一种基于Hadoop的EPC物联网数据分析系统的研究与实现

Hadoop大数据平台架构与实践--基础篇

Hadoop大数据平台架构与实践--基础篇 大数据时代已经到来，越来越多的行业面临着大量数据需要存储以及分析的挑战。Hadoop，作为一个开源的分布式并行处理平台，以其高扩展、高效率、高可靠等优点，得到越来越广泛的应用。 本课旨在培养理解Hadoop的架构设计以及掌握Hadoop的运用能力。 导师简介 Kit_Ren，博士，某高校副教授，实战经验丰富，曾担任过大型互联网公司的技术顾问，目前与几位志同道合的好友共同创业，开发大数据平台。 课程须知 本课程需要童鞋们提前掌握Linux的操作以及Java开发的相关知识。对相关内容不熟悉的童鞋，可以先去《Linux达人养成计划Ⅰ》以及《Java入门第一季》进行修炼～～ 你能学到什么？ 1、Google的大数据技术 2、Hadoop的架构设计 3、Hadoop的使用 4、Hadoop的配置与管理 大纲一览 第1章初识Hadoop 本章讲述课程大纲，授课内容，授课目标、预备知识等等，介绍Hadoop的前世今生，功能与优势 第2章 Hadoop安装 本章通过案例的方式，介绍Hadoop的安装过程，以及如何管理和配置Hadoop 第3章 Hadoop的核心-HDFS简介 本章重点讲解Hadoop的组成部分HDFS的体系结构、读写流程，系统特点和HDFS

的使用。 第4章 Hadoop的核心-MapReduce原理与实现 本章介绍MapReduce的原理，MapReduce的运行流程，最后介绍一个经典的示例WordCount 第5章开发Hadoop应用程序 本章介绍在Hadoop下开发应用程序，涉及多个典型应用，包括数据去重，数据排序和字符串查找。 课程地址：https://www.wendangku.net/doc/7d6704463.html,/view/391

Hadoop大数据平台介绍

Hadoop是什么 Apache Hadoop is an open source software framework for storage and large scale processing of data-sets on clusters of commodity hardware

Hadoop名字的由来 Hadoop was created by Doug Cutting and Mike Cafarella in 2005 Named the project after son's toy elephant

从移动数据到移动算法

Hadoop的核心设计理念?可扩展性 ?可靠性

相对于传统的BI 架构转变 数据仓库电子表格 视觉化工 具 数据挖掘集成开发工具 数据集市 企业应用工具 传统文件日志社交& 网络遗留系 统结构化 非结构化 音视频数据应用非关系型数据库内存数据库NO SQL 应用 Nod e Nod e Nod e Hadoop * Web Apps MashUps 导出/导入INSIGHTS 消费Create Map 存储/计算实时数据处理通道（Spark,Storm)数据交换平台数据存储计算平台数据访问 层Kafka Flume Goldengat e Shareplex ..传感器传感器

hadoop 的适用场景 小数据+ 小计算量OLTP 业务系统：ERP/CRM/EDA 大数据+ 小计算量如全文检索，传统的ETL 小数据+大计算量D a t a Compute 数据 计算 实时性

大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系

大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系 来源：来源：CIO时代网互联网 大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系简单来说就是：大数据的发展源于物联网技术的应用，并用于支撑智慧城市的发展。物联网技术作为互联网应用的拓展，正处于大发展阶段。物联网是智慧城市的基础，但智慧城市的范畴相比物联网而言更为广泛；智慧城市的衡量指标由大数据来体现，大数据促进智慧城市的发展；物联网是大数据产生的催化剂，大数据源于于物联网应用。 中国已步入大数据时代 有人说大数据来了，但只是在美国而不是中国。专做政府数据管理的同方对此的看法是：中国对大数据的理解普遍还不那么深入或者与美国的理解有所不同，但不能否认的是，中国已经步入大数据时代。现在中国的很多部委都已经在研究大数据、运用大数据。美国将大数据提升为国家战略，中国还没有明确提出，但已经把大数据上升为与国防一样的高度，多部委还联合发布了鼓励措施。我国政府对大数据的敏感度快速提高，并正在采取措施。所以说，中国已经步入大数据时代，这种重视是由政府层面自上而下进行普及的，可能还未普及到普通百姓层面，但各级政府已经有了高度重视。邬贺铨院士也曾表示：“我国将产生全球最大量的数据，要重视大数据的开发利用和管理。” 大数据的关键在于分享。我国智慧城市发展的一个瓶颈在于信息孤岛效应，各政府部门间不愿公开、分项数据，这就造成数据之间的割裂，无法产生数据的深度价值。关于这一问题，一些政府部门也有清醒的认识，开始寻求解决方案，这是受自身的需求驱动的。比如，一些政府部门原来不愿分享自己的数据，但现在开始寻求数据交换伙伴，因为他们逐渐意识到单一的数据是没法发挥最大效能的，部门之间相互交换数据已经成为一种发展趋势。同时，随着各方面的发展及政策的推进，很多以前不公开的数据也逐渐公开了，这对大数据的发展

