Ⅰ 大數據與物聯網有什麼關聯
大數據分析
物聯網感測器不斷從大量連接的各種各樣的設備接收數據。隨著連接設備數量的增加，物聯網系統需要可擴展以適應數據流入。分析系統處理這些數據並提供有價值的分析報告，這些報告將給企業帶來競爭優勢。
由於數據是根據其類型進行挖掘的，因此必須對數據進行分類以充分利用數據。根據所討論的數據類型，可以完成不同類型的分析。
流分析將來自感測器的未分類流數據與來自研究的存儲數據結合在一起，以找到熟悉的模式。通過這種方法進行的實時分析可以在車隊跟蹤和銀行交易等應用中提供幫助。
地理空間分析
另一類大數據分析方法是基於地理空間，其中IoT感測器數據和感測器的物理位置的組合可以為預測分析提供整體視角。物聯網世界中的對象數量眾多，其通過無線網路發送數據的能力有助於獲得詳細的數據轉儲，這些數據轉儲可用於促進洞察。
挑戰
目前，我們處於大多數企業都必須捕獲、分析和報告IoT數據的階段。但是，由於這些技術仍處於發展階段，因此這些組織面臨許多挑戰。例如：
集成
由於物聯網數據是通過多種渠道以不同的格式接收的，因此收集和集成它具有挑戰性。分析系統需要確保接收到的數據具有足夠的可操作性以確定見解的格式。文本挖掘和機器學習技術通常用於從感測器提取文本數據。但是，提取圖像、視頻等非文本格式的數據無法快速完成。
隱私
物聯網系統通常具有敏感信息，需要加以保護以免受外部干擾。不斷湧入的數據難以保護數據的每個部分並進行分析。這些系統由於容量有限而依賴於第三方基礎結構，這將增加安全風險。因此，採用了諸如數據匿名性和加密之類的預防措施來加強數據安全性。
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Ⅱ 什麼是物聯網 大數據
物聯網是新一代信息技術的重要組成部分，也是「信息化」時代的重要發展階段。其英文名稱是：「Internet of things（IoT）」。顧名思義，物聯網就是物物相連的互聯網。這有兩層意思：其一，物聯網的核心和基礎仍然是互聯網，是在互聯網基礎上的延伸和擴展的網路；其二，其用戶端延伸和擴展到了任何物品與物品之間，進行信息交換和通信，也就是物物相息。物聯網通過智能感知、識別技術與普適計算等通信感知技術，廣泛應用於網路的融合中，也因此被稱為繼計算機、互聯網之後世界信息產業發展的第三次浪潮。物聯網是互聯網的應用拓展，與其說物聯網是網路，不如說物聯網是業務和應用。因此，應用創新是物聯網發展的核心，以用戶體驗為核心的創新2.0是物聯網發展的靈魂。
大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
Ⅲ 開源庫分享--為物聯網（IoT）設計和優化的開源大數據
一個開源的專為物聯網、車聯網、工業互聯網、IT運維等設計和優化的大數據平台。除核心的快10倍以上的時序資料庫功能外，還提供緩存、數據訂閱、流式計算等功能，最大程度減少研發和運維的工作量
定義了創新的數據存儲結構，單核每秒就能處理至少2萬次請求，插入數百萬個數據點，讀出一千萬以上數據點，比現有通用資料庫快了十倍以上。
由於超強性能，計算資源不到通用大數據方案的1/5；通過列式存儲和先進的壓縮演算法，存儲空間不到通用資料庫的1/10。
將資料庫、消息隊列、緩存、流式計算等功能融合一起，應用無需再集成Kafka/Redis/HBase/Spark等軟體，大幅降低應用開發和維護成本。
無論是十年前還是一秒鍾前的數據，指定時間范圍即可查詢。數據可在時間軸上或多個設備上進行聚合。即席查詢可通過Shell/Python/R/Matlab隨時進行。
不用一行代碼，即可與Telegraf, Grafana, Matlab, R集成。後續還將支持MQTT, OPC, Hadoop，Spark等, BI工具也將無縫連接。
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