开源库分享--为物联网（IoT）设计和优化的开源大数据

一个开源的专为物联网、车联网、工业互联网、IT运维等设计和优化的大数据平台。除核心的快10倍以上的时序数据库功能外，还提供缓存、数据订阅、流式计算等功能，最大程度减少研发和运维的工作量

定义了创新的数据存储结构，单核每秒就能处理至少2万次请求，插入数百万个数据点，读出一千万以上数据点，比现有通用数据库快了十倍以上。

由于超强性能，计算资源不到通用大数据方案的1/5；通过列式存储和先进的压缩算法，存储空间不到通用数据库的1/10。

将数据库、消息队列、缓存、流式计算等功能融合一起，应用无需再集成Kafka/Redis/HBase/Spark等软件，大幅降低应用开发和维护成本。

无论是十年前还是一秒钟前的数据，指定时间范围即可查询。数据可在时间轴上或多个设备上进行聚合。即席查询可通过Shell/Python/R/Matlab随时进行。

不用一行代码，即可与Telegraf, Grafana, Matlab, R集成。后续还将支持MQTT, OPC, Hadoop，Spark等, BI工具也将无缝连接。

你知道哪些好用的开源的物联网大数据处理方式，欢迎评论分享，共同探讨学习

导读物联网现在的应用场景十分之多，涉及到视频监控、才智医疗、才智城市、智能家居、农林牧渔、传感、抄表、停车等多种应用场景，而不同的应用场景对移动网络的性能需求又有很大不同，对物联网工程师的技术要求也有所不同，但是优秀的物联网工程师必备技能有很多，那么优秀的物联网工程师必备技能有哪些呢

1、理论基础篇

作为一名刚刚入门的物联网工程师，首先需求了解物联网的「前世今生」，把握物联网产业的开展方向与开展，同时还需求了解物联网端到端的解决方案。

由于物联网现在使用场景十分多，关于不同行业使用也需求储备相关的概念、需求以及行业开展、现已落地的使用场景、事例。之后还需求清楚物联网端到端的价值链，包括渠道、使用、安全方面的趋势与典型使用技能。

2、常识进阶篇

把握了上述物联网工程师理论常识，阐明现已对物联网有了初步的了解，后续就需求深入到物联网不同层面，去学习具体的使用技能，比如物联网终端相关 *** 作体系的基本原理、芯片模组的基本常识;网络层面怎么连接终端与上层渠道及使用，云化物联网渠道怎么布置保护以及渠道软件开发流程。

3、实战强化篇

把握了前面两部分内容之后，咱们就要朝着物联网体系架构师的方向开展。这要求咱们能够完结核心代码技能攻坚，需求依据规范完结模块的设计、编码、测试等相关工作。

熟练把握Java、Python等开发语言，把握Hadoop、Kafka、spark等分布式架构原理和相关的优化、运维、开发，通晓RFID、Zigbee、NB-IoT等物联网通信协议。

关于优秀的物联网工程师必备技能，就给大家介绍到这里了，随着社会的发展，物联网的应用越来越广泛，物联网工程师也是应运而生，未来发展前景必然不可限量!

