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我国物联网之父是刘海涛。
刘海涛的另一个身份，是无锡物联网产业研究院院长，他也是中国物联网第一人，早在1999年他就开始着手研究传感网技术。在研发了几年后，将一个新名词——“传感网”或“物联网”应用于大众，他说“我想让大家知道，我国并没有跟随外国的脚步，这是我们的原创，我们的创新品牌。”
在刘海涛眼里，物联网就是面向实体世界的， “以感知互动为目的，以团队属性、社会属性为核心的感知互动系统”。
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世界物联网之父凯文
1999年，一只因仓库和销售讯息落差导致缺货的口红，让“科技控”凯文_阿什顿( KevinAshton)发明了“物联网"Internet ofthings(IoT)这 一概念，他在口红的包装中内置芯片，搭配刚开始不久的无线网络感应技术，这样一来，零售商们可以及时知道何时需要补货，缺货的问题迎刃而解。
被称为继计算机、互联网之后，信息世界的“第三次浪潮”的物联网已经走了十多年，越来越多的企业加入到物联网的浪潮之中，海尔就是其中一个。11 月9日，“物联网之父”凯文阿什顿来到海尔，他要来看看，在物联网时代中国企业是如何进行自我变革与管理创新的。
身为麻省理工学院执行理事、麻省理工学院自动识别中心创始人的凯文·阿什顿指出，各类传感器与互联网结合，数据通过传感器自动输入服务器和计算机，自动地捕获信息、分析信息并做出决策，从而改变管理模式、生产模型和人类世界运行方式，这才是真正的物联网。
真正的物联网，传感器数量将是全球人口的数十倍乃至数百倍。5G的到来解决了网络连接的终端最大数量、时延问题，加上IPV6可以为地球上每粒沙子都分配网址，物联网即将真正改变科技进程走进人们的生活。
大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。
一、大数据建设思路
1）数据的获得
大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。
2）数据的汇集和存储
互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了
数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。 数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。
3）数据的管理
大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。
4）数据的分析
数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。
5）大数据的价值：决策支持系统
大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来；通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系；通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。
6）数据的使用
大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集；二是新型的数据处理和分析技术；三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。
二、大数据基本架构
基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储；二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技术条件下，基于廉价硬件的分布式系统（如Hadoop等）被认为是最适合处理大数据的技术平台。
Hadoop是一个分布式的基础架构，能够让用户方便高效地利用运算资源和处理海量数据，目前已在很多大型互联网企业得到了广泛应用，如亚马逊、Facebook和Yahoo等。其是一个开放式的架构，架构成员也在不断扩充完善中，通常架构如图2所示：
Hadoop体系架构
（1）Hadoop最底层是一个HDFS（Hadoop Distributed File System，分布式文件系统），存储在HDFS中的文件先被分成块，然后再将这些块复制到多个主机中（DataNode，数据节点）。
（2）Hadoop的核心是MapReduce（映射和化简编程模型）引擎，Map意为将单个任务分解为多个，而Reduce则意为将分解后的多任务结果汇总，该引擎由JobTrackers（工作追踪，对应命名节点）和TaskTrackers（任务追踪，对应数据节点）组成。当处理大数据查询时，MapReduce会将任务分解在多个节点处理，从而提高了数据处理的效率，避免了单机性能瓶颈限制。
（3）Hive是Hadoop架构中的数据仓库，主要用于静态的结构以及需要经常分析的工作。Hbase主要作为面向列的数据库运行在HDFS上，可存储PB级的数据。Hbase利用MapReduce来处理内部的海量数据，并能在海量数据中定位所需的数据且访问它。
（4）Sqoop是为数据的互 *** 作性而设计，可以从关系数据库导入数据到Hadoop，并能直接导入到HDFS或Hive。
（5）Zookeeper在Hadoop架构中负责应用程序的协调工作，以保持Hadoop集群内的同步工作。
（6）Thrift是一个软件框架，用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，最初由Facebook开发，是构建在各种编程语言间无缝结合的、高效的服务。
