火災調查大數據建設途徑與思考

趙林

摘要：

火災調查與預防的核心在于精確、及時進行數據分析與處理。2023年上半年全國日均火災超3000起，造成重大人員傷亡和財產損失。這一情況凸顯了傳統火災預警系統的局限性，即依賴于物聯網設備而缺乏預測功能，數據管理能力不足，缺乏有效的數據挖掘和分析應用。為了應對這一挑戰，本研究利用Hadoop、Storm、HBase、Kafka等大數據技術，建立了一個綜合性的消防大數據中心。該中心能夠實現數據的高效采集、處理、分發和存儲，為上層應用提供準確的基礎數據，顯著提高了火災預測準確度，為火災預防和應對策略的制定提供了數據支持。

關鍵詞：火災調查；大數據；建設途徑；信息技術

引言

火災預防和應對策略的有效實施，緊密依賴于對火災大數據的深入分析和精準的風險預測。2023年我國火災形勢特別突出，居住場所和商業場所火災頻發，揭示了當前火災預警系統的不足。這些系統通常在處理大規模數據和實施先進預測機制方面存在明顯短板。為應對這一挑戰，發展基于大數據技術的消防分析平臺，可實現火災數據的全流程采集、處理和分析。大數據建設在火災調查和預防中的融合應用，為提高火災管理效率開辟了新路徑。

一、火災調查大數據分析技術

（一）Hadoop集群應對火災數據處理

Hadoop集群技術基于高容錯性的分布式文件系統HDFS，允許在成本較低的硬件上進行部署，同時確保了數據處理的安全性和可靠性。HDFS的設計特點使其能夠提供高吞吐量的數據訪問，這對于處理火災相關的海量數據至關重要。結合MapReduce框架，Hadoop集群能夠高效執行大規模數據的并行計算任務。[1]MapReduce的核心操作包括Map、Shuffle和Reduce，這些環節共同確保了復雜火災數據的有效處理。在火災調查大數據技術應用中，資源分配和管理是一個重要環節，Yarn在這方面起到了核心作用。Yarn的加入允許不同的計算框架接入HDFS，從而不限于僅使用MapReduce計算框架。Hadoop生態圈中的其他組件，如分布式非關系型數據庫HBase、數據倉庫Hive、分布式計算框架Spark，也在火災數據分析中發揮著各自的作用。因此，正確選擇和組合這些大數據技術，對于提升火災調查中數據處理性能和效率至關重要，如圖1所示。

（二）Storm流式計算火災實時數據

Storm流式計算作為火災調查中的大數據技術，主要應用于處理連續不斷的流式數據。Storm的靈活性表現在與各種編程語言的兼容性，簡化了操作流程，特別是當與Hadoop集群結合使用時，其替代MapReduce的能力在火災數據的實時分析中顯得尤為重要。在火災調查大數據建設過程中，Storm通過其核心組件Spout和Bolt實現數據流的有效處理。Spout負責數據源的監聽，而Bolt則負責具體的數據處理。[2]這一流程在火災調查中尤為關鍵，因為火災數據通常涉及多個數據源和復雜的數據流。Storm的拓撲結構提供了高度的靈活性和復雜性，允許數據流的多樣化處理和消耗，這對于火災情況下多變的數據特別有利。Storm的穩定性得益于其架構設計，其中主節點Nimbus和工作節點Supervisors的角色劃分清晰。所有的協調工作通過Zookeeper集群完成，保證了系統的穩定運行和狀態的持續維護。