物联网大数据分析实验室建设方案章鱼大数据

物联网大数据分析实验室建设方案 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村

已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。 再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网专项进行汇总，下图列出了目前提到最多，也是应用最成熟的八个领域。但是换个角度再看，不管是工业控制、供应链管理、精准农业，还是建筑自动化、远程抄表、ETC，其实都并不是新的技术领域，而是在物联网这个大概念下重新包装后再次引起了人们的兴趣。总的来

Hadoop大数据平台-测试报告及成功案例

Hadoop大数据平台测试报告及成功案例

目录 1技术规范书应答书 ................................. 错误！未定义书签。2技术方案建议 ......................................... 错误！未定义书签。3测试及验收 ............................................. 错误！未定义书签。4项目实施与管理 ..................................... 错误！未定义书签。5人员资质与管理 ..................................... 错误！未定义书签。6技术支持及保修 ..................................... 错误！未定义书签。7附录 ......................................................... 错误！未定义书签。

1.1 大数据平台测试报告 1.1.1某银行Cloudera CDH 性能测试测试 某银行现有HODS在支撑行内业务方面已经遇到瓶颈。希望通过搭建基于Hadoop 的历史数据平台(新HODS)，以提升平台运行效率及数据覆盖面，支撑未来大数据应用，满足未来业务发展需求。本次POC测试的主要目的是验证Hadoop商业发行版(EDH) 是否可以满足某银行HODS应用特点，主要考察点包括： ?验证产品本身的易用性、可扩展性，主要涉及集群的部署、运维、监控、升级等； ?验证产品对安全性的支持，包括认证、授权、审计三大方面； ?验证产品对资源分配的控制与调度； ?验证Hadoop基本功能，包括可靠性、稳定性、故障恢复等； ?验证Hadoop子系统(包括HDFS、HBase、Hive、Impala等) 的性能、使用模式、设计思想、迁移代价等。 1.1.1.1基础设施描述 1.1.1.1.1硬件配置 硬件配置分为两类：管理节点(master node) 与计算节点(worker node)。 管理节点配置(2) CPU Intel? Xeon? E5-2650 v3 2.3GHz,25M Cache,9.60GT/s QPI,Turbo,HT,10C/20T (105W) Max Mem 2133MHz (40 vcore) 内存16GB RDIMM, 2133MT/s, Dual Rank, x4 Data Width (128GB) 网络Intel X520 DP 10Gb DA/SFP+ Server Adapter, with SR Optics

物联网要与大数据结合

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/7d6704463.html, 物联网要与大数据结合 作者： 来源：《中国计算机报》2015年第25期 物联网是IBM下一个期待收获的大市场。今年3月，IBM宣布，将在未来四年投资30亿美元打造一个全新的物联网业务部，并创建一个基于云计算的开放平台，帮助客户和生态系统中的合作伙伴构建物联网解决方案。 很多人熟知的IBM倡导的智慧地球（Smarter Planet）和智慧城市（Smarter Cities），其实就是建立在企业中实际应用的物联网的基础之上，包括水资源管理、零售业优化、客户忠诚度管理、交通拥堵管理等一系列解决方案。现在，IBM又将物联网与大数据联系在一起，希望将企业与物联网的数据进行深度融合，从而帮助企业做出更好的决策。 在近日举行的亚洲消费电子展上，IBM大中华区首席执行总裁钱大群以“创造无限可能”为主题，分享了IBM关于物联网的洞察、战略和成果。 IBM统计，当今世界上拥有超过90亿台互联的设备。而在这些设备生成的数据中，90%的数据从未被分析或采取过任何处理措施，多达60%的数据在生成后几毫秒内就失去了价值。在进入物联网3.0阶段后，物联网最大的变化是与云计算、大数据技术进行深度融合。钱大群表示，数据分析技术的发展将会对物联网产生巨大的影响。IBM的云计算、大数据分析技术将为物联网带来新的活力与价值，进而带动整个行业的创新、变革与转型。 在亚洲消费电子展上，IBM展示了在政府、电子、汽车、能源制造、零售、通信、医疗健康等领域的物联网成功实践，尤其是在车联网方面的新进展让人印象深刻。举例来说，IBM 助力福田雷沃国际重工股份有限公司打造基于车联网模式的营销与售后服务体系，全面提升其研发和生产能力。IBM还与法国汽车制造商标致雪铁龙合作，共同开发车联网服务设备，将车辆与商店、服务体系和城市运输网络完美结合起来。 IBM大中华区全球企业咨询服务部汽车及工业产品行业总经理王涛表示：“物联网对于中国制造行业的意义重大。物联网通过传感器、各种各样的终端设备把所有企业甚至整个社会的生产经营活动全部变成数字化，并将数字化信息通过大数据分析转化为商业洞察力，发掘新的商业机会和价值，从而彻底改变现行的商业运行模式。” 在物联网方面，IBM的优势主要体现在以下几方面：第一，在理念和技术方面，IBM提 出“智慧地球”理念时已经在讲物物相联和智能化，在物联网技术上有长时间的积累；第二，从战略决策层面看，IBM将物联网与自己所擅长的大数据、云计算、移动计算、安全方面的技术和经验相结合，并成立了专门的物联网业务部门；第三，从产品和服务方面看，IBM可以提供从芯片设计到上层应用的全面的物联网解决方案和服务，并结合各行业用户的需求，提供了行业最佳实践。