Hadoop核心设计
Hbase——分布式数据存储系统
Client：使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信
Zookeeper：协同服务管理，HMaster通过Zookeepe可以随时感知各个HRegionServer的健康状况
HMaster: 管理用户对表的增删改查 *** 作
HRegionServer：HBase中最核心的模块，主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据
HRegion:Hbase中分布式存储的最小单元，可以理解成一个Table
HStore：HBase存储的核心。由MemStore和StoreFile组成。
HLog：每次用户 *** 作写入Memstore的同时，也会写一份数据到HLog文件
结合上述Hadoop架构功能，大数据平台系统功能建议如图所示：
应用系统：对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。
数据平台：借助大数据平台，未来的互联网络将可以让商家更了解消费者的使用惯，从而改进使用体验。基于大数据基础上的相应分析，能够更有针对性的改进用户体验，同时挖掘新的商业机会。
数据源：数据源是指数据库应用程序所使用的数据库或者数据库服务器。丰富的数据源是大数据产业发展的前提。数据源在不断拓展，越来越多样化。如：智能汽车可以把动态行驶过程变成数据，嵌入到生产设备里的物联网可以把生产过程和设备动态状况变成数据。对数据源的不断拓展不仅能带来采集设备的发展，而且可以通过控制新的数据源更好地控制数据的价值。然而我国数字化的数据资源总量远远低于美欧，就已有有限的数据资源来说，还存在标准化、准确性、完整性低，利用价值不高的情况，这降低了数据的价值。
三、大数据的目标效果
通过大数据的引入和部署，可以达到如下效果：
1）数据整合
·统一数据模型：承载企业数据模型，促进企业各域数据逻辑模型的统一；
·统一数据标准：统一建立标准的数据编码目录，实现企业数据的标准化与统一存储；
·统一数据视图：实现统一数据视图，使企业在客户、产品和资源等视角获取到一致的信息。
2）数据质量管控
·数据质量校验：根据规则对所存储的数据进行一致性、完整性和准确性的校验，保证数据的一致性、完整性和准确性；
·数据质量管控：通过建立企业数据的质量标准、数据管控的组织、数据管控的流程，对数据质量进行统一管控，以达到数据质量逐步完善。
3）数据共享
·消除网状接口，建立大数据共享中心，为各业务系统提供共享数据，降低接口复杂度，提高系统间接口效率与质量；
·以实时或准实时的方式将整合或计算好的数据向外系统提供。
4）数据应用
·查询应用：平台实现条件不固定、不可预见、格式灵活的按需查询功能；
·固定报表应用：视统计维度和指标固定的分析结果的展示，可根据业务系统的需求，分析产生各种业务报表数据等；
·动态分析应用：按关心的维度和指标对数据进行主题性的分析，动态分析应用中维度和指标不固定。
四、总结
基于分布式技术构建的大数据平台能够有效降低数据存储成本，提升数据分析处理效率，并具备海量数据、高并发场景的支撑能力，可大幅缩短数据查询响应时间，满足企业各上层应用的数据需求。
一、 段意归并法。
把每段的段意连来，就是文章的主要内容。先把全文读一遍，对课文有个大致的了解;再一段一段认真的读，读懂每个段，弄懂每个自然段的段落大意，只要把每个段落大意合理地连接起来，就抓住了课文的主要内容。
二、题目拓展法。
有的文章的题目能高度概括了文章的内容，归纳这类文章的主要内容，可以从审题入手，弄懂题目的含义，然后对它稍加扩展充实，就得到了文章的主要内容。
三、综合归纳法，如写事的文章。
记叙文一般包含有时间、地点、人物和事件四要素。找出文中的四要素，并合理组织它们，这就是主要内容。
四、抓重点词句(中心句、中心段或过渡段)。
有些文章结构上的总起句、过渡句、总结句或内容上的中心句就是文章的主要内容。阅读时可直接引用或稍加整理，便可抓住主要内容。
五、取主舍次法即重点归纳法。
有时一篇文章，其重点部分十分突出，而全文的主要内容就在其中。因此，只要抓住这个重点部分的段落大意，再加上一些必要的补充交代，全文的主要内容就归纳出来了。
扩展资料：
对于写人记事的文章，一般由时间、地点、人物、事件四个要素组成，而事件又是由起因、经过、结果构成，所以如果把文章中的要素串联起来，这就是文章的主要内容。
注意，“串联”不是“拼凑”，不是简单地把这些元素放到一起即可，而是根据总结出的元素，进行二次概括，即删掉与重点无关的语句、删掉句意重复的语句，从中提取最重要、最简洁的要素形成文章的主要内容。
有的文章结构上有总起句、总结句、过渡句,或内容上有中心句，这些句子往往提示了全文的主要内容。摘录这些概括性的语句，稍加改动，就可以成为全文大意。运用句子摘录法，有时候我们可以直接“抄”。
如老舍笔下的《猫》，既写了大猫，又写了满月的小猫。我们在概括课文大意时，必须把文中两个中心句串联起来，猫的性格很古怪，而满月的小猫更可爱。还有的时候，中心句表达比较烦琐，我们还需要“缩”,精简一些修饰性的词语，使课文大意表达得更精炼。
一篇文章由几个段落组成，我们可以用合并段落大意的方法概括文章主要内容。先理清文章脉络，写出每大段的意思，再根据文章内容分清主次。
如果都是主要的，就把段意合并起来;如果有的主要，有的次要，则需要抓住主要的，舍掉次要的。合并时，要对各段的大意做适当的修改，删除重复的内容，综合相同的内容。
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