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  • 物联网技术,主要包括哪些核心技术
    万次阅读
    2019-02-15 15:16:16

    物联网的关键技术有识别和感知技术,网络与通信技术,数据挖掘与融合技术。

    1.识别和感知技术

    最常见的就是生活的的二维码了。

    通过二维码,我们可以和图片,网址,软件,整个世界联系起来。

    2.网络与通信技术

    包括短距离无线通信技术和远程通信技术。短距离无线通信技术包括NFC(手机给公交卡充值),蓝牙,WiFi,RFID(公交卡)等。远程通信技术包括互联网,2G/3G/4G移动通信网络,卫星通信网络等。

    3.数据挖掘与融合技术

    物联网中存在的大量数据需要整合,处理和挖掘,需要与云计算和大数据结合。
       人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,有兴趣的朋友,可以查阅多智时代,在此为你推荐几篇优质好文:
    物联网技术分为四个层次,具体是怎么划分的?
    http://www.duozhishidai.com/article-1621-1.html
    物联网技术体系、网络架构和产业链条,入门知识大全,值得典藏
    http://www.duozhishidai.com/article-10755-1.html
    什么是物联网平台,从完整的物联网系统架构来介绍物联网平台
    http://www.duozhishidai.com/article-2110-1.html


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    转自:http://m.elecfans.com/article/571141.html

    核心关键技术主要有RFID技术、传感器技术、无线网络技术、人工智能技术、云计算技术等。

    1、RFID技术

    RFID技术是物联网中“让物品开口说话”的关键技术,物联网中RFID标签上存着规范而具有互通性的信息,通过无线数据通信网络把他们自动采集到中央信息系统中实现物品的识别。

     

    2、传感器技术

    传感器技术在物联网中传感器主要负责接收物品“讲话”的内容。传感器技术是从自然信源获取信息并对获取的信息进行处理、变换、识别的一门多学科交叉的现代科学与工程技术,它涉及传感器、信息处理和识别的规划设计、开发、制造、测试、应用及评价改进活动等内容。

     

    3、无线网络技术

    物联网中物品要与人无障碍地交流,必然离不开高速、可进行大批量数据传输的无线网络。无线网络既包括允许用户建立远距离无线连接的全球语音和数据网络,也包括近距离的蓝牙技术、红外技术和Zigbee技术。

     

     

    4、人工智能技术

    人工智能是研究是计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考和规划等)的技术。在物联网中人工智能技术主要将物品“讲话”的内容进行分析,从而实现计算机自动处理。

     

     

    5、云计算技术

    物联网的发展理离不开云计算技术的支持。物联网中的终端的计算和存储能力有限,云计算平台可以作为物联网的大脑,以实现对海量数据的存储和计算。

     

     

    物联网中的技术难点

    (1)数据安全问题

     

    由于传感器数据采集频繁,基本可以说是随时在采集数据,数据安全必须重点考虑。

     

    (2)终端问题

     

    物联网中的终端除了具有自己的功能外还有传感器和网络接入功能,且不同的行业千差万别,如何满足终端产品的多样化需求,对研究者和运营商都是一个巨大挑战。

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  • 大数据方面核心技术有哪些

    千次阅读 2021-02-08 00:00:00
    简单来说,从大数据的生命周期来看,无外乎四个方面:大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析,共同组成了大数据生命周期里最核心技术,下面分开来说:一、大数据采集大数据采集,即对各种...



    简单来说,从大数据的生命周期来看,无外乎四个方面:大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析,共同组成了大数据生命周期里最核心的技术,下面分开来说:

    一、大数据采集

    大数据采集,即对各种来源的结构化和非结构化海量数据,所进行的采集。

    数据库采集:流行的有Sqoop和ETL,传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了,目前对于开源的Kettle和Talend本身,也集成了大数据集成内容,可实现hdfs,hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。

    网络数据采集:一种借助网络爬虫或网站公开API,从网页获取非结构化或半结构化数据,并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。

    文件采集:包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。


    二、大数据预处理

    大数据预处理,指的是在进行数据分析之前,先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作,旨在提高数据质量,为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分:数据清理、数据集成、数据转换、数据规约