基于Hadoop的大数据平台实施——整体架构设计

基于Hadoop的大数据平台实施——整体架构设计大数据的热度在持续的升温，继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星。我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的公司或组织，至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰。好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据，说真的，到目前为止就和云计算一样，让我总觉得像是在看电影《云图》——云里雾里的感觉。或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面，但是您至少要保持清醒的头脑，认真仔细的慎问一下自己，我们公司真的需要大数据吗? 做为一家第三方支付公司，数据的确是公司最最重要的核心资产。由于公司成立不久，随着业务的迅速发展，交易数据呈几何级增加，随之而来的是系统的不堪重负。业务部门、领导、甚至是集团老总整天嚷嚷的要报表、要分析、要提升竞争力。而研发部门能做的唯一事情就是执行一条一条复杂到自己都难以想象的SQL语句，紧接着系统开始罢工，内存溢出，宕机........简直就是噩梦。OMG!please release me!!! 其实数据部门的压力可以说是常人难以想象的，为了把所有离散的数据汇总成有价值的报告，可能会需要几个星期的时间或是更长。这显然和业务部门要求的快速响应理念是格格不入的。俗话说，工欲善其事，必先利其器。我们也该鸟枪换炮了......。 网上有一大堆文章描述着大数据的种种好处，也有一大群人不厌其烦的说着自己对大数据的种种体验，不过我想问一句，到底有多少人多少组织真的在做大数据?实际的效果又如何?真的给公司带来价值了?是否可以将价值量化?关于这些问题，好像没看到有多少评论会涉及，可能是大数据太新了(其实底层的概念并非新事物，老酒装新瓶罢了)，以至于人们还沉浸在各种美妙的YY中。 做为一名严谨的技术人员，在经过短暂盲目的崇拜之后，应该快速的进入落地应用的研究中，这也是踩着“云彩”的架构师和骑着自行车的架构师的本质区别。说了一些牢骚话，

大数据与云计算和物联网的关系

大数据与云计算和物联网的关系 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 《互联网进化论》一书中提出“互联网的未来功能和结构将于人类大脑高度相似，也将具备互联网虚拟感觉，虚拟运动，虚拟中枢，虚拟记忆神经系统” ，并绘制了一幅互联网虚拟大脑结构图。 根据这一观点，我们尝试分析目前互联网最流行的四个概念————-大数据，云计算，物联网和移动互联网与传统互联网之间

的关系。 从这幅图中我们可以看出： 物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。 云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。 大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。 包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的，下面就来了解一下大数据与这些热点的关系。 大数据市场格局 从严格意义上来说，早在20世纪90年代“数据仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红，主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起，全球数据量大大提升。可以说，移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。

数据分析在物联网的应用(一)

