CN118014216A - 基于海豚调度的社区数据预测方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例公开了一种基于海豚调度的社区数据预测方法、装置、设备及介质，包括：通过海豚调度系统的数据采集工具，从各类数据源中采集指定范围的社区数据；通过所述海豚调度系统中的计算引擎对所述社区数据进行处理，得到海豚调度的工作流；根据所述海豚调度的工作流得到可视化图像；根据所述可视化图像得到所述社区数据的趋势预测。引入基于海豚调度的社区数据采集方法可以提高数据采集的自动化程度和效率，同时改善数据质量和时效性。通过可视化图像和趋势预测，可以更好地理解和利用社区数据，为社区决策和规划提供有益的支持和指导。

Description

基于海豚调度的社区数据预测方法、装置、设备及介质

技术领域

本说明书涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于海豚调度的社区数据预测方法、装置、设备及介质。

背景技术

社区数据是指由社区内部或与社区相关的各种数据，包括但不限于社区居民的人口统计数据、社会经济数据、环境数据、交通数据等。社区数据可以用于了解社区的现状、预测未来发展趋势，支持社区规划、决策和管理。

在现有技术中，社区数据的采集通常依赖于人工方式，可能存在数据缺失或错误等问题，从而可能导致预测结果不准确。同时，社区数据的采集通过人工方式录入，还存在效率低下的问题。

发明内容

本说明书一个或多个实施例提供了一种基于海豚调度的社区数据预测方法、装置、设备及介质，用于解决背景技术提出的技术问题。

本说明书一个或多个实施例采用下述技术方案：

本说明书一个或多个实施例提供的一种基于海豚调度的社区数据预测方法，所述方法包括：

通过海豚调度系统的数据采集工具，从各类数据源中采集指定范围的社区数据；

通过所述海豚调度系统中的计算引擎对所述社区数据进行处理，得到海豚调度的工作流；

根据所述海豚调度的工作流得到可视化图像；

根据所述可视化图像得到所述社区数据的趋势预测。

需要说明的是，本说明书实施例的上述内容，具有下述有益效果：

自动化数据采集：使用海豚调度系统的数据采集工具，可以自动从各类数据源中采集指定范围的社区数据。相比传统的人工方式，这种自动化数据采集方法可以节省大量时间和人力资源，提高数据采集的效率。

提高数据质量：通过海豚调度系统中的计算引擎对社区数据进行处理，可以进行预处理、清洗和整合等操作，从而提高数据的质量和准确性。相比人工录入，这种自动化处理能够减少错误和数据缺失，提供更可靠的数据基础。

实时数据更新：通过使用海豚调度系统进行数据采集和处理，可以实现对社区数据的实时更新。这意味着社区数据能够随时反映最新的社区状态，提高数据的时效性和准确性。这对于社区决策和规划具有重要意义。

可视化图像展示：通过根据海豚调度的工作流生成可视化图像，可以以直观、易理解的方式展现社区数据。这种可视化的表达形式可以帮助决策者直观地了解社区数据的趋势和特征，从而更好地进行决策和规划。

趋势预测支持：基于可视化图像，可以进行对社区数据的趋势预测。通过分析图像中的趋势和模式，可以预测未来的发展趋势，为社区规划和决策提供有益的参考。这种预测支持能够帮助社区更好地规划资源分配、改善社区环境、提升居民生活质量等方面。

综上所述，引入基于海豚调度的社区数据采集方法可以提高数据采集的自动化程度和效率，同时改善数据质量和时效性。通过可视化图像和趋势预测，可以更好地理解和利用社区数据，为社区决策和规划提供有益的支持和指导。

进一步的，本说明书一个或多个实施例所述从各类数据源中采集指定范围的社区数据后，所述方法还包括：

对所述社区数据进行数据清洗，所述数据清洗包括填充值缺失、去重与异常值处理。

需要说明的是，本说明书实施例的上述内容，具有下述有益效果：

提高数据准确性：通过进行数据清洗，包括填充值缺失、去重和异常值处理等操作，可以有效提高社区数据的准确性。填充缺失值可以填补数据缺失的空白，确保数据的完整性；去重处理可以消除重复的数据，减少冗余信息；异常值处理可以识别和纠正异常数据，提高数据的可靠性。

提升预测模型的可靠性：数据清洗操作可以清除数据中的噪声和异常值，提高数据的质量和稳定性。这有助于提升基于这些数据进行的预测模型的可靠性和准确性。良好的数据清洗可以确保模型基于更准确和可信的数据进行预测，提高预测结果的准确性和可靠性。

改善决策和规划的依据：通过对社区数据进行数据清洗，可以获得更准确、完整和一致的数据。这将为决策者和规划者提供更可信和可靠的数据基础，使他们能够做出更准确、有效的决策和规划。清洗后的数据可作为社区发展、资源分配等决策和规划的依据，提高决策的科学性和成效性。

提高数据分析效率：通过对社区数据进行清洗，可以减少数据中的噪声和不准确信息，从而减少对错误数据的处理和纠正的时间和工作量。这样可以提升数据分析的效率，节省时间和资源，使分析师能够更专注于有价值的数据分析和洞察力的提取。

综上所述，对社区数据进行数据清洗操作可以提高数据准确性，提升预测模型的可靠性，改善决策和规划的依据，同时提高数据分析的效率。这些有益效果将为社区数据的处理和利用带来积极的影响，为社区的发展和改善提供更可靠和有效的支持。

进一步的，本说明书一个或多个实施例所述从各类数据源中采集指定范围的社区数据后，所述方法还包括：

基于Hadoop分布式文件系统或者kafka对所述社区数据进行存储。

需要说明的是，本说明书实施例的上述内容，具有下述有益效果：

数据集中存储：使用Hadoop分布式文件系统或者kafka可以将社区数据集中存储在一个地方。这样可以方便地进行数据访问和管理，减少数据分散存储带来的混乱和困难。

数据备份和恢复：Hadoop分布式文件系统会自动将数据进行冗余存储，以实现数据的备份和恢复。这样即使在出现硬件故障或网络中断的情况下，也可以通过备份数据进行恢复，保障数据的可靠性和持久性。

