智慧园区的基础数据筛选解决及整合技术概述
基于大数据平台的筛选、解决及融合的有关技术是处理支撑平台能够智能运行的关键。基础数据是智慧园区的基础，基于基础数据的筛选、解决及整合，可以协调不同业务、不同领域、不同部门之间的业务解决，实现园区资源的综合利用，在大数据技术领域，主要目的是围绕着力打造信息优势并向决策优势转换的发展愿景，通过突破最有效地、稳定、易用、安全的大数据筛选解决技术，处理当前数据资源利用单一、筛选挖掘手段缺乏、智能化辅助能力低的问题，为智慧园区规划建设提供支撑。
智慧园区大数据关键技术：
大数据关键技术的能力将瞄准在平台运算解决能力和对业务的支撑，优化、提高平台存储和运算能力，进一步对跨系统及各类数据开展整合，提高数据分区二次存储能力，满足数据支撑不同类型的业务需要。对行业业务数据开展积累和沉淀，形成可复用算法库。
1、海量数据存储技术
针对不同应用场景满足海量数据存储管理需求，提供异构数据统一管理，支持关系数据库、分布式文件系统、分布式数据库、图数据库的数据存储。
2、多种计算模式的海量数据并行计算技术
针对不同数据解决需求特征，提供包括批量计算、流式计算、图计算多种计算模式，为大规模数据最有效地挖掘筛选提供计算支撑。提供批解决计算框架、流解决计算框架、图计算框架等计算引擎，并对集群的大规模计算资源开展统一管理。
3、大数据挖掘引擎技术
实现大数据挖掘平台技术，为业务筛选人员提供图形化大数据挖掘算法运行、监控作用以及图形化大数据挖掘流程创建与运行作用;为分布式开发人员提供大数据挖掘算法开发基础软件环境以及工具库;提供大数据挖掘算法、流程管理作用，集成Mahout、MLib开源分布式挖掘算法，支持分布式挖掘算法注册与搜索。
4、大数据交互式筛选技术
实现海量数据交互式内容筛选，一方向提供交互式数据操作接口，支持select、join、insert、union、avg、group等典型SQL操作;另一方向封装数据筛选典型需求，支持全局有序数据重组、数据统计、数据抽样等一键式数据筛选。降低数据筛选人员的筛选复杂度，提高数据内容筛选效率。
物联网技术、大数据技术、人工智能技术、云计算技术和边缘计算技术是智慧园区的核心技术。这些技术的应用可以实现园区的智能化管理和服务，提升园区的运营效率和用户体验，推动园区的可持续发展。随着科技的不断进步，智慧园区的核心技术也将不断演进和创新，为园区的发展带来更多的机遇和挑战。
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