数据分析这个行业在于现在来说的话已经不算是一个新兴的行业，在很多年前就有了数据分析这个概念，只不过是这几年来信息发展诞生的物联网、云计算以及大数据的出现让数据分析逐渐地走进的人们的生活，不断地被人们多了解。那么数据分析在物联网上的应用都有哪些呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。 首先给大家说一下云-边-端架构。前两年出现了一个比较热的词，叫做"边缘计算"，是指把简单的、需要实时计算和分析的过程放到离终端设备更近的地方，以保证数据数据处理的实时性，同时也减少数据传输的风险。“云-边-端”这样的架构能够，终端负责全面感知，边缘负责局部的数据分析和推理，而云端则汇集所有边缘的感知数据、业务数据以及互联网数据，完成对行业以及跨行业的态势感知和分析。而基于AI的智能服务则是贯穿“云-边-端”整个架构，在感知终端，AI技术旨在提高全面感知的敏感性、准确性以及人机交互、物物交互的实时性，同时也可以通过芯片来进行简单的逻辑推理。 在边缘处，AI技术主要负责汇集该域内的局部数据以及相关的业务数据，完成感知数据的分析和推理，并且能够把相关的分析结果或模型传送给感知终端，达到感知终端与边缘云的协同，在云端，不仅需要提供类似边缘云的云计算相关的数据，还需要提供基于全局数据的智能服务。

云中心擅长全局性的、非实时的、长周期的大数据处理与分析，能够在长周期维护、业务决策支撑等领域发挥优势。边缘计算更适合局部性、实时、短周期数据的处理与分析，能更好地支撑本地业务的实时智能化决策与执行。边缘计算与云中心是互补协同的关系，边云协同将放大边缘计算与云计算的应用价值：边缘计算既靠近执行单元，更是云端所需高价值数据的采集和初步处理单元，可以更好地支撑云端应用；反之，云计算通过大数据分析处理优化输出的业务规则或模型可以下发到边缘侧，边缘计算基于新的业务规则或模型运行。 在这篇文章中我们给大家讲述了一下数据分析中的云-边-端架构的内容，我们会在后面的文章中给大家介绍更多的知识，希望这篇文章能够给大家带来帮助，最后感谢大家的阅读。

Hadoop大数据平台-建设要求及应答方案

Hadoop大数据平台建设要求及应答方案

目录 2技术规范书应答书 (2) 2.1业务功能需求 (4) 2.1.1系统管理架构 (4) 2.1.2数据管理 (12) 2.1.3数据管控 (26) 2.1.4数据分析与挖掘 (27) 2.2技术要求 (30) 2.2.1总体要求 (30) 2.2.2总体架构 (31) 2.2.3运行环境要求 (32) 2.2.4客户端要求 (35) 2.2.5数据要求 (36) 2.2.6集成要求 (36) 2.2.7运维要求 (37) 2.2.8性能要求 (49) 2.2.9扩展性要求 (50) 2.2.10可靠性和可用性要求 (52) 2.2.11开放性和兼容性要求 (57) 2.2.12安全性要求 (59)

1大数据平台技术规范要求 高度集成的Hadoop平台：一个整体的数据存储和计算平台，无缝集成了基于Hadoop 的大量生态工具，不同业务可以集中在一个平台内完成，而不需要在处理系统间移动数据；用廉价的PC服务器架构统一的存储平台，能存储PB级海量数据。并且数据种类可以是结构化，半结构化及非结构化数据。存储的技术有SQL及NoSQL，并且NoSQL能提供企业级的安全方案。CDH提供统一的资源调度平台，能够利用最新的资源调度平台YARN分配集群中CPU,内存等资源的调度，充分利用集群资源； 多样的数据分析平台–能够针对不用的业务类型提供不同的计算框架，比如针对批处理的MapReduce计算框架；针对交互式查询的Impala MPP查询引擎；针对内存及流计算的Spark框架；针对机器学习，数据挖掘等业务的训练测试模型；针对全文检索的Solr搜索引擎 项目中所涉及的软件包括： ?Hadoop软件（包括而不限于Hadoop核心） ?数据采集层：Apache Flume, Apache Sqoop ?平台管理：Zookeeper, YARN ?安全管理：Apache Sentry ?数据存储：HDFS, HBase, Parquet ?数据处理：MapReduce, Impala, Spark ?开发套件：Apache Hue, Kite SDK ?关系型数据库系统：SAP HANA企业版 ?ETL工具：SAP Data Services 数据管控系统的二次开发量如下： ?主数据管理功能 通过二次开发的方式实现主数据管理功能，并集成甲方已有的主数据管理系统。