高可扩展性：Hadoop分布式文件系统和kafka都具备高可扩展性的特点，可以方便地扩展存储容量和处理能力。这对于社区数据的快速增长和需要大规模处理的情况下非常重要，可以满足数据存储和处理的需求。

高性能数据读写：Hadoop分布式文件系统和kafka都具备高性能的特点，在读写大数据量时表现卓越。这可以提高数据的访问和处理效率，减少数据读写的时间成本。

数据共享和协作：通过Hadoop分布式文件系统或者kafka存储的社区数据可以方便地进行共享和协作。多个用户或系统可以同时访问和操作数据，进行数据分析、挖掘或者其他应用。这样可以促进数据交流和知识共享，提高社区的协同能力。

总之，通过使用Hadoop分布式文件系统或者kafka对社区数据进行存储，可以实现数据的集中存储、备份和恢复、高可扩展性、高性能数据读写以及数据共享和协作等具体的有益效果。

进一步的，本说明书一个或多个实施例所述通过所述海豚调度系统中的计算引擎对所述社区数据进行处理，包括：

通过所述海豚调度系统中的计算引擎对所述社区数据进行数据格式转换，数据聚合，以及数据同步。

需要说明的是，本说明书实施例的上述内容，具有下述有益效果：

数据格式转换：海豚调度系统的计算引擎可以将社区数据从原始格式转换为特定的格式，以满足不同业务需求和数据分析的要求。这样可以方便地将数据用于不同的应用场景，提高数据的可用性和适用性。

数据聚合：计算引擎可以对社区数据进行聚合操作，将数据合并为更高层次的统计数据或摘要。这样可以减少数据量，提高数据处理的效率，并且方便进行数据分析和挖掘，发现潜在的模式和规律。

数据同步：通过计算引擎对社区数据进行同步操作，可以将数据从不同的数据源或者不同的系统中进行同步，保证数据的一致性和完整性。这对于多源数据集成、跨系统数据交互和数据共享非常重要，提高数据的可靠性和准确性。

进一步的，本说明书一个或多个实施例所述方法还包括：

通过海豚调度系统内置zookeeper注册中心，以实现对用户的访问控制及数据加密。

需要说明的是，本说明书实施例的上述内容，具有下述有益效果：

访问控制：使用zookeeper注册中心可以实现对用户的访问控制。通过定义角色、权限和访问规则，可以限制用户对社区数据的访问权限，确保只有授权用户才能访问敏感数据。这样可以提高数据的安全性和隐私保护。

数据加密：注册中心可以提供加密功能，可以对社区数据进行加密传输和存储。通过加密算法和密钥管理，可以保护数据的机密性和完整性，防止数据被未授权的人员或系统访问和篡改。这样可以防止数据泄露和信息安全事件的发生。

用户身份验证：注册中心可以提供身份验证的功能，确保只有合法的用户可以访问社区数据。通过验证用户的身份和权限，可以防止未经授权的用户冒充其他用户进行访问和操作，提高系统的安全性和可信度。

配置管理：zookeeper注册中心还可以用于管理配置信息，包括用户权限配置、加密算法配置、密钥管理等。通过集中管理配置信息，可以提高配置的一致性和可维护性，降低配置错误和管理成本。

总之，通过海豚调度系统内置的zookeeper注册中心，实现对用户的访问控制及数据加密，可以提高数据的安全性和隐私保护，防止数据泄露和信息安全事件的发生，同时还可以提供身份验证和配置管理的功能，增强系统的安全性和可信度。

进一步的，本说明书一个或多个实施例所述方法还包括：

通过海豚调度系统按照任务的依赖关系将任务连接起来，以实时可视化监控任务的运行状态。

需要说明的是，本说明书实施例的上述内容，具有下述有益效果：

任务管理和调度：通过将任务按照依赖关系连接起来，可以方便地管理和调度任务的执行顺序和时间。任务之间的依赖关系可以确保任务按照正确的顺序执行，避免数据依赖错误和执行冲突。这样可以提高任务的执行效率和准确性。

实时监控和反馈：通过实时可视化监控任务的运行状态，可以随时了解任务的执行情况和进度。可以查看任务的运行日志、错误信息等，及时发现和解决问题。这样可以提高任务的可控性和可调度性，减少故障和错误对任务执行的影响。

效果评估和优化：通过监控任务的运行状态和性能指标，可以对任务的效果进行评估和优化。可以分析任务的运行时间、资源消耗、数据处理速度等指标，找到瓶颈和性能问题，进行优化和改进。这样可以提高任务的执行效率和质量，提升系统的整体性能。

决策支持：实时可视化监控任务的运行状态可以提供实时的数据和信息支持，用于决策制定和业务分析。可以根据任务的执行情况和结果，进行数据驱动的决策，优化业务流程和资源配置，提高业务的智能化和响应速度。

总之，通过海豚调度系统按照任务的依赖关系将任务连接起来，并实时可视化监控任务的运行状态，可以提高任务管理和调度的效率和准确性，实现实时监控和反馈，进行效果评估和优化，以及提供决策支持的具体有益效果。

进一步的，本说明书一个或多个实施例所述方法还包括：

通过海豚调度系统设置定时任务。

需要说明的是，本说明书实施例的上述内容，具有下述有益效果：

自动化任务执行：通过设置定时任务，可以实现对重复性或定期性任务的自动化执行。无需手动干预，任务会按照设定的时间和频率自动触发和执行。这可以提高任务执行的效率和准确性，减少人工操作的工作量。

时间管理和优化：通过设置定时任务，可以合理安排任务的执行时间，避免任务的冲突和重复执行。可以根据任务的优先级和依赖关系，合理分配任务的执行时间和资源，提高系统的整体效率和资源利用率。

异常处理和恢复：通过定时任务的设置，可以定期检查任务的运行状态和结果，及时发现和处理异常情况。可以设置任务的报警和自动恢复机制，保障任务的连续性和可靠性。这可以减少因意外情况而导致的任务中断和数据丢失，提高系统的稳定性和可靠性。

