交通行业 数据仓库

交通行业数据中台是一个集成和管理交通行业数据的平台。该平台可以帮助交通行业企业将分散的数据进行整合，并通过数据分析、数据挖掘和人工智能技术实现更好的数据价值化。它可以通过整合不同来源的数据来提高交通行业的效率和安全性，例如车辆数据、路况数据、交通流量数据、乘客信息数据等。交通行业数据中台的主要功能包括数据存储、数据清洗、数据分析和数据可视化。它可以帮助交通行业企业实时监测交通状况，并提供有用的数据分析和可视化工具，以帮助交通企业做出更明智的决策和提高工作效率。此外，交通行业数据中台也可以集成不同的应用程序，以辅助交通管理、交通调度、客户服务等方面。星环数据中台解决方案作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个

。通过高层次产、学、研、用届的交流和思想碰撞，本届峰会将为数据技术的发展提供新思路、新观点和新方向。1场主论坛3场平行论坛4场技术培训1场meetup17场闭门研讨会交通变革，数信引领——交通行业数字化转型与信创创新闭门研讨会，将邀请业内大咖，围绕港口数字化转型、数据中台、智慧码头、地铁行业大数据等热门话题，分享前沿技术和创新实践，共探交通行业未来之路。议程揭秘👇👇👇报名请联系客户经理2024向星力·未来数据技术峰会将于5月30-31日在上海隆重举办。峰会聚焦大模型、人工智能、数据要素、数字化转型等热门领域，将邀请业内知名专家、学者和企业代表，分享新研究成果、技术创新和实践经验

星环科技基于“自主原创，领先一代”的技术发展策略，充分发挥国产大数据平台等核心产品优势，围绕交通行业运营管理、设备管理、决策管理等场景打造智慧交通解决方案，助力交通行业数字化转型升级，为交通管理赋能、决策分析提供有力支撑。

轨道交通数据治理解决方案是实现轨道交通行业数字化转型的重要手段，通过数据治理可以提升数据质量、保障数据安全、优化运营效率和提升乘客体验。以下是基于当前搜索结果的轨道交通数据治理解决方案：一、轨道交通队列和流处理技术，实现数据的实时采集和处理。数据存储与管理分布式存储架构：采用分布式数据库和数据仓库来存储大规模数据。数据质量管理：建立数据清洗、校验和标准化流程，确保数据的准确性和一致性。数据分析与数据治理的总体框架轨道交通数据治理需要从数据的采集、存储、管理、分析和安全等多个方面入手，构建一个完整的数据治理体系。总体框架可以分为以下几个部分：数据采集与集成：整合轨道交通的各类数据源，包括票务系统、乘客信息系统、列车运行数据、设备状态数据等。数据存储与管理：构建分布式数据存储架构，确保数据的高可用性和弹性扩展。数据分析与应用：利用大数据分析工具和技术，对轨道交通数据进行深度挖掘和可视化展示、轨道交通数据治理的实践标准化数据模型：建立统一的数据模型和标准，确保不同系统之间的数据能够无缝对接。数据资产化管理：将数据视为资产，进行分类、标签化和价值评估，提升数据的利用效率。实时监控与预警：利用数据

”分论坛，星环科技交通行业架构负责人付玉辉发表《基于自主可控PaaS平台的线网指挥中心建设》主题演讲。付玉辉介绍了利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交运营、服务与管理，使乘客服务、运营组织、企业管理等领域全方位提升，增强城轨交通行业的核心竞争力。以某地铁集团为例，针对城市轨道交通数据源种类多、类型繁杂，数据量大、产生速度快的问题，该地铁集团采用星环服务，形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、交通、制造业等众多行业成功实现了数字化转型。在城轨交通领域，星环科技提出智慧轨交数据中台解决方案，为城轨建设提供坚实的数据底座，充分发挥轨交数据蕴藏的海量价值，为轨交数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通全链路保驾护航，让智慧赋能城轨的，绿色发展”的展会主题下，每家展商都充分展现出自身硬实力。三天展期内，专业观众超过4万人，现场高朋满座，盛况空前。星环科技受邀出席，携智慧轨交解决方案重磅亮相，并协办了“城市轨道交通绿色运营发展研讨会