（三）HBase管理技術

作為一個分布式、面向列的開源數據庫，HBase起源于Google的Bigtable，它基于Hadoop的分布式文件系統（HDFS）提供分布式存儲功能。與傳統的關系型數據庫相比，HBase特別適用于非結構化數據的存儲，這在處理復雜的火災數據時顯得尤為關鍵。HBase的存儲模式是基于列而不是行，提供了高性能、高可靠性、可伸縮性和實時讀寫的特點，這些特性在火災數據的快速讀寫和管理中至關重要。在HBase數據庫的核心操作中，數據讀寫是基本功能。HBase集群的操作依賴于Zookeeper，后者是一個分布式應用程序協調服務，負責管理元數據信息表，指導客戶端到達所請求數據的具體位置。HBase寫數據操作流程包括客戶端連接到Zookeeper服務器，定位到特定的Meta表，然后將數據發送到相應的Region服務器進行處理（如圖2所示）。HBase的讀數據操作則涉及從Zookeeper定位到所需數據的RegionServer，然后由客戶端發出讀取請求（如圖3所示）。RegionService在處理請求時，會先查看MemoryStore，然后檢查BlockCache，最后查詢StoreFile。這一過程確保了從多個存儲層次高效檢索數據，對于火災案例分析和數據挖掘至關重要。

（四）Kafka技術快速分發火災數據

作為Apache開源項目的一部分，Kafka是一個專門用于處理流式數據的高效消息系統。其在火災調查大數據建設中的應用主要得益于其高性能、可擴展性及數據可持久化的特點。Kafka能夠作為消息中間件，有效管理和傳遞火災相關數據，確保信息的實時和準確傳輸。Kafka的架構包括消息生產者（Producer）和消息消費者（Consumer）。[3]在火災數據分析中，生產者的作用是創建主題并發布相關消息，而消費者則訂閱這些主題，實時獲取更新的火災信息。這種發布訂閱系統使得Kafka在處理火災數據流時能夠提供更高的吞吐率和更好的性能，相比其他消息隊列系統，如RabbitMQ，Kafka更適合于大數據場景。Kafka集群通常由多個服務器（Broker）組成，這些Broker通過Zookeeper進行資源配置和集群管理。

二、火災調查大數據建設途徑

（一）利用Storm與Hadoop集群優化數據流處理

在火災調查的大數據建設中，通常使用Storm與Hadoop集群優化數據流處理。Storm流計算框架的實時處理能力對于管理和分析物聯網設備監測數據至關重要。物聯網設備監測數據，涵蓋了火災自動報警系統、智慧煙感、消防水系統等關鍵信息，以16進制數字形式通過TCP協議傳輸。Storm在處理物聯網設備監測數據方面，通過其Spout組件，能夠有效監聽和接收這些數據源。Hadoop集群在此過程中提供了強大的數據存儲和處理能力。結合Storm，Hadoop能夠實現對大量、不斷變化的火災數據進行高效處理。Hadoop的分布式文件系統（HDFS）為這些大量數據提供了可靠的存儲解決方案，而Storm則提供了實時數據流的處理能力。物聯網設備的數據分類進一步增加了數據處理的復雜性，報警數據和非報警數據都需要不同的處理邏輯。

（二）借助HBase數據庫實現火災數據集中存儲

HBase作為一種高效的分布式數據庫，特別適合于處理物聯網設備產生的大量數據。物聯網設備數據包括報警數據和非報警數據，經過處理后，都需要在HBase中進行持久化存儲。此外，對于結構化數據，采用關系型數據庫MySQL進行持久化。這些數據包括單位信息表、單位火災監測數據表和歷史火災數據表等，涵蓋了單位的基本信息和火災歷史記錄。這些信息的存儲對于火災調查和預防具有重要意義。Redis數據庫通常作為緩存層進行應用，Redis中存儲的是每種設備的最新一條心跳數據，這些數據實時更新，為消防大數據中心提供了即時的設備運行狀態。HBase和MySQL數據庫的數據存儲實現包括從數據遷移到存儲操作的全過程。對于MySQL，主要任務是數據遷移，而對于HBase，數據存儲更為復雜。HBase的數據存儲涉及到在Hadoop集群上啟動HBase，通過數據庫驅動連接到HBase，并將處理后的數據插入到指定表中。