数据同步和更新：定时任务可以用于数据同步和更新操作。可以定期将数据从一个系统或数据源同步到另一个系统或数据源，确保数据的一致性和准确性。这对于数据集成、数据备份和数据迁移非常重要，提高数据的可靠性和可用性。

总而言之，通过海豚调度系统设置定时任务可以实现自动化任务执行、时间管理和优化、异常处理和恢复，以及数据同步和更新等具体的有益效果。这可以提高任务执行的效率和准确性，降低人为操作的工作量，保障数据的一致性和可靠性。

本说明书一个或多个实施例提供的一种基于海豚调度的社区数据预测装置，包括：

采集单元，通过海豚调度系统的数据采集工具，从各类数据源中采集指定范围的社区数据；

数据处理单元，通过所述海豚调度系统中的计算引擎对所述社区数据进行处理，得到海豚调度的工作流；

可视化单元，根据所述海豚调度的工作流得到可视化图像；

趋势预测单元，根据所述可视化图像得到所述社区数据的趋势预测。

本说明书一个或多个实施例提供的一种基于海豚调度的社区数据预测设备，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：

通过海豚调度系统的数据采集工具，从各类数据源中采集指定范围的社区数据；

通过所述海豚调度系统中的计算引擎对所述社区数据进行处理，得到海豚调度的工作流；

根据所述海豚调度的工作流得到可视化图像；

根据所述可视化图像得到所述社区数据的趋势预测。

本说明书一个或多个实施例提供的一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被计算机执行时能够实现：

通过海豚调度系统的数据采集工具，从各类数据源中采集指定范围的社区数据；

通过所述海豚调度系统中的计算引擎对所述社区数据进行处理，得到海豚调度的工作流；

根据所述海豚调度的工作流得到可视化图像；

根据所述可视化图像得到所述社区数据的趋势预测。

本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

自动化数据采集：使用海豚调度系统的数据采集工具，可以自动从各类数据源中采集指定范围的社区数据。相比传统的人工方式，这种自动化数据采集方法可以节省大量时间和人力资源，提高数据采集的效率。

提高数据质量：通过海豚调度系统中的计算引擎对社区数据进行处理，可以进行预处理、清洗和整合等操作，从而提高数据的质量和准确性。相比人工录入，这种自动化处理能够减少错误和数据缺失，提供更可靠的数据基础。

实时数据更新：通过使用海豚调度系统进行数据采集和处理，可以实现对社区数据的实时更新。这意味着社区数据能够随时反映最新的社区状态，提高数据的时效性和准确性。这对于社区决策和规划具有重要意义。

可视化图像展示：通过根据海豚调度的工作流生成可视化图像，可以以直观、易理解的方式展现社区数据。这种可视化的表达形式可以帮助决策者直观地了解社区数据的趋势和特征，从而更好地进行决策和规划。

趋势预测支持：基于可视化图像，可以进行对社区数据的趋势预测。通过分析图像中的趋势和模式，可以预测未来的发展趋势，为社区规划和决策提供有益的参考。这种预测支持能够帮助社区更好地规划资源分配、改善社区环境、提升居民生活质量等方面。

综上所述，引入基于海豚调度的社区数据采集方法可以提高数据采集的自动化程度和效率，同时改善数据质量和时效性。通过可视化图像和趋势预测，可以更好地理解和利用社区数据，为社区决策和规划提供有益的支持和指导。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1为本说明书一个或多个实施例提供的一种基于海豚调度的社区数据预测方法的流程示意图；

图2为本说明书一个或多个实施例提供的一种基于海豚调度的社区数据预测装置的结构示意图；

图3为本说明书一个或多个实施例提供的一种基于海豚调度的社区数据预测设备的结构示意图。

具体实施方式

本说明书实施例提供一种基于海豚调度的社区数据预测方法、装置、设备及介质。

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本说明书保护的范围。

图1为本说明书一个或多个实施例提供的一种基于海豚调度的社区数据预测方法的流程示意图，该流程可以由社区数据预测系统执行。流程中的某些输入参数或者中间结果允许人工干预调节，以帮助提高准确性。

本说明书实施例的方法流程步骤如下：

S102，通过海豚调度系统的数据采集工具，从各类数据源中采集指定范围的社区数据。

在本说明书实施例中，关于上述S102，可以通过下述具体实施步骤：

确定数据源：需要确定社区数据的来源，可以是各社区数据库、Web服务等，同时根据需求确定需要采集的数据源类型和接入方式。

配置数据采集工具：根据所需采集的社区数据的特点和数据源的特性，配置适合的数据采集工具。海豚调度系统可能提供多种数据采集工具，可以根据具体需求选择合适的工具，如API、日志采集工具、爬虫等。

定义数据采集范围：确定需要采集的社区数据的具体范围和要求，包括时间范围、数据类型、数据字段等。可以通过配置数据采集工具的参数来指定数据的采集范围，并确保采集到符合需求的数据。

配置数据采集频率：根据社区数据的特性和需求，确定数据的采集频率。可以根据数据源的更新频率、数据变化的重要性和业务需求，设置合适的采集频率，如实时采集、定期采集或定时采集等。

验证和测试采集结果：配置完数据采集工具后，进行验证和测试，确保数据采集工具能够正确地从各类数据源中采集到指定范围的社区数据。可以通过模拟测试数据、抓取测试数据等手段进行验证，并进行数据质量的检查和评估。

监控和管理数据采集：建立数据采集的监控和管理机制，确保数据采集的稳定性和持续性。可以监控数据采集的运行状态、数据质量和数据源的可用性，及时发现和解决问题。同时，建立数据采集的管理流程，包括数据采集的调度、备份、恢复等。

数据处理和存储：考虑到采集的社区数据量可能较大，可以使用Hadoop分布式文件系统或者kafka等技术，将采集的数据进行存储和处理。这样可以满足大数据量的存储需求，提高数据处理和访问的效率。

