物联网大数据有什么特征?

1高效分布式

必须是高效的分布式系统。物联网产生的数据量巨大，仅中国而言，就有5亿多台智能电表，每台电表每隔15分钟采集一次数据，一天全国智能电表就会产生500多亿条记录。这么大的数据量，任何一台服务器都无能力处理，因此处理系统必须是分布式的，水平扩展的。为降低成本，一个节点的处理性能必须是高效的，需要支持数据的快速写入和快速查询。

2实时处理

必须是实时处理的系统。互联网大数据处理，大家所熟悉的场景是用户画像、推荐系统、舆情分析等等，这些场景并不需要什么实时性，批处理即可。但是对于物联网场景，需要基于采集的数据做实时预警、决策，延时要控制在秒级以内。如果计算没有实时性，物联网的商业价值就大打折扣。

3高可靠性

需要运营商级别的高可靠服务。物联网系统对接的往往是生产、经营系统，如果数据处理系统宕机，直接导致停产，产生经济有损失、导致对终端消费者的服务无法正常提供。比如智能电表，如果系统出问题，直接导致的是千家万户无法正常用电。因此物联网大数据系统必须是高可靠的，必须支持数据实时备份，必须支持异地容灾，必须支持软件、硬件在线升级，必须支持在线IDC机房迁移，否则服务一定有被中断的可能。

4高效缓存

需要高效的缓存功能。绝大部分场景，都需要能快速获取设备当前状态或其他信息，用以报警、大屏展示或其他。系统需要提供一高效机制，让用户可以获取全部、或符合过滤条件的部分设备的最新状态。

5实时流式计算

需要实时流式计算。各种实时预警或预测已经不是简单的基于某一个阈值进行，而是需要通过将一个或多个设备产生的数据流进行实时聚合计算，不只是基于一个时间点、而是基于一个时间窗口进行计算。不仅如此，计算的需求也相当复杂，因场景而异，应容许用户自定义函数进行计算。

6数据订阅

需要支持数据订阅。与通用大数据平台比较一致，同一组数据往往有很多应用都需要，因此系统应该提供订阅功能，只要有新的数据更新，就应该实时提醒应用。而且这个订阅也应该是个性化的，容许应用设置过滤条件，比如只订阅某个物理量五分钟的平均值。

物联网架构中智能公交实例中的四个层次分别是感知层、网络层、数据处理层和应用层。

感知层：感知层是物联网架构的最底层，包括传感器、执行器等各类物联网设备，用于采集各种物理量、环境数据和状态信息等。在智能公交实例中，感知层包括GPS定位、车载摄像头、气象传感器、车载计算机等设备，用于实时采集公交车运行的位置、状态、路况、天气等信息。

网络层：网络层是物联网的中间层，主要负责数据的传输和处理，将感知层采集到的数据传输到数据处理层进行分析和处理。在智能公交实例中，网络层包括无线通信网络和互联网，用于连接各个公交车辆和数据处理中心。

数据处理层：数据处理层是物联网实现数据智能分析和决策的核心层次，主要由数据存储、数据分析、数据挖掘等组成，用于对感知层采集到的海量数据进行处理和分析。在智能公交实例中，数据处理层包括云端服务器、物联网平台等设施，用于对公交车的实时位置、车速、路况等信息进行处理、分析和预测。

应用层：应用层是物联网架构的最高层，主要是由各种智能应用程序组成，用于实现物联网数据的应用和展示。在智能公交实例中，应用层包括公交车调度和管理系统、智能导航系统、乘客安全监控系统等应用程序，用于指导公交车的运行、改善乘客出行体验等。

总之，物联网架构中智能公交实例的四个层次，构成了一个完整的物联网生态系统，涵盖了物联网系统的各个方面，为智慧城市的建设和公共交通业的发展提供了有力的支持。