大数据是近五年兴起的行业，发展迅速，很多技术经过这些年的迭代也变得比较成熟了，同时新的东西也不断涌现，想要保持自己竞争力的唯一办法就是不断学习。但是，大数据需要学习什么？1 思维导图下面的是我之前整理的一张思维导图，内容分成几大块，包括了分布式计算与查询，分布式调度与管理，持久化存储，大数据常用的编程语言等等内容，每个大类下有很多的开源工具。2大数据需要的语言Javajava可以说是大数据最基础的编程语言，据我这些年的经验，我接触的很大一部分的大数据开发都是从Jave Web开发转岗过来的（当然也不是绝对我甚至见过产品转岗大数据开发的，逆了个天）。一是因为大数据的本质无非就是海量数据的计算，查询与存储，后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景二就是java语言本事了，天然的优势，因为大数据的组件很多都是用java开发的像HDFS,Yarn,Hbase,MR,Zookeeper等等，想要深入学习，填上生产环境中踩到的各种坑，必须得先学会java然后去啃源码。说到啃源码顺便说一句，开始的时候肯定是会很难，需要对组件本身和开发语言都有比较深入的理解，熟能生巧慢慢来，等你过了这个阶段，习惯了看源码解决问题的时候你会发现源码真香。Scalascala和java很相似都是在jvm运行的语言，在开发过程中是可以无缝互相调用的。Scala在大数据领域的影响力大部分都是来自社区中的明星Spark和kafka,这两个东西大家应该都知道（后面我会有文章多维度介绍它们），它们的强势发展直接带动了Scala在这个领域的流行。Python和Shellshell应该不用过多的介绍非常的常用，属于程序猿必备的通用技能。python更多的是用在数据挖掘领域以及写一些复杂的且shell难以实现的日常脚本。3分布式计算什么是分布式计算？分布式计算研究的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多服务器进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。举个栗子，就像是组长把一个大项目拆分，让组员每个人开发一部分，最后将所有人代码merge，大项目完成。听起来好像很简单，但是真正参与过大项目开发的人一定知道中间涉及的内容可不少。分布式计算目前流行的工具有：离线工具Spark，MapReduce等实时工具Spark Streaming，Storm，Flink等这几个东西的区别和各自的应用场景我们之后再聊。4分布式存储传统的网络存储系统采用的是集中的存储服务器存放所有数据，单台存储服务器的io能力是有限的，这成为了系统性能的瓶颈，同时服务器的可靠性和安全性也不能满足需求，尤其是大规模的存储应用。分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。采用的是可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。上图是hdfs的存储架构图，hdfs作为分布式文件系统，兼备了可靠性和扩展性，数据存储3份在不同机器上（两份存在同一机架，一份存在其他机架）保证数据不丢失。由NameNode统一管理元数据，可以任意扩展集群。主流的分布式数据库有很多hbase，mongoDB，GreenPlum，redis等等等等，没有孰好孰坏之分，只有合不合适，每个数据库的应用场景都不同，其实直接比较是没有意义的，后续我也会有文章一个个讲解它们的应用场景原理架构等。5分布式调度与管理现在人们好像都很热衷于谈"去中心化"，也许是区块链带起的这个潮流。但是"中心化"在大数据领域还是很重要的，至少目前来说是的。分布式的集群管理需要有个组件去分配调度资源给各个节点，这个东西叫yarn;需要有个组件来解决在分布式环境下"锁"的问题，这个东西叫zookeeper；需要有个组件来记录任务的依赖关系并定时调度任务，这个东西叫azkaban。当然这些“东西”并不是唯一的，其实都是有很多替代品的，本文只举了几个比较常用的例子。

1、大数据专业，一般是指大数据采集与管理专业；2、课程设置

大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据 *** 作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。

3、核心技术

（1）大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用；分布式计算框架Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。

（2）关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。

（3）分布式数据处理。详细介绍分析Map/Reduce计算模型和Hadoop Map/Reduce技术的原理与应用。

（4）海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法；以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。

（5）物联网与大数据。详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。

（6）文件系统（HDFS）。详细介绍HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。

（7）NoSQL。详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。

4、行业现状

今天，越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业，比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业，越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。

在“大数据”背景之下，精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色，“大数据”从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大。

对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。

一、物联网概念 

随着互联网技术、传感器技术和人工智能技术的快速发展，物联网技术也应运而生，物联网技术在各类领域能发挥重要性变革，对解放生产力、提高工作效率和推动规模化生产等方面贡献颇大，特别是在农业领域大有可为。实现智慧农业，必须依靠物联网技术为依托，以智慧平台为核心，立足市场需求，构建生产组织智能化、产品质量溯源化、市场经营网络化为一体的产业体系。