物联网数据处理的要求

2 物联网的数据特性 2.1 数据的多态性与异构性 无线传感网中有各种各样的传感器，而每一类传感器在不同应用系统中又有不同用途。显然，这些传感器结构不同、性能各异，其采集的数据结构也各不相同。在RFID系统中也有多个RFID标签，多种读写器；M2M系统中的微型计算设备更是形形色色。它们的数据结构也不可能遵循统一模式。物联网中的数据有文本数据，也有图像、音频、视频等多媒体数据。有静态数据，也有动态数据（如波形）。数据的多态性、感知模型的异构性导致了数据的异构性[1]。物联网的应用模式和架构互不相同，缺乏可批量应用的系统方法，这是数据多态性和异构性的根本原因。显然，系统的功能越复杂，传感器节点、RFID标签种类越多，其异构性问题也将越突出。这种异构性加剧了数据处理和软件开发的难度。 2.2 数据的海量性 物联网往往是由若干个无线识别的物体彼此连接和结合形成的动态网络。一个中型超市的商品数量动辄数百万乃至数千万件。在一个超市RFID系统中，假定有1000万件商品都需要跟踪，每天读取10次，每次100个字节，每天的数据量就达10GB，每年将达3650GB。在生态监测等实时监控领域，无线传感网需记录多个节点的多媒体信息，数据量更大的惊人，每天可达1TB以上。此外，在一些应急处理的实施监控系统系统中，数据是以流（stream）的形式实时、高速、源源不断地产生的，这愈发加剧了数据的海量性。 2.3 数据的时效性 被感知的事物的状态可能是瞬息万变的。因此不管WSN还是RFID系统，物联网的数据采集工作是随时进行的，每隔一定周期向服务器发送一次数据，数据更新很快，历史数据只用于记录事务的发展进程虽可以备份，但因其海量性不可能长期保存。只有新数据才能反映系统所感知的“物”的现有状态，所以系统的反应速度或者响应时间是系统可靠性和实用性的关键。这要求物联网的软件数据处理系统必须具有足够的运行速度，否则可能得出错误的结论甚至造成巨大损失。 2.4 数据传输的难题 对于WSN而言，国内一些物联网应用研究表明[2]：文本型数据易传难感，多媒体数据易感难传；在出现数据传输故障时，很难判定是网络中断还是软件故障；理想化的系统模型假设因其忽略了WSN运行过程中伴随的各种不确定的、动态的环境因素往往难以实地应用。甚至电源（电池）的寿命可以决定整个WSN的寿命。因此WSN式物联网在实际应用中，节点的数量目前还难以突破1000大关，这并不完全是由上述异构性、海量性等原因所致。数据采集、传输元器件的性能——功耗、实用性、可靠性和稳定性，成为目前WSN数据管理的瓶颈。 3 物联网数据处理的要求 上述特性给数据质量控制、数据存储、数据压缩、数据集成、数据融合、数据查询带来极大挑战，迫使人们不断探索行之有效的技术手段。满足以上特性的要求，解决数据处理的矛盾。 3.1 数据异构性的要求 解决数据的异构性问题必须从基础软件入手。不同的微型计算设备可能要采用不同的操作系统，不同的感知信息需要不同的数据结构和数据库，不同的系统需要不同的中间件。其中，操作系统解决运行平台问题，数据库解决数据的存储、挖掘、检索问题，中间件解决解决数据的传递、过滤、融合问题。操作系统、数据库、中间件这些基础软件的正确选择和使用可以屏蔽数据的异构性，实现数据的顺利传递、过滤、融合，为及时、正确感知事物的存在及其现状具有重要意义。尤其是数据库和中间件是解决异构性的关键。 对于运动着的物联网系统，必须感知事物的空间信息。这些数据的处理归根结底属于时

物联网数据分析的场景应用

说到物联网数据分析，其本身就是为物联网开发者提供的设备智能分析服务，全链路覆盖了设备数据采集、管理、清洗、分析等环节，有效降低了数据分析门槛，实现了设备数据与业务数据的融合分析透视。此外，还可与应用开发结合使用，配置数据可视化大屏，完成设备状态监控、园区环境监测、运营大屏等业务场景的开发工作，助力开发者基于数据实现业务创新，创造更多业务价值。 基于这样的特点，在我们的日常生活中，又有哪些地方具体应用到了呢？ 一、智能停车场 一个智能的停车场，可以实时展示车位使用现状、计算还能容纳多少排队车辆进入，并给出停车场当日收入。使用地磁感应器设备采集停车位状态信息。在物联网平台上定义地磁感应器物模型，使用数据开发功能，对停车场现状、排队数据、和收入进行分析。 二、电子围栏 在物品管理、儿童手表、电子锁、区域串货管理等场景，可使用二维数据可视化功能，定义围栏，当物品超出围栏范围时，配置报警。特点如下：支持点圆围栏、自定义多边形围栏、行政区域围栏。 支持定义围栏内、围栏外、触发围栏持续时长。

