或者应用程序占资源，进而能够满足各种 QoS( 服务 质量) 需求。 ( 3) 基于 Map /Ｒeduce 的并行计算。Map /Ｒeduce 是设计用来处理消防大数据的批量处理方法，具有性 价比高，持续可扩展和高吞吐量等特点。Map /Ｒeduce 是以批处理的模式来运算的，这种批处理模式在处理 离线数据时具有非常大的优势。 ( 4) 基于 Hive 的数据清洗。Hive 是 Hadoop 一个 的数据仓库框架，能够在 Hadoop 的分布式文件系统上 建立智慧消防数据仓库，来存储，组织和管理数据，并 为决策支持系统提供数据支持。 ( 5) 基于 HBase 的数据查询。HBase 是一个适合 于非结构化数据存储的数据库，可以实现大数据内容 的读写。HBase 支持范围查询，可以直接写入 Hadoop 处理后的数据。 2. 3. 2 Spark 关键技术应用 Spark 适合用来作需要多次迭代的计算，特别是消 防大数据挖掘和机器学习算法。Spark 立足于内存计 算，其性能和速度都优于 MapＲeduce，对于用户来说 易于使用，符合低延时、迭代计算的大数据应用。 其中用于处理特定场景定制四个 Spark 高层模 块: Spark SQL，MLlib，GraphX 和 Spark Streaming。这 四个模块基于 Spark ＲDD 进行了专门的封装和定制。 ①Spark SQL 用于分布式 SQL 查询的工作; ②MLlib 化 是分 布 式 机 器 学 习 库， 它 基 于 Spark 进 行 编 写; ③GraphX是一个负责对大规模图进行处理和计算的 模块; ④Spark Streaming 负责实时大数据的流式计算。 这四个模块可以无缝结合，互相配合。Spark 生态环 境，如图 1 所示。
在早期市场拓展阶段，企业纷纷入局，大量资金注入，跑马圈地，代表了市场和资本对智慧消防机遇的看好，红利窗口期值得把握。
当探测器感知到环境系数高于预警值，即刻通过物联网基站将数据信号传输至云平台，系统以电话、短信、APP等方式通知业主或相关负责人到场核查处置，平台由专人24小时监控，同时联动119接警平台，出现真实火警，可直接通知消防部门，并精确导航到现场。
我国很多老旧建筑没有安装消防报警器或者消防设施陈 旧落后， 急需进行现代化改造， 以便及时将报警信息上传至 报警中心。 消防工作一直是国家保障民生安全的重要工作之 一。 随着互联网时代的来临， 目前消防系统存在的封闭性突 出、 相互之间无法传递火灾警情、 难以形成完整的网络体系 等问题， 是当前智慧消防领域研究的重点 [1]。 相关政策明确 指出， 养老院、 福利院、 幼儿园、 社区居民活动场所、 老旧 居民住宅、 宿舍、 小旅馆等场所需要安装立式烟感报警器。 本文系统采用基于 LoRa 的物联网通信技术， 结合前端 智能烟感报警器、 无线网关等设备可以及时有效地将火灾情 况时间上传至消防报警指挥中心， 大大提高了火灾探测 的及时性和准确性。 该系统使消防人员能够实时掌握抢险救 援现场的动态， 提高消防部门的智能化和化决策能力 [2]。
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