7月7日，由上海交通运输研究中心与智慧地铁联盟联合主办的第三届“智慧地铁首席信息官&总工程师国际论坛”在上海举行。星环科技凭借在轨道交通行业的实践成果，荣获智慧地铁解决方案创新奖。星环科技轨道交通领域的信息化大数据建设上不断开拓创新，助力诸多企业实现技术驱动业务创新，不断提升客户体验。论坛汇聚了国内外知名地铁运营商、轨道交通解决方案提供商、行业协会专家等，共同探讨智慧、高效、安全的轨道交通发展模式，发掘市场潜力，增强国际交流合作。轨道交通发展新模式的背景下，星环科技以大数据、云计算、人工智能助力智慧城市轨道交通建设。星环科技提供完整的技术链路，搭建智慧城市轨道交通四中台：技术中台、数据中台、AI中台、业务中台，帮助企业客户构建数字化转型平台。其中，提供的多模态异构数据平台、一站式数据开发平台打造智慧地铁“数据大脑”，让智慧地铁“跑”起来。利用强大的数据分析和挖掘能力，充分发掘各系统数据潜在价值，全面构建城轨交通数据整合能力、运营管理能力、科学决策能力、应急辅助能力、公众服务能力五大能力。星环科技多年来基于大数据、人工智能与物联网技术实现多个轨道交通的智能应用，包含智慧高速建设、郑州地铁建设等众多实践案例。星环科技产品在

国家发展改革委、科学技术部批准，国内规模大专业的轨道交通展览会上，星环科技成功协办“城轨云与大数据平台论坛”，论坛吸引了众多轨道交通运营建设单位、业内专家学者参加。星环科技大交通行业架构负责人徐流明分享站风险评估、客流预测预警、视频智能分析、智慧检测等方面广泛应用，成功打造行业“数据大脑”，让智慧交通“跑”起来。星环科技大交通行业架构负责人徐流明分享主题为：“新基建下城轨大数据云平台建设”的演讲10月21日，星环科技亮相由中国城市轨道交通协会主办的2020北京国际城市轨道交通展览会，发布新轨道交通解决方案，展现了大数据及人工智能技术保障城市轨道高质量发展，提升智慧交通运营水平的新成果。在主题为：“新基建下城轨大数据云平台建设”的演讲。2020北京国际城市轨道交通展览会为解决行业内普遍存在的问题，星环科技利用强大的数据分析和挖掘能力，充分发掘各系统数据潜在价值，全面构建城市轨道交通数据；通过对人流、车流的预测、以及重要交通站点的应用安防等，加强对于交通指挥决策和资源分配；在地铁、公交、机场、公路、水路等多场景，让用户享受到大数据带来的便利，为用户创造更多价值。以春秋航空公司为例

大数据和人工智能领域的技术优势，为城市轨道交通大数据创新实验室提供平台软件和大数据技术服务，与郑州轨道交通有限公司优势互补，创新并引领城市轨道交通行业大数据的研究和应用，以大数据实验室为载体，验证云5月3日，第二届前沿科技论坛暨星环科技用户大会在上海举行。会上，星环科技与郑州市轨道交通有限公司签署战略合作协议，联合建设城市轨道交通大数据创新实验室。星环科技与郑州轨道交通的合作，将发挥星环科技在库StellarDB,交易型数据库KunDB）和超融合大数据一体机TxDataAppliance，并拥有多项专利技术。2016年被Gartner评为全球具有前瞻性的数据仓库及数据管理解决方案厂商，2017年被IDC评为中国大数据市场领导者。公司产品已经在十多个行业应用落地，是国内落地案例多的大数据和人工智能平台供应商。目前星环科技已完成C轮融资，由腾讯领投。计算、大数据等相关技术和产品的性能指标（POC），构建开放协同的人工智能创新研究体系，支撑网络化运营管理的重点领域探索应用，共享城轨大数据科研示范和成果，为郑州轨道建设基于大数据的网络化运营决策管理体系

的知识，并为交通规划、交通管理、交通安全等提供决策支持。交通知识图谱的构建主要包含以下几个步骤：数据收集：收集与交通领域相关的各类数据，包括但不限于道路信息、交通标志、交通信号、车辆信息、交通事故等设施、车辆、交通规则等；边表示实体之间的关系，如连接、依赖、遵守等。将所有的节点和边组织起来，形成一个大型的知识图谱。图谱存储与查询：将构建好的交通知识图谱存储在数据库中，并为用户提供查询接口。用户可以通过交通知识图谱是一种用于表示、组织和共享交通领域知识的图形化工具。通过建立节点和边的关系，呈现了交通领域内各种关键概念、实体、属性和关系之间的关联关系。交通知识图谱可以帮助人们更好地理解和掌握交通领域。这些数据可以从各类交通数据库、政府公开数据、交通相关论文等渠道获取。数据预处理：对收集到的数据进行清洗、整理和标注，使其可以被图谱系统进行处理和分析。预处理包括数据去重、格式化、数据标准化等工作，在这上下文信息，将文本数据中的交通实和它们之间的关系提取出来，并将其映射到图谱中的节点和边。图谱构建：根据实体和关系的提取结果，构建交通知识图谱的节点和边。节点表示交通领域内的各类实体，如道路、交通

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...