng)用集成。

ETL工具將視頻數(shù)據(jù)清洗至公安數(shù)據(jù)中心庫，并完成數(shù)據(jù)匯總、整理、預(yù)警與反饋。在ETL平臺(tái)中可以根據(jù)數(shù)學(xué)模型二次加工生產(chǎn)衍生數(shù)據(jù)，并通過服務(wù)發(fā)布平臺(tái)將數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)發(fā)布推送到其他政府應(yīng)用系統(tǒng)。

ETL平臺(tái)通過進(jìn)行高效數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)加載等，完成對(duì)視頻數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源向目標(biāo)數(shù)據(jù)倉庫轉(zhuǎn)化的過程。

ETL平臺(tái)處理的源視頻數(shù)據(jù)分為三類，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。為了高效處理不同類型的海量視頻數(shù)據(jù)，ETL平臺(tái)可劃分為傳統(tǒng)ETL和云化ETL兩部分。所有數(shù)據(jù)可經(jīng)ETL平臺(tái)處理后加載到數(shù)據(jù)集市中。

數(shù)據(jù)清洗實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)一，去除重復(fù)記錄、替換處理和去除無效數(shù)據(jù)等功能。對(duì)不同來源的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和轉(zhuǎn)換，將不同標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范下的視頻數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換成符合平臺(tái)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與數(shù)據(jù)定義的數(shù)據(jù)，提供多種數(shù)據(jù)清洗方式，利用條件過濾、去除重復(fù)記錄、空值處理和去除無效數(shù)據(jù)等方式對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗。利用ETL數(shù)據(jù)交換平臺(tái)可以快速實(shí)現(xiàn)不同系統(tǒng)之間的信息共享與交換，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用的集成。

（四）數(shù)據(jù)集市

通過視頻數(shù)據(jù)清洗與處理軟件將不同類型的視頻數(shù)據(jù)通過ETL交換共享平臺(tái)將數(shù)據(jù)采集抽取到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中心，形成各類數(shù)據(jù)集市，根據(jù)類型分為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫、主題數(shù)據(jù)庫。

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)人、車、戶、證等基本信息，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)業(yè)務(wù)辦理和審批信息，主題數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)系統(tǒng)生成的查詢結(jié)果和各類報(bào)表數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)可以通過數(shù)據(jù)管理平臺(tái)查詢展示，通過數(shù)據(jù)分析平臺(tái)實(shí)現(xiàn)決策分析功能。數(shù)據(jù)流程如圖3所示。

數(shù)據(jù)集市根據(jù)業(yè)務(wù)應(yīng)用需求進(jìn)行建設(shè)，包括固定報(bào)表、即席查詢、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘等，存放的數(shù)據(jù)主要為分析型數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)可從中心數(shù)據(jù)層來，也可以直接由基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層來。數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)直接對(duì)外，可直接取用，也可以從中心數(shù)據(jù)層或基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層取數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)集市是以數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)為唯一數(shù)據(jù)源、面向特定分析應(yīng)用、按一定方式重新組織的數(shù)據(jù)集合，是數(shù)據(jù)倉庫的子集。數(shù)據(jù)集市基于數(shù)據(jù)倉庫創(chuàng)建，用于不同分析數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)集市模型也按主題組織，可以采用星型模型或雪花型模型進(jìn)行組織。

數(shù)據(jù)集市的搭建為各類應(yīng)用提供標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化的數(shù)據(jù)接口，避免各類系統(tǒng)在數(shù)據(jù)傳輸、整理、匯聚、統(tǒng)計(jì)過程中，因各類系統(tǒng)設(shè)計(jì)不統(tǒng)一問題，形成新的信息孤島。

二、Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)在公安實(shí)戰(zhàn)中的應(yīng)用

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，安防大數(shù)據(jù)應(yīng)用建設(shè)是提高視頻監(jiān)控投資效能的有效措施，是公安信息化建設(shè)的必然發(fā)展趨勢(shì)。Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)在很多信息化建設(shè)項(xiàng)目中都可應(yīng)用，在平安城市、雪亮工程等項(xiàng)目都可使用Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集、加載、存儲(chǔ)和分析。

在某二線城市基于Hadoop技術(shù)搭建的卡口大數(shù)據(jù)平臺(tái)，目前已接入1400余路實(shí)體卡口和1100余路虛擬卡口，現(xiàn)單日過車數(shù)據(jù)800萬，總過車數(shù)據(jù)25億條。如此海量的視頻數(shù)據(jù)，除了支撐過往車輛查詢與布控，同時(shí)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，引入聚類分析算法等，實(shí)現(xiàn)落腳點(diǎn)分析、套牌車分析、軌跡分析及車立方等技戰(zhàn)法，助力實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用。

使用了Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)具有明顯的優(yōu)勢(shì)：

（1）支持對(duì)FTP、WebService、數(shù)據(jù)庫、消息等接口方式的采集；

（2）支持采集xml、txt、圖片、視頻、json等數(shù)據(jù)格式；

（3）支持抽取結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型；

（4）數(shù)據(jù)抽取性能：10000條/秒，1000條/次；

（5）數(shù)據(jù)并發(fā)能力：寫入能力不小于10000，讀取能力不小于100000；

（6）支持不小于5PB的存儲(chǔ)能力。

三、結(jié)語

本文基于Hadoop技術(shù)與ETL技術(shù)，通過視頻數(shù)據(jù)清洗與處理業(yè)務(wù)完成對(duì)公安部門海量視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲(chǔ)、管理、信息共享，實(shí)現(xiàn)海量視頻數(shù)據(jù)的深度應(yīng)用。視頻數(shù)據(jù)清洗與處理業(yè)務(wù)重點(diǎn)完成海量視頻數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲(chǔ)、管理、信息共享和提供數(shù)據(jù)資源服務(wù)，并作為應(yīng)用系統(tǒng)的支撐，針對(duì)不同業(yè)務(wù)建立不同專題，建立完善的視頻數(shù)據(jù)采集、加載、存儲(chǔ)、分析和應(yīng)用展示的架構(gòu)體系。通過建設(shè)Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)，公安部門可以分析和使用更多的視頻數(shù)據(jù)，為公安數(shù)據(jù)的交換、整合和分析發(fā)展提供了一個(gè)重要平臺(tái)。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，公安機(jī)關(guān)可以通過對(duì)海量視頻數(shù)據(jù)的收集、整理、歸類、分析，得出傳統(tǒng)手段不易發(fā)現(xiàn)的客觀規(guī)律，挖掘數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的巨大價(jià)值，推進(jìn)公安實(shí)戰(zhàn)工作的大發(fā)展。