进一步的，本说明书一个或多个实施例所述从各类数据源中采集指定范围的社区数据后，可以对所述社区数据进行数据清洗，所述数据清洗包括填充值缺失、去重与异常值处理。

在本说明书实施例中，关于上述内容可以通过下述具体实施步骤：

数据预处理：需要对采集到的社区数据进行预处理，包括数据格式化、解析和转换等。确保数据的一致性和规范性，以便后续的数据清洗操作。

填充缺失值：对于存在缺失值的字段，可以采用合适的方法填充缺失值。常用的方法包括使用平均值、中位数、众数、相邻值等进行填充，以保持数据的完整性和可用性。

去重处理：针对可能存在的重复数据，进行去重操作。可以基于某个或多个字段进行去重，确保数据的唯一性和准确性。通过比较数据的关键字段，删除重复的记录或进行合并处理。

异常值处理：对于异常值或离群值，需要进行处理，以免对后续的分析和应用造成干扰。可以采用统计方法、规则逻辑等进行异常值的检测和处理，例如将异常值替换为合理的值、删除异常值记录等。

数据清洗流程设计：设计和实施一个完整的数据清洗流程，明确每个数据清洗步骤的顺序和方法。根据具体的业务需求和数据特点，选择合适的数据清洗工具和技术，如使用Python的Pandas库进行数据清洗、使用SQL进行数据清洗等。

验证和测试清洗结果：在进行数据清洗之后，需要验证和测试清洗的结果，确保数据清洗的准确性和效果。可以进行数据质量的检查和评估，对清洗后的数据进行统计分析和可视化，以确认数据清洗的效果和数据质量的提升。

定期维护和更新：建立定期维护和更新的机制，以保持数据清洗流程的有效性和数据质量的稳定性。根据数据变化和新的需求，定期评估和优化数据清洗流程，以适应不断变化的数据环境。

需要说明的是，本说明书实施例的上述内容，具有下述有益效果：

提高数据准确性：通过进行数据清洗，包括填充值缺失、去重和异常值处理等操作，可以有效提高社区数据的准确性。填充缺失值可以填补数据缺失的空白，确保数据的完整性；去重处理可以消除重复的数据，减少冗余信息；异常值处理可以识别和纠正异常数据，提高数据的可靠性。

提升预测模型的可靠性：数据清洗操作可以清除数据中的噪声和异常值，提高数据的质量和稳定性。这有助于提升基于这些数据进行的预测模型的可靠性和准确性。良好的数据清洗可以确保模型基于更准确和可信的数据进行预测，提高预测结果的准确性和可靠性。

改善决策和规划的依据：通过对社区数据进行数据清洗，可以获得更准确、完整和一致的数据。这将为决策者和规划者提供更可信和可靠的数据基础，使他们能够做出更准确、有效的决策和规划。清洗后的数据可作为社区发展、资源分配等决策和规划的依据，提高决策的科学性和成效性。

提高数据分析效率：通过对社区数据进行清洗，可以减少数据中的噪声和不准确信息，从而减少对错误数据的处理和纠正的时间和工作量。这样可以提升数据分析的效率，节省时间和资源，使分析师能够更专注于有价值的数据分析和洞察力的提取。

综上所述，对社区数据进行数据清洗操作可以提高数据准确性，提升预测模型的可靠性，改善决策和规划的依据，同时提高数据分析的效率。这些有益效果将为社区数据的处理和利用带来积极的影响，为社区的发展和改善提供更可靠和有效的支持。

进一步的，本说明书一个或多个实施例所述从各类数据源中采集指定范围的社区数据后，可以基于Hadoop分布式文件系统或者kafka对所述社区数据进行存储。

Hadoop分布式文件系统存储方案：

a.安装和配置Hadoop集群：搭建一个Hadoop分布式文件系统的集群环境，包括安装和配置Hadoop的各个组件，如HDFS、YARN等。

b.设计数据存储方案：确定社区数据存储的目录结构和数据划分规则，根据数据的特点和使用需求进行存储设计。

c.数据上传和存储：通过Hadoop的分布式文件系统API或相关工具，将采集到的社区数据上传到HDFS中进行存储。可以考虑数据分片、副本复制等技术，确保数据的容错性和可靠性。

d.数据访问和管理：利用Hadoop提供的命令行工具或Web界面，对存储在HDFS中的社区数据进行访问和管理。可以进行文件操作、权限管理、数据备份等操作，确保数据的安全性和可用性。

Kafka消息队列存储方案：

a.安装和配置Kafka集群：搭建一个Kafka集群环境，包括安装和配置Kafka的各个组件，如Zookeeper、Broker等。

b.设计消息主题和分区：确定社区数据存储的消息主题和分区设计，根据数据流量和负载均衡的需求进行设计。

c.数据生产和消费：利用Kafka提供的Producer API，将采集到的社区数据作为消息生产者发送到指定主题中。同时，通过Consumer API创建消费者，实时消费和处理社区数据。

d.数据存储和备份：Kafka可以持久化存储数据，可配置数据保留时间和策略。可以设置合适的数据保留时间，确保数据的可用性和存储空间的控制。同时，可以进行数据备份和复制，提高数据的容错性和可靠性。

e.数据监控和管理：利用Kafka提供的管理工具，可以监控和管理存储在Kafka中的社区数据。可以监控消息流量、消费者偏移量、数据处理情况等，并进行性能调优和故障排查。

需要说明的是，本说明书实施例的上述内容，具有下述有益效果：

数据集中存储：使用Hadoop分布式文件系统或者kafka可以将社区数据集中存储在一个地方。这样可以方便地进行数据访问和管理，减少数据分散存储带来的混乱和困难。

数据备份和恢复：Hadoop分布式文件系统会自动将数据进行冗余存储，以实现数据的备份和恢复。这样即使在出现硬件故障或网络中断的情况下，也可以通过备份数据进行恢复，保障数据的可靠性和持久性。

高可扩展性：Hadoop分布式文件系统和kafka都具备高可扩展性的特点，可以方便地扩展存储容量和处理能力。这对于社区数据的快速增长和需要大规模处理的情况下非常重要，可以满足数据存储和处理的需求。