物联网是通过智能传感器、射频识别、激光扫描仪、全球定位系统、遥感等信息传感器设备及系统和其他基于物－物通信模式的短距离自组织网络，按照约定的协议，在物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种巨大智能网络。它是通信网和互联网的扩展应用和网络延伸，主要是实现人与物、物与物的信息交互。
二、物联网四层模型

在信息层面，数据信息经历生成、传输、处理和应用四个阶段，分别对应着物联网的感知识别层、网络构建层、数据处理层和综合应用层。感知识别层是利用感知技术和智能装备对物理世界进行感知识别。网络构建层是按照特定的通信协议搭建各类网络对信息进行传输，以实现物－网互联。数据处理层通过大数据和人工智能技术对网络层采样的数据进行预处理、计算存储和数据挖掘等一系列 *** 作，最大地发挥出信息的生产效能。综合应用层是集成各类技术以实现实时控制、精准管理和科学决策等功能的应用系统，从而改进人的生产方式。各类技术应对不同环境、不同需求独立展开工作，各层面间又是联系紧密，如同链条式协同配合。
感知层作为物联网的“神经末梢”，主要是通过信息感知技术将生活生产各方面映射成数据信息，并能可靠传送到网络层，实现物理世界和信息世界连接起来。信息感知技术是指利用传感器、RFID、GPS和RS等实时实地对农业领域物体进行信息采集和获取。在农业生产现场可以利用无线传感器采集温湿度、光照、溶解氧浓度和农作物长势等参数，利用视频监控设备获取农作物成长现状，利用遥感技术大规模感知农作物表面和环境因素。信息感知层作为物联网的基础，获取大量的数据信息，为信息进一步加工、处理、分析而科学决策和指导生产经营打通“二元”壁垒。

网络层要在感知层和处理层发挥承上启下作用，是以现场总线技术、无线传感器网络技术（WSN）和移动通信技术互为补充的通信网络将传感设备连接“上网”。信息传输技术可分为有线和无线、短距离和长距离，它们有各自特点、应对不同环境、利用不同信道共同组建集成网络体系，以实现高度可靠的信息交流和共享。无线传感器网络成为农业信息传输的“主力军”，通过包括传感器节点、汇聚节点、任务管理节点。大量具有独立处理能力的微型传感器节点布置在监测区域逐跳传输，并路由到汇聚节点，然后通过互联网或卫星抵达任务管理节点，最后用户通过任务管理节点配置和管理传感器网络以实现监测任务发布和数据收集。常见的无线局域网技术有蓝牙、WIFI、ZigBee，无线广域网技术有LPWAN、NB-IOT、4G和5G。特别是以“万物互联”为目标的5G将农业物联网数据传输效率带来“质的跃升”。

处理层是农业物联网的“灵魂”，通过信息处理技术对感知层采集的信息存储和挖掘分析形成预测预警、智能决策、优化控制和疾病诊断等智能模型，从而对农业生产和经营给出科学的指导。农业生产和经营过程中，数据信息是呈指数型爆炸产生，不仅是体量大，而且结构复杂、实时性强、关联度高，必须通过大数据技术处理、存储和管理，才能从海量数据中获取更多的价值。农业大数据技术平台是以Hadoop架构、MapReduce软件模型、其他组件补充的生态软件体系形成的分布式海量数据存储管理、运算处理和分析平台。数据挖掘是指从海量数据中通过算法搜索隐藏的信息关系，主要手段是机器学习、深度学习、计算机视觉等人工智能技术。只要获取隐藏知识，才能帮助决策者做出合理、正确的决定和决策。

应用层是农业物联网的“指挥室”。主要通过感知技术、传输技术、处理技术和设备进行软硬件综合集成，形成智能控制、监控决策、专家系统、物流溯源等等应用。根据生产、经营的和管理不同需求，开发出特定功能的应用，用户通过web端或移动客户端应用实时掌握信息、发出精准控制指令。可以说，先进技术发挥设备的最大生产力，综合应用改变人的工作方式，有利于做出更科学合理决策。

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