支持灵活配置报警短信、报警电话。 三、轨迹还原 在物流追踪、设备管理等场景，可以使用二维数据可视化功能，在地图上清晰展示设备轨迹。 四、三维数据可视化系统 使用空间数据可视化模块中三维数据可视化功能，搭建临平BIM可视化模型，基于物联网平台，实现园区、建筑、楼层、房间、设备的逐级可视化，构建监控、展示、控制为重点的BIM可视化系统。 五、工业流水线设备监控 实时监控工业流水线上的设备运行情况，对温度、液位、压力等数据进行秒级或分钟级聚合。物联网数据分析中的流数据分析功能，支持高并发数据的实时聚合，可以做到毫秒级响应。 以上就是物联网数据分析的相关场景应用，影响着我们的日常生活，大家可以在平时的接触中时常看到，希望能对大家有所帮助和启发。 杭州任联科技有限公司，简称任联，专注于物联网、大数据技术为基础的安防产品和解决方案的研发。公司自主研发智慧基站、车载基站、手持搜索机、各

物联网大数据分析实验室建设方案

物联网大数据分析实验室建设方案 物联网大数据分析实验室建设方案 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端1

物联网大数据分析实验室建设方案 数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网

一种通用物联网数据分析平台的设计与实现

一种通用物联网数据分析平台的设计与实现 发表时间：2016-10-10T14:16:20.773Z 来源：《低碳地产》2016年第3期作者：黄璜 [导读] 随着技术的发展以及物联网技术的成熟，物联网现已经广泛地应用于智能家居、交通、消防、健康护理。 常熟达涅利冶金设备有限公司 【摘要】目前在实际应用的过程中存在种类繁多、采集信息量大以及数据类型及格式不一致的物联网传感器设备，这些物联网传感器设备在实际应用的过程中在处理与分析问题也存在差异，设计并且实现一种通用物联网数据分析平台。在构建一种通用物联网数据分析平台的过程中，包括存储、分析以及呈现的模型，并且为其提供了统一的Web Service物联网数据服务接口。此平台可以通过ECA的相关规则来执行触发动作，从而能够对特定的事件进行监测及预警。除此之外，还通过图表或者表格的方式提供一个可定制的数据可视化界面，主要目的在于便于用户对物联网数据进行观察。 【关键词】物联网；数据；分析平台 随着技术的发展以及物联网技术的成熟，物联网现已经广泛地应用于智能家居、交通、消防、健康护理、物流快递以及环境监测等领域中。并且还研发出能应用于人们日常生活中的物联原型系统，进一步探索人们日常工作及娱乐中的人机交互方式。除此之外，开发的一种基于网络的基础架构可以被用对各种数据进行存储、搜索以及共享，从而促进设备和用户之间的交互，但设备不一定都能提供RESTful接口，因此此类架构在实际应用的过程中具有一定的局限性。而一种基于服务的物联网数据交换平台，主机可以将其采集到的实时数据传输到服务器，而服务器与各个应用系统之间可以对数据进行交换。而由于数据的多样化，使得在实际应用的过程中需要不断地更新数据，采用Web Service进行发布，因此容易对系统的扩展造成一定困难。而随着网络时代的到来，人们对于数据信息的快捷度的要求更高，人们希望在观察处理数据的基础上做出相应的对策。本文采用一种通用物联网数据分析平台，能够通过Web Service接口，实现采集端以及服务端之间的交互，从而能提高平台构建的灵活度。 一、平台功能模块设计 本次物联网数据平台主要采用的是模块化设计，因而可以将平台的功能细化为用户管理、Web Service接口、ECA规则模块以及数据可视化模块功能等多个模块。平台功能模块基本结构如图1所示，现对各个模块的功能进行如下分析： 图1 平台功能模块基本结构 （一）用户管理 用户管理在物联网数据平台应用的过程中主要是为了确保数据的安全有效，用户主要是通过注册及密码机制来对平台进行使用，显著地防止了非法用户对数据平台的恶意攻击。并且平台在设计的过程中采用基于角色权限的访问控制，从而能对数据进行安全共享功能。在每个功能模块中又可细分为多个子功能，各自对应其相应的权限，平台管理员在此过程中可以为不同的用户分配不同权限，从而能在一定程度上增加用户访问控制的灵活度。 （二）鉴权管理 一部分应用对物联网数据具有较为严格的安全和保密要求，因此平台可以提供API key的鉴权管理机制。一般来说，用户可以注册一个或以上应用，平台则会自动地为注册应用生成API key。在实际应用的过程中，当用户提出服务请求时，鉴权管理模块会认证用户提交信息。 （三）Web Service接口 平台在顶层采用Web Service方式对底层提供服务进行封装，并且可以提供不同的交互方式，客户端采用服务器可以向Web Service接口发送请求及接收。Web Service交互基本原理如图2所示。传感器所采集的数据在上传到服务器的过程中均需要通过Web Service接口，平台对Web Service接口所接收到的数据类型和格式进行了规定，而不同的数据可以采用一个通用数据接收端口。当接口在应用的过程中能够正确地接收客户端上传的数据后，能够处理数据；若接口在接收数据的过程中出现错误，平台会给出错误信息。客户端可以通过Web Service接口来获取历史数据，并将这些信息采用可视化图表的方式呈现出来，主要目的在于便于用户能够对节点状态进行查看，并且对节点以后的数据变化情况进行预测，并对其进行相应措施。 图2 Web Service交互基本原理 （四）ECA规则模块 在平台应用的过程中，客户端可以通过Web Service接口可以对平台发送传感器的各种数据，平台可以通过ECA规则模块分析所接收到的数据，并且能及时地发现其中存在的缺陷和问题。比如可以将平台应用在健康护理中，并将测得的数值通过Web Service接口发送至服务端，当患者的高压值在140mmHg以上或者低压值在90mmHg以上时，平台会通知用户可能有患有高血压的可能性，并且在此过程中告知用