    数据清理:指利用ETL等清洗工具,对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。

    数据集成:是指将不同数据源中的数据,合并存放到统一数据库的,存储方法,着重解决三个问题:模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。

    数据转换:是指对所抽取出来的数据中存在的不一致,进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作,即根据业务规则对异常数据进行清洗,以保证后续分析结果准确性。

    数据规约:是指在最大限度保持数据原貌的基础上,最大限度精简数据量,以得到较小数据集的操作,包括:数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。

    三、大数据存储

    大数据存储,指用存储器,以数据库的形式,存储采集到的数据的过程,包含三种典型路线:

    1、基于MPP架构的新型数据库集群

    采用Shared Nothing架构,结合MPP架构的高效分布式计算模式,通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术,重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点,在企业分析类应用领域有着广泛的应用。

    较之传统数据库,其基于MPP产品的PB级数据分析能力,有着显著的优越性。自然,MPP数据库,也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。

    2、基于Hadoop的技术扩展和封装

    基于Hadoop的技术扩展和封装,是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景(针对非结构化数据的存储和计算等),利用Hadoop开源优势及相关特性(善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等),衍生出相关大数据技术的过程。

    伴随着技术进步,其应用场景也将逐步扩大,目前最为典型的应用场景:通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑,其中涉及了几十种NoSQL技术。

    3、大数据一体机

    这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统,以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成,具有良好的稳定性和纵向扩展性。

    四、大数据分析挖掘

    从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面,对杂乱无章的数据,进行萃取、提炼和分析的过程。

    1、可视化分析

    可视化分析,指借助图形化手段,清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析,即借助可视化数据分析平台,对分散异构数据进行关联分析,并做出完整分析图表的过程。
    具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。

    2、数据挖掘算法

    数据挖掘算法,即通过创建数据挖掘模型,而对数据进行试探和计算的,数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。

    数据挖掘算法多种多样,且不同算法因基于不同的数据类型和格式,会呈现出不同的数据特点。但一般来讲,创建模型的过程却是相似的,即首先分析用户提供的数据,然后针对特定类型的模式和趋势进行查找,并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数,并将这些参数应用于整个数据集,以提取可行模式和详细统计信息。

    3、预测性分析

    预测性分析,是大数据分析最重要的应用领域之一,通过结合多种高级分析功能(特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等),达到预测不确定事件的目的。

    帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系,并运用这些指标来预测将来事件,为采取措施提供依据。

    4、语义引擎

    语义引擎,指通过为已有数据添加语义的操作,提高用户互联网搜索体验。

    5、数据质量管理

    指对数据全生命周期的每个阶段(计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等)中可能引发的各类数据质量问题,进行识别、度量、监控、预警等操作,以提高数据质量的一系列管理活动。

    作者:帆软   来源:知乎

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  • 大数据方面核心技术有哪些

    千次阅读 2019-04-15 13:24:44
    目前,大数据领域每年都会涌现出大量新的技术,成为...那么下面我们就说说大数据方面的核心技术有哪些:1. 大数据生命周期 在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流群:199427210,群里都是学大数据开发的,...

    目前,大数据领域每年都会涌现出大量新的技术,成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来,为人类社会经济活动提供依据,提高各个领域的运行效率,甚至整个社会经济的集约化程度。那么下面我们就说说大数据方面的核心技术有哪些:
    1. 大数据生命周期

     

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    · 底层是基础设施,涵盖计算资源、内存与存储和网络互联,具体表现为计算节点、集群、机柜和数据中心。在此之上是数据存储和管理,包括文件系统、数据库和类似YARN的资源管理系统。然后是计算处理层,如hadoop、MapReduce和Spark,以及在此之上的各种不同计算范式,如批处理、流处理和图计算等,包括衍生出编程模型的计算模型,如BSP、GAS 等。

    · 数据分析和可视化基于计算处理层。分析包括简单的查询分析、流分析以及更复杂的分析(如机器学习、图计算等)。查询分析多基于表结构和关系函数,流分析基于数据、事件流以及简单的统计分析,而复杂分析则基于更复杂的数据结构与方法,如图、矩阵、迭代计算和线性代数。一般意义的可视化是对分析结果的展示。但是通过交互式可视化,还可以探索性地提问,使分析获得新的线索,形成迭代的分析和可视化。基于大规模数据的实时交互可视化分析以及在这个过程中引入自动化的因素是目前研究的热点。