高性能数据读写：Hadoop分布式文件系统和kafka都具备高性能的特点，在读写大数据量时表现卓越。这可以提高数据的访问和处理效率，减少数据读写的时间成本。

数据共享和协作：通过Hadoop分布式文件系统或者kafka存储的社区数据可以方便地进行共享和协作。多个用户或系统可以同时访问和操作数据，进行数据分析、挖掘或者其他应用。这样可以促进数据交流和知识共享，提高社区的协同能力。

总之，通过使用Hadoop分布式文件系统或者kafka对社区数据进行存储，可以实现数据的集中存储、备份和恢复、高可扩展性、高性能数据读写以及数据共享和协作等具体的有益效果。

S104，通过所述海豚调度系统中的计算引擎对所述社区数据进行处理，得到海豚调度的工作流。

在本说明书实施例中，关于上述S104，可以通过所述海豚调度系统中的计算引擎对所述社区数据进行数据格式转换，数据聚合，以及数据同步，得到海豚调度的工作流，可以通过下述具体实施步骤：

数据格式转换：分析所述社区数据的当前格式和所需格式，根据不同数据源和目标系统的要求，对数据进行格式转换。这包括数据类型转换、数据结构调整等操作。

数据聚合：根据海豚调度的需求，将来自不同数据源的社区数据进行聚合。这可以包括将多个数据表合并、对数据进行分组和汇总、计算指标等操作。

数据同步：确保所述社区数据与海豚调度系统中的数据保持同步。这可以通过定期或实时将社区数据导入海豚调度系统中实现。如果有多个数据源，需要考虑数据的冲突检测和解决机制。

海豚调度工作流设计：根据经过数据格式转换、数据聚合和数据同步后的数据，设计适合海豚调度的工作流。工作流应包括任务分配、资源调度、进度跟踪等环节，以实现任务的高效执行和资源的合理利用。

实施和测试：将设计好的工作流实施到海豚调度系统中，并进行测试和验证。测试阶段应验证工作流的正确性、稳定性和性能，同时还可以收集用户反馈，以进行必要的修正和改进。

持续改进：根据实施和测试的结果，不断改进和优化海豚调度系统和工作流。定期进行数据更新和分析，以保持系统的准确性和适应性。

需要说明的是，本说明书实施例的上述内容，具有下述有益效果：

数据格式转换：海豚调度系统的计算引擎可以将社区数据从原始格式转换为特定的格式，以满足不同业务需求和数据分析的要求。这样可以方便地将数据用于不同的应用场景，提高数据的可用性和适用性。

数据聚合：计算引擎可以对社区数据进行聚合操作，将数据合并为更高层次的统计数据或摘要。这样可以减少数据量，提高数据处理的效率，并且方便进行数据分析和挖掘，发现潜在的模式和规律。

数据同步：通过计算引擎对社区数据进行同步操作，可以将数据从不同的数据源或者不同的系统中进行同步，保证数据的一致性和完整性。这对于多源数据集成、跨系统数据交互和数据共享非常重要，提高数据的可靠性和准确性。

S106，根据所述海豚调度的工作流得到可视化图像。

在本说明书实施例中，海豚调度的工作流是根据社区数据经过处理和分析后得到的任务分配、资源调度和进度跟踪等工作流程。可视化图像的目的是以直观、易懂的方式展示工作流程和相关信息。可以通过以下具体实施方案：

工作流设计：根据海豚调度的需求和分析结果，设计工作流的结构和流程。确定任务、资源和人员的关系和交互方式，以及工作流程的各个环节。

数据可视化需求分析：可以包括需要展示的数据和信息、图形的类型和样式、图像的交互功能等。

可视化图像设计：基于工作流设计和需求分析的结果，设计可视化图像。选择合适的图形元素、布局和颜色，以表达工作流的结构和流程，并突出关键的任务和资源信息。

数据集成和处理：将工作流的数据集成到可视化图像中。这可能涉及将工作流数据转换为可视化工具支持的格式、进行数据预处理和聚合等。

图像生成和展示：使用可视化工具或编程语言，根据设计好的图像模板和数据，生成可视化图像。确保图像的清晰度、可读性和美观性。

S108，根据所述可视化图像得到所述社区数据的趋势预测。

在本说明书实施例中，关于上述的S108，可以通过下述具体实施方案：

可视化图像分析：对所述可视化图像进行分析，了解其中包含的社区数据趋势信息。这可能涉及图像的形状、趋势线的斜率、峰值等特征。

数据提取：根据可视化图像的分析结果，提取相应的社区数据趋势信息。这可能涉及数据点的坐标提取、趋势线的参数提取等操作。

趋势预测模型选择：根据提取的社区数据趋势信息，选择合适的趋势预测模型。常见的模型包括线性回归模型、指数平滑模型、ARIMA模型等。

模型建立和训练：根据选定的趋势预测模型，建立模型并进行训练。这可能涉及使用历史数据进行模型参数估计和优化。

趋势预测：使用训练好的模型对未来的社区数据进行趋势预测。根据所选模型的特点，可以得到未来一段时间内的数据预测结果。

结果验证和评估：将预测结果与实际数据进行对比，验证和评估预测模型的准确性和可靠性。这可以通过计算预测误差、绘制预测曲线等方法来进行。

进一步的，本说明书一个或多个实施例还可以通过海豚调度系统内置zookeeper注册中心，以实现对用户的访问控制及数据加密。

需要说明的是，Zookeeper注册中心是一种用于分布式系统的协调和管理的工具。它可以用于服务发现、配置管理等功能，并具有一定的访问控制和数据加密的能力。关于上述内容，可以通过以下实施方案：

配置Zookeeper注册中心：根据海豚调度系统的需求，配置和部署Zookeeper注册中心。这包括安装和设置Zookeeper的相关软件和配置文件，并确保其正常运行。

用户访问控制：通过Zookeeper的访问控制机制，实现对用户的访问控制。这可以包括设置合适的权限和角色，并限制用户对海豚调度系统的访问和操作。

数据加密：使用Zookeeper内置的安全机制，实现对海豚调度系统中的数据进行加密。这可以包括使用SSL/TLS协议进行数据传输加密，以及使用合适的加密算法对数据进行加密存储。