部署Hadoop大数据平台部署Hadoop平台

课题：项目3 部署Hadoop大数据平台第2部分部署Hadoop平台课次：第7次教学目标及要求： （1）任务1 JDK的安装配置（熟练掌握） （2）任务2部署Hadoop（熟练掌握） （3）任务3 理解启动Hadoop（熟练掌握） 教学重点： （1）任务1 JDK的安装配置 （2）任务2 部署Hadoop （3）任务3 启动Hadoop 教学难点： （1）任务2 部署Hadoop （2）任务3 启动Hadoop 思政主题： 旁批栏： 教学步骤及内容： 1.课程引入 2.本次课学习内容、重难点及学习要求介绍 （1）任务1 JDK的安装配置 （2）任务2 部署Hadoop （3）任务3 启动Hadoop 3.本次课的教学内容 （1）任务1 JDK的安装配置（熟练掌握） Hadoop的不同版本与JDK的版本存在兼容性问题，所有必须选择对应 版本的JDK进行安装，表中列出了Hadoop和JDK兼容表。我们通过测试 使用Hadoop3.0.0 和JDK1.8。 安装JDK我们使用JDK包安装的方式。首先我们新建JDK的安装目录 /opt/bigddata。操作步骤为：//定位opt目录【操作新建目录/opt/bigdata】

[root@master /]# cd /opt/ //在opt目录下新建bigdata文件夹 [root@master /]# mkdir bigdata //查看opt目录下文件夹是否存在 [root@master /]# ls bigdata [root@master /]# Jdk解压安装，步骤为：【操作解压步骤】 [root@master opt]# cd / [root@master /]# cd /opt/ [root@master opt]# ls bigdata jdk-8u161-linux-x64.tar.gz //解压jdk压缩包 [root@master opt]# tar -zxvf jdk-8u161-linux-x64.tar.gz [root@master opt]# ls bigdata jdk1.8.0_161 jdk-8u161-linux-x64.tar.gz //把Jdk目录移动至bigdata目录 [root@master opt]# mv jdk1.8.0_161/ bigdata [root@master opt]# cd bigdata/ //查看是否移动成功 [root@master bigdata]# ls jdk1.8.0_161 [root@master bigdata]# JDK配置环境变量，此步骤为添加JA V A_HOME变量，并配置JDK。具体步骤为：【操作JDK的配置】 //进入环境变量配置文件 [root@master /]# vi /etc/profile //添加如下信息 export JA V A_HOME="/opt/bigdata/jdk1.8.0_161" export PATH=$JA V A_HOME/bin:$PATH //激活环境变量配置文件 [root@master /]# source /etc/profile //验证JDK是否配置完成 [root@master /]# java -version java version "1.8.0_161" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_161-b12) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.161-b12, mixed mode)