（三）依靠Kafka系統滿足數據分發與實時分析

Kafka作為一種高效的消息傳遞系統，主要應用于處理由消防大數據中心和數據庫產生的數據。它采用生產者消費者模式來解決數據生產速度和消費速度不匹配的問題，通過隊列來實現消息的緩存。在Kafka的數據分發機制中，創建了多個數據隊列，用以處理不同類型的消防數據，如物聯網心跳數據隊列、報警數據隊列和離線故障隊列等。這種分隊列處理的方法不僅確保了數據的有效管理，而且提高了數據處理效率。通過這些隊列，Kafka將數據分發給不同的訂閱者，這些訂閱者包括智慧消防總平臺、分平臺以及移動端APP等業務平臺。數據處理功能的實現已經將那些需要被分發的數據寫入到Kafka相應的Topic中，可以根據主題和內容進行發送。為了確保數據分發的順利進行（如表1所示），需要啟動Zookeeper服務，因為Kafka依賴Zookeeper來完成資源的調度和管理。隨后，Kafka根據數據的功能和類型創建不同的主題，并啟動生產者。此時，消費者可以按需訂閱對應主題的數據，具體到消防大數據中心的分發功能，其實現步驟包括但不限于生產者消費者模式的建立、業務平臺的消息接收等。表格“數據分發功能實現步驟”詳細闡述了這一過程，提供了關于如何在不同業務平臺中實現數據分發的具體指導。

（四）融合LSTM算法與局部加權回歸以預測火災

在火災調查的大數據建設過程中，利用LSTM算法與局部加權回歸可以精準預測火災。[4]這一方法的核心在于利用局部加權線性回歸（LWLR）和長短期記憶網絡（LSTM）對火災數據進行深入分析和預測，從而提高火災預測的準確性和效率。局部加權回歸算法特別適用于處理具有周期性或波動性的數據，這在火災數據分析中尤為重要。通過為每個數據點分配不同的權重，LWLR能夠更精確擬合數據集的局部特征。這種方法通過計算數據點的中心值并連接所有中心值，得到加權線性回歸曲線，能夠更好反映數據的局部趨勢和模式。與此同時，LSTM算法作為一種改進的遞歸神經網絡，解決了傳統遞歸神經網絡在處理時間序列數據時只能短時記憶的限制。LSTM通過維護兩個狀態信息，一個存儲短期信息，另一個存儲長期信息，有效實現了長期數據信息的記憶保存。這使得LSTM特別適合于處理火災數據，因為火災特征信號通常是一串時間序列信號，需要長期記憶功能來準確預測。結合這兩種方法，在火災預測階段，能夠有效分析歷史火災數據，包括歷史火災統計對比分析、火災原因分析、區域歷史滅火救援數據統計等。通過對這些數據的綜合分析，可以揭示火災發生的模式和趨勢，預測未來可能發生的火災情況。

結語

技術創新在現代消防領域占據著越來越重要的位置，從數據采集、處理、分發到存儲，每一步驟都充分利用了如Hadoop集群、Kafka系統、LSTM算法和局部加權回歸等先進的大數據技術。這些技術的應用不僅提高了數據處理的效率和準確性，也為火災預防和應急響應提供了強大支持。未來，隨著技術的不斷進步和數據量的增加，火災調查大數據建設也將更加精細化、智能化，為消防安全保駕護航。

參考文獻

[1]劉東波.大數據技術在火災調查中的應用分析[J].今日消防，2023，8（09）：105-107.

[2]黃雅蕾.探討智慧消防物聯網系統在火災調查中的應用[J].中國新通信，2023，25（08）：68-70+73.

[3]邱東榮.現代信息技術在火災調查中的應用探討[J].消防界（電子版），2022，8（15）：44-46.

[4]吳林潔.現代信息技術在火災調查中的實踐[J].科技與創新，2022（11）：139-141+145.