安全策略设计：基于海豚调度系统的安全需求，设计合适的安全策略。这包括访问控制策略、加密策略、认证策略等，以确保用户的安全访问和数据的安全存储。

实施和测试：将设计好的安全策略实施到海豚调度系统中，并进行测试和验证。测试阶段应验证访问控制和数据加密的功能和性能，同时也可以收集用户反馈，以进行必要的修正和改进。

定期更新和维护：定期更新Zookeeper注册中心和相关的安全组件，以保持系统的安全性。同时，还需要定期审查和更新安全策略，以适应不断变化的安全威胁和需求。

需要说明的是，本说明书实施例的上述内容，具有下述有益效果：

访问控制：使用zookeeper注册中心可以实现对用户的访问控制。通过定义角色、权限和访问规则，可以限制用户对社区数据的访问权限，确保只有授权用户才能访问敏感数据。这样可以提高数据的安全性和隐私保护。

数据加密：注册中心可以提供加密功能，可以对社区数据进行加密传输和存储。通过加密算法和密钥管理，可以保护数据的机密性和完整性，防止数据被未授权的人员或系统访问和篡改。这样可以防止数据泄露和信息安全事件的发生。

用户身份验证：注册中心可以提供身份验证的功能，确保只有合法的用户可以访问社区数据。通过验证用户的身份和权限，可以防止未经授权的用户冒充其他用户进行访问和操作，提高系统的安全性和可信度。

配置管理：zookeeper注册中心还可以用于管理配置信息，包括用户权限配置、加密算法配置、密钥管理等。通过集中管理配置信息，可以提高配置的一致性和可维护性，降低配置错误和管理成本。

总之，通过海豚调度系统内置的zookeeper注册中心，实现对用户的访问控制及数据加密，可以提高数据的安全性和隐私保护，防止数据泄露和信息安全事件的发生，同时还可以提供身份验证和配置管理的功能，增强系统的安全性和可信度。

进一步的，本说明书一个或多个实施例所述还可以通过海豚调度系统按照任务的依赖关系将任务连接起来，以实时可视化监控任务的运行状态。

需要说明的是，海豚调度系统是一个任务管理和调度的系统，通过按照任务的依赖关系连接任务，可以实现任务的有序执行和资源的合理利用。关于上述内容，可以通过以下实施方案：

任务依赖关系定义：定义任务之间的依赖关系，即哪些任务要在其他任务执行完后才能执行。这可以使用图形化界面或配置文件来定义。

任务链接实现：根据任务的依赖关系，将任务连接起来。这可以通过参数设置、脚本编写等方式实现，确保任务按照指定顺序执行。

运行状态监控：设计实时监控机制，对任务的运行状态进行监控。这可以包括任务的开始时间、结束时间、执行进度等信息。

可视化展示：根据任务的运行状态监控，设计可视化界面展示任务的运行状态。可以使用图表、列表等形式展示任务的状态和进度。

实时更新：确保任务的运行状态能够实时更新，并及时反映在监控界面上。可以采用轮询或推送的方式获取任务状态的更新。

异常处理和报警：在监控过程中，及时发现任务的异常情况，并进行相应的处理和报警。通过定义异常规则和设置报警机制，以确保任务的及时修复。

日志记录和分析：记录任务的执行日志，并进行分析。这可以帮助排查和解决任务执行过程中的问题，以及优化任务的执行效率。

需要说明的是，本说明书实施例的上述内容，具有下述有益效果：

任务管理和调度：通过将任务按照依赖关系连接起来，可以方便地管理和调度任务的执行顺序和时间。任务之间的依赖关系可以确保任务按照正确的顺序执行，避免数据依赖错误和执行冲突。这样可以提高任务的执行效率和准确性。

实时监控和反馈：通过实时可视化监控任务的运行状态，可以随时了解任务的执行情况和进度。可以查看任务的运行日志、错误信息等，及时发现和解决问题。这样可以提高任务的可控性和可调度性，减少故障和错误对任务执行的影响。

效果评估和优化：通过监控任务的运行状态和性能指标，可以对任务的效果进行评估和优化。可以分析任务的运行时间、资源消耗、数据处理速度等指标，找到瓶颈和性能问题，进行优化和改进。这样可以提高任务的执行效率和质量，提升系统的整体性能。

决策支持：实时可视化监控任务的运行状态可以提供实时的数据和信息支持，用于决策制定和业务分析。可以根据任务的执行情况和结果，进行数据驱动的决策，优化业务流程和资源配置，提高业务的智能化和响应速度。

总之，通过海豚调度系统按照任务的依赖关系将任务连接起来，并实时可视化监控任务的运行状态，可以提高任务管理和调度的效率和准确性，实现实时监控和反馈，进行效果评估和优化，以及提供决策支持的具体有益效果。

进一步的，本说明书一个或多个实施例还可以通过海豚调度系统设置定时任务。

需要说明的是，关于上述的设置定时任务，可以通过以下步骤进行操作：

确定定时任务的目标和需求：需要明确定时任务的目的和具体需求，例如任务的执行时间、频率和执行内容等。

创建定时任务：通过海豚调度系统的界面或命令行工具，创建一个新的定时任务。根据任务的需求，设置任务的执行时间、频率和执行命令等。

测试和调试任务：在创建定时任务后，可以进行测试和调试，确保任务能按照预期执行。可以设置一个近期的执行时间，然后观察任务是否按照设定的时间执行并输出预期的结果。

监控和管理任务：一旦定时任务开始执行，需要定期监控和管理任务。对于成功执行的任务，可以查看执行日志和结果。对于执行失败的任务，需要查找失败原因并进行修复。

需要说明的是，本说明书实施例的上述内容，具有下述有益效果：

自动化任务执行：通过设置定时任务，可以实现对重复性或定期性任务的自动化执行。无需手动干预，任务会按照设定的时间和频率自动触发和执行。这可以提高任务执行的效率和准确性，减少人工操作的工作量。

时间管理和优化：通过设置定时任务，可以合理安排任务的执行时间，避免任务的冲突和重复执行。可以根据任务的优先级和依赖关系，合理分配任务的执行时间和资源，提高系统的整体效率和资源利用率。