IOT物联网方案分析

IoT需求&方案分析 1、需求分析 Iot平台系统设计关键要点： ?设备接入网络方案 ?设备间通信 ?物联网数据的用途 ?如何搭建起一个物联网系统框架？它的技术架构又是怎么样？ ?物联网终端软件系统架构？ ?物联网云平台系统架构？ 2、方案分析 系统架构： 1）设备接入方式： 只有设备接入到网络里面，才能算是物联网设备。这里涉及接入方式以及网络通信方式。 设备接入方式目前有2种： 直接接入：物联网终端设备本身具备联网能力直接接入网络，比如在设备端加入NB-IOT通信模组，2G 通信模组。 网关接入：物联网终端设备本身不具备入网能力，需要在本地组网后，需要统一通过网关再接入到网络。比如终端设备通过zigbee无线组网，然后各设备数据通过Zigbee网关统一接入到网络里面。常用到本地无线组网技术有Zigbee，Lora,BLE MESH, sub-1GHZ等。 在物联网设备里面，物联网网关是一个非常重要的角色。一个处在本地局域网与外部接入网络之间的智能设备。主要的功能是网络隔离，协议转化/适配以及数据网内外传输。 一个典型的物联网网关架构如下：

常用的通信网络主要存在2种方式： 移动网络(主要户外设备用) ：移动网络2G/3G/4G/5G/NB-IOT等 宽带(主要户内设备用) ：WIFI，Ethernet等 2）设备接入云端的协议： 物联网设备终端接入网络后，只是物联网应用的开始。设备接入网络后，设备与设备之间需要互相通信，设备与云端需要互相通信。只有互通，物联网的价值才展现出来。既然要互通，则需要一套物联网通信协议。只有遵循该套协议的设备相互间能够通信，能够交换数据。 常用的物联网通信协议主要有如下协议：CCP、MQTT、COAP、HTTP等，他们有个共同点都是基于消息模型来实现的。设备与设备之间，设备与云端之间通过交换消息来实现通信，消息里面携带了通信数据。 基于CCP接入（MQTT协议的精简版） 协议本身具备安全算法，不依赖TLS算法；协议大小更精简，包头，payload占用字节更少。例如header 只有1个字节；协议支持多种通信模式，相对于MQTT，不仅支持Pub/Sub，还支持RPC/RRPC 基于MQTT接入 被广泛用在嵌入式设备的消息传输上 COAP CoAP是一种软件协议旨在用于非常简单的电子设备,让他们通过互联网交互通信。 HTTP协议 用RESTAPI的方式连接IoT。设备可以通过POST方式实现Pub消息到某个Topic。 3）平台功能： ?设备接入：安全接入，确保设备在云端的安全及合法性；快速接入。 ?设备授权 ?数据收集

HADOOP大数据平台配置方法(懒人版)

HADOOP大数据平台配置方法（完全分布式，懒人版） 一、规划 1、本系统包括主节点1个，从节点3个，用Vmware虚拟机实现； 2、主节点hostname设为hadoop,IP地址设为192.168.137.100； 3、从节点hostname分别设为slave01、slave02，slave03，IP地址设为192.168.137.201、192.168.137.202、192.168137.203。今后如要扩充节点，依此类推； 基本原理：master及slave机器的配置基本上是一样的，所以我们的操作方式就是先配置好一台机器，然后克隆3台机器出来。这样可以节省大量的部署时间，降低出错的概率。安装配置第一台机器的时候，一定要仔细，否则一台机器错了所有的机器都错了。 二、前期准备 1、在Vmware中安装一台CentOS虚拟机； 2、设置主机名（假设叫hadoop）、IP地址，修改hosts文件； 3、关闭防火墙； 4、删除原有的JRE，安装JDK，设置环境变量； 5、设置主节点到从节点的免密码登录（此处先不做，放在第七步做）； 三、安装Hadoop 在hadoop机上以root身份登录系统，按以下步骤安装hadoop： 1、将hadoop-1.0.4.tar.gz复制到/usr 目录； 2、用cd /usr命令进入/usr目录，用tar –zxvf hadoop-1.0.4.tar.gz进行 解压，得到一个hadoop-1.0.4目录； 3、为简单起见，用mv hadoop-1.0.4 hadoop命令将hadoop-1.0.4文件夹 改名为hadoop； 4、用mkdir /usr/hadoop/tmp命令，在hadoop文件夹下面建立一个tmp 目录； 5、用vi /etc/profile 修改profile文件，在文件最后添加以下内容： export HADOOP_HOME=/usr/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin 6、用source /usr/profile命令使profile 立即生效； 四、配置Hadoop Hadoop配置文件存放在/usr/hadoop/conf目录下，本次有4个文件需要修改。这4个文件分别是hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml。 1、修改hadoop-env.sh，在文件末添加如下内容： export JAVA_HOME=/usr/jdk (此处应与Java所在的目录一致) 2、修改core-site.xml文件，在文件中添加如下内容（教材109）： hadoop.tmp.dir