    · 2.大数据技术生态

    · 大数据的基本处理流程与传统数据处理流程并无太大差异,主要区别在于:由于大数据要处理大量、非结构化的数据,所以在各处理环节中都可以采用并行处理。目前,Hadoop、MapReduce和Spark等分布式处理方式已经成为大数据处理各环节的通用处理方法。

    · 3.大数据采集与预处理

    在大数据的生命周期中,数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类,大数据的采集主要有4种来源:管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。对于不同的数据集,可能存在不同的结构和模式,如文件、XML 树、关系表等,表现为数据的异构性。对多个异构的数据集,需要做进一步集成处理或整合处理,将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后,生成到一个新的数据集,为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。针对管理信息系统中异构数据库集成技术、Web 信息系统中的实体识别技术和DeepWeb集成技术、传感器网络数据融合技术已经有很多研究工作,取得了较大的进展,已经推出了多种数据清洗和质量控制工具。

    · 4.大数据存储与管理

     

    按数据类型的不同,大数据的存储和管理采用不同的技术路线,大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。针对这类大数据,通常采用新型数据库集群。它们通过列存储或行列混合存储以及粗粒度索引等技术,结合MPP(Massive Parallel Processing)架构高效的分布式计算模式,实现对PB 量级数据的存储和管理。这类集群具有高性能和高扩展性特点,在企业分析类应用领域已获得广泛应用;第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。

     

    应对这类应用场景,基于Hadoop开源体系的系统平台更为擅长。它们通过对Hadoop生态体系的技术扩展和封装,实现对半结构化和非结构化数据的存储和管理;第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据,因此采用MPP 并行数据库集群与Hadoop 集群的混合来实现对百PB 量级、EB量级数据的存储和管理。一方面,用MPP 来管理计算高质量的结构化数据,提供强大的SQL和OLTP型服务;另一方面,用Hadoop实现对半结构化和非结构化数据的处理,以支持诸如内容检索、深度挖掘与综合分析等新型应用。这类混合模式将是大数据存储和管理未来发展的趋势。

    · 5.大数据计算模式与系统

    · 所谓大数据计算模式,即根据大数据的不同数据特征和计算特征,从多样性的大数据计算问题和需求中提炼并建立的各种高层抽象(abstraction)或模型(model)。例如,MapReduce 是一个并行计算抽象,加州大学伯克利分校著名的Spark系统中的“分布内存抽象RDD”,CMU 著名的图计算系统GraphLab中的“图并行抽象”(Graph Parallel Abstraction)等。传统的并行计算方法,主要从体系结构和编程语言的层面定义了一些较为底层的并行计算抽象和模型,但由于大数据处理问题具有很多高层的数据特征和计算特征,因此大数据处理需要更多地结合这些高层特征考虑更为高层的计算模式。

     

    根据大数据处理多样性的需求和以上不同的特征维度,目前出现了多种典型和重要的大数据计算模式。与这些计算模式相适应,出现了很多对应的大数据计算系统和工具。由于单纯描述计算模式比较抽象和空洞,因此在描述不同计算模式时,将同时给出相应的典型计算系统和工具。

    · 6.大数据分析与可视化

    大规模数据的可视化主要是基于并行算法设计的技术,合理利用有限的计算资源,高效地处理和分析特定数据集的特性。通常情况下,大规模数据可视化的技术会结合多分辨率表示等方法,以获得足够的互动性能。


    在科学大规模数据的并行可视化工作中,主要涉及数据流线化、任务并行化、管道并行化和数据并行化4 种基本技术。微软公司在其云计算平台Azure 上开发了大规模机器学习可视化平台(Azure Machine Learning),将大数据分析任务形式为有向无环图并以数据流图的方式向用户展示,取得了比较好的效果。在国内,阿里巴巴旗下的大数据分析平台御膳房也采用了类似的方式,为业务人员提供的互动式大数据分析平台。

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