异常处理和恢复：通过定时任务的设置，可以定期检查任务的运行状态和结果，及时发现和处理异常情况。可以设置任务的报警和自动恢复机制，保障任务的连续性和可靠性。这可以减少因意外情况而导致的任务中断和数据丢失，提高系统的稳定性和可靠性。

数据同步和更新：定时任务可以用于数据同步和更新操作。可以定期将数据从一个系统或数据源同步到另一个系统或数据源，确保数据的一致性和准确性。这对于数据集成、数据备份和数据迁移非常重要，提高数据的可靠性和可用性。

总而言之，通过海豚调度系统设置定时任务可以实现自动化任务执行、时间管理和优化、异常处理和恢复，以及数据同步和更新等具体的有益效果。这可以提高任务执行的效率和准确性，降低人为操作的工作量，保障数据的一致性和可靠性。

需要说明的是，本说明书实施例的上述内容，具有下述有益效果：

自动化数据采集：使用海豚调度系统的数据采集工具，可以自动从各类数据源中采集指定范围的社区数据。相比传统的人工方式，这种自动化数据采集方法可以节省大量时间和人力资源，提高数据采集的效率。

提高数据质量：通过海豚调度系统中的计算引擎对社区数据进行处理，可以进行预处理、清洗和整合等操作，从而提高数据的质量和准确性。相比人工录入，这种自动化处理能够减少错误和数据缺失，提供更可靠的数据基础。

实时数据更新：通过使用海豚调度系统进行数据采集和处理，可以实现对社区数据的实时更新。这意味着社区数据能够随时反映最新的社区状态，提高数据的时效性和准确性。这对于社区决策和规划具有重要意义。

可视化图像展示：通过根据海豚调度的工作流生成可视化图像，可以以直观、易理解的方式展现社区数据。这种可视化的表达形式可以帮助决策者直观地了解社区数据的趋势和特征，从而更好地进行决策和规划。

趋势预测支持：基于可视化图像，可以进行对社区数据的趋势预测。通过分析图像中的趋势和模式，可以预测未来的发展趋势，为社区规划和决策提供有益的参考。这种预测支持能够帮助社区更好地规划资源分配、改善社区环境、提升居民生活质量等方面。

综上所述，引入基于海豚调度的社区数据采集方法可以提高数据采集的自动化程度和效率，同时改善数据质量和时效性。通过可视化图像和趋势预测，可以更好地理解和利用社区数据，为社区决策和规划提供有益的支持和指导。

需要说明的是，在社区数据治理过程中，通常需要对各类人员房屋数据进行预处理及分析，然后向业务库中进行数据存储及数据同步，以便后期数据统计及分析的工作和社区事务的统一执行。在此过程中，一般通过sql语句对数据库中的数据进行查询和处理，或者编写一些方便数据治理的python脚本，除此之外，面对庞大的数据量和结构复杂的数据表，但面对庞大的数据量和结构复杂的数据表，经常会出现查询和处理效率过慢的问题。此时就会用到hadoop,flink,spark等大数据数据处理工具，这些服务及程序整体组成了社区数据治理的整个流程。

这些步骤结合在一起很容易发生一系列问题，比如某安装程序版本过低，服务部署混乱，缺乏报警机制，缺乏可视化的操作，任务挂掉没有通知，运维起来就很困难。故障排除还需要进去后台排错，流程就很复杂。为了保证运行效率，以及不同任务之间的优先级问题，一个好的调度系统就非常重要了。

DolphinScheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG(有向无环图)工作流任务调度开源系统，比较适用于企业级的场景，它可以提供一个可视化操作任务、工作流和全生命周期数据处理过程的解决方案。同时他支持丰富的任务类型：包括Shell、MR、Spark、Flink、SQL(mysql、postgresql、hive、sparksql)、Hadoop,Python、Http、Sub_Process、Procedure等；去中心化的设计，能确保系统的稳定性，页面简洁，操作方便，即使非研发人员也可以很熟练地掌握。也支持在大规模的集群上运行，实现高并发的任务调度和执行。

需要说明的是，本说明书实施例提供一种基于海豚调度的社区数据治理方法，用于解决社区数据治理方案过程中所容易发生的整体流程不清晰，服务部署混乱，业务人员无法直观便捷的解决问题，缺乏报警机制，缺乏可视化的操作及无法实时监控任务健康状态等问题。为整个社区数据治理提供一个可视化操作任务，工作流和全生命周期数据处理过程的解决方案。

需要说明的是，在社区人房数据治理过程中，一般会经过数据收集，数据清洗和预处理，数据存储，数据治理及同步，数据可视化及展示和运维管理等多种过程。根据业务场景的不同执行不同的任务类型，结合海豚调度的工作原理，可以制定了以下数据治理方案：

1)社区数据采集

海豚调度系统中有丰富的数据采集工具及任务类型，方便从各类数据源中采集社区数据。如这些数据源可能来自社区网站，数据库或是网格员提供的excel表格，可以通过python脚本或其他形式在海豚调度中创建工作流，实时或者定时的获取这些数据，为后续的数据治理工作提供基础。

2)数据清洗及预处理

采集到的社区数据中，往往存在缺失值，异常值等脏数据，需要对这些数据进行数据清洗。海豚调度提供了强大的数据清洗功能，包括填充值缺失，去重，异常值处理等。可以通过预设清洗规则，编写python脚本或将数据文件读入spark，有效的清除脏数据，提高数据质量。

3)数据的有效存储

海豚调度支持多种存储方式，包括文件存储，数据库存储等等。可以基于Hadoop分布式文件系统(HDFS)或者kafka进行存储，并选择合适的存储方式。同时，它也拥有丰富的存储管理功能，方便进行分类，备份和恢复等操作。

4)数据的治理及同步

海豚调度支持多种数据处理方式，可以通过写sql语句或python脚本的形式完成数据的格式转换，数据的聚合及数据同步等操作，必要时也可以通过spark，flink的计算引擎进行数据处理和交互，形成新的海豚调度工作流对数据进行进一步的加工和处理。

5)数据可视化及趋势预测

为了更好地呈现数据治理结果，可以通过海豚调度创建合适的工作流进行一些查询和统计工作。或者创建一些数据可视化的方式，如柱状图，饼图，折线图等等，更直观的了解社区数据的治理和分布情况，并通过趋势及走向来更好的指导业务决策。

6)为数据提供完善的安全措施

对于数据治理来说，数据安全是尤为重要的。海豚调度系统也为数据治理提供了非常完善的安全措施。它依赖于zookeeper注册中心，可以实现对用户的访问控制及数据加密等功能。可以根据需要指定合理的数据使用规则，确保数据的安全行和隐私保护。对于敏感信息字段，如个人身份证信息，手机号码等等，需要进行脱敏处理或限制访问权限。

7)整个流程的运维管理

为了使整个数据治理流程顺利进行，需要对它们进行运维管理。为了实现个工作流之间的完美调度，海豚调度系统提供了丰富的运维管理功能，它支持从错误节点处运行，日志管理，实时的性能监控，设置定时任务，邮件通知运行结果等等。通过这些功能，可以很好的管理和维护数据治理的各个环节，确保整个工作流程的完美运行

1.本说明书实施例提供一种基于海豚调度的社区数据治理方法，通过数据采集，数据清洗，数据存储，数据治理，数据可视化，数据安全等方面，为整个社区数据治理提供一个可视化操作任务，工作流和全生命周期数据处理过程的解决方案。

2.海豚调度系统用DAG的方式按照任务的依赖关系将任务连接起来，可实时可视化监控任务的运行状态，同时支持重试，从指定错误节点恢复失败，暂停及终止任务等操作。并包含了日志管理，设置定时任务，邮件通知运行结果等功能，大大减轻了整个数据治理流程运维管理的难度，保证了运行效率以及不同任务之间的优先级问题。

3.整个数据流程直观可见，去中心化设计保证了系统的稳定性，页面简洁，操作方便，即使非研发人员也可以很熟练地掌握。

4.支持在大规模的集群上运行，实现高并发的任务调度和执行。

5.整个流程为数据提供完善的安全措施，可以实现对用户的访问控制及数据加密等功能，确保数据的安全行和隐私保护。

6.流程的数据可视化及预测功能，帮助管理人员更好的了解社区的人员状况，为各种决策提供有力支持。

图2为本说明书一个或多个实施例提供的一种基于海豚调度的社区数据预测装置的结构示意图，包括：采集单元202、数据处理单元204、可视化单元206与趋势预测单元208。

采集单元202，通过海豚调度系统的数据采集工具，从各类数据源中采集指定范围的社区数据；

数据处理单元204，通过所述海豚调度系统中的计算引擎对所述社区数据进行处理，得到海豚调度的工作流；

可视化单元206，根据所述海豚调度的工作流得到可视化图像；

趋势预测单元208，根据所述可视化图像得到所述社区数据的趋势预测。

图3为本说明书一个或多个实施例提供的一种基于海豚调度的社区数据预测设备的结构示意图，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：

通过海豚调度系统的数据采集工具，从各类数据源中采集指定范围的社区数据；

通过所述海豚调度系统中的计算引擎对所述社区数据进行处理，得到海豚调度的工作流；

根据所述海豚调度的工作流得到可视化图像；

根据所述可视化图像得到所述社区数据的趋势预测。

本说明书一个或多个实施例提供的一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被计算机执行时能够实现：

通过海豚调度系统的数据采集工具，从各类数据源中采集指定范围的社区数据；

通过所述海豚调度系统中的计算引擎对所述社区数据进行处理，得到海豚调度的工作流；

根据所述海豚调度的工作流得到可视化图像；

根据所述可视化图像得到所述社区数据的趋势预测。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、设备、非易失性计算机存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

以上所述仅为本说明书的一个或多个实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书的一个或多个实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书的一个或多个实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种基于海豚调度的社区数据预测方法，其特征在于，所述方法包括：

通过海豚调度系统的数据采集工具，从各类数据源中采集指定范围的社区数据；

通过所述海豚调度系统中的计算引擎对所述社区数据进行处理，得到海豚调度的工作流；

根据所述海豚调度的工作流得到可视化图像；

根据所述可视化图像得到所述社区数据的趋势预测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从各类数据源中采集指定范围的社区数据后，所述方法还包括：

对所述社区数据进行数据清洗，所述数据清洗包括填充值缺失、去重与异常值处理。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从各类数据源中采集指定范围的社区数据后，所述方法还包括：

基于Hadoop分布式文件系统或者kafka对所述社区数据进行存储。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述海豚调度系统中的计算引擎对所述社区数据进行处理，包括：

通过所述海豚调度系统中的计算引擎对所述社区数据进行数据格式转换，数据聚合，以及数据同步。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过海豚调度系统内置zookeeper注册中心，以实现对用户的访问控制及数据加密。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过海豚调度系统按照任务的依赖关系将任务连接起来，以实时可视化监控任务的运行状态。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过海豚调度系统设置定时任务。

8.一种基于海豚调度的社区数据预测装置，其特征在于，包括：

采集单元，通过海豚调度系统的数据采集工具，从各类数据源中采集指定范围的社区数据；

数据处理单元，通过所述海豚调度系统中的计算引擎对所述社区数据进行处理，得到海豚调度的工作流；

可视化单元，根据所述海豚调度的工作流得到可视化图像；

趋势预测单元，根据所述可视化图像得到所述社区数据的趋势预测。

9.一种基于海豚调度的社区数据预测设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：

通过海豚调度系统的数据采集工具，从各类数据源中采集指定范围的社区数据；

通过所述海豚调度系统中的计算引擎对所述社区数据进行处理，得到海豚调度的工作流；

根据所述海豚调度的工作流得到可视化图像；

根据所述可视化图像得到所述社区数据的趋势预测。

10.一种非易失性计算机存储介质，其特征在于，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被计算机执行时能够实现：

通过海豚调度系统的数据采集工具，从各类数据源中采集指定范围的社区数据；

通过所述海豚调度系统中的计算引擎对所述社区数据进行处理，得到海豚调度的工作流；

根据所述海豚调度的工作流得到可视化图像；

根据所述可视化图像得到所述社区数据的趋势预测。