什么是大数据和物联网?

物联网是物物相连的互联网，核心基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据 IDC 的调查报告显示：企业中 80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长 60%。
大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

如今，似乎每个城市都在努力实施“聪明”的举措。以新加坡为例，现在以最广泛的努力收集有关市政当局尝试过的公民日常生活习惯/惯例的数据。平比尔盖茨已经投入了数百万美元帮助凤凰城在他们的聪明城市的努力。

但是，当我们谈论一个“聪明的城市”时，意味着什么呢？究竟是更好地利用市中心的资源，还是所有被浪费的资源最终都会被克服？最终，我们都会同意不同意的观点，因为大多数人对我们所知的智能城市的功能和现象有一种看法。

由于发展迅速，很难关注正在发生的一切。工业已经开始适应物联网(物联网)并希望在更广泛的层面上加以实施，以提高效率。但是，不管所有行业到目前为止发生了什么，有一件事是无法逃脱的。M2型展开在法国。

为了讨论这件事，我和那些技术细节背后的人取得了联系，那就是：M2City的IT总监泽维尔·迪亚布(XavierDiab)。读者如果还不熟悉M2市场，就应该知道该公司是法国最大的物联网电信运营商。供水商合并的结果威立雅和算子橙在法国物联网的市场中，M2作为主要的主角出现了。

促进合并的动因

2011，威立雅水公司和橙色公司诞生了M2系列产品，将两家公司的服务以智能计量实体的形式整合在一起。M2城市已将其范围从法国扩展到世界其他地区。威立雅水务公司在法国有着强大的影响力，它与奥兰治公司建立了联盟，希望这两家公司能够通过保护资源和优化规模的绩效来提高客户服务质量。

威立雅水务公司和奥兰治公司的合并已经从开始的地方走了很长一段路，因为M2HERY公司现在在建设一个智能城市的过程中处于关键地位。

我对M2City的XavierDiab的第一个问题是关于合并为M2City的驱动因素，M2City是法国最大的物联网和应用的电信运营商。泽维尔回答说，水曾经是、现在也是全世界所有大城市和大都市中心居民的重要资源。由于水资源非常重要，所有利益攸关方都必须采取措施，以“聪明”的方式保存和管理水资源。

虽然我们知道水作为一种商品的重要性，但我们尚未采取具体步骤来处理水的保存问题。仅在法国，大约三千四百三十亿加仑(1300万亿升)的便携式水就会因为整个法国城市的液压系统泄漏而被浪费掉。这些废物的数量相当于该国因该地区的小漏水而损失的总水量的25%。这些泄漏是以消费者和经营者双方的利益为代价的。

作为法国电信市场上最大的参与者，m2ful希望实施一项改进废物管理的三点计划。该倡议包括智能城市网络、智能对象和能源效率，最终形成了智能城市本身。

挑战

M2城市的目标是创建一个智能城市，但却遇到了许多挑战。他们面临的一些挑战可以通过以下方式列出：

漏水

如上所述，漏水是智能城市项目完成的一大障碍。漏水通常由端点渗漏、地下渗漏(最复杂的)和地面以上渗漏组成。

数据收集

一路走来，M2意识到物联网的数据收集并不像听起来那么容易。由于市场上有可供使用的标准，因此很难无缝地收集数据。不同格式的可用性意味着收集器经常面临收集什么、如何监视和使用什么的难题。

过多的数据

虽然收集数据的影响也证明是有问题的，但目前数据的规模之大也提出了另一项挑战。正如我在前几篇文章中所强调的那样，AI或物联网只有在数据被清理后才能成功。在提供数据方面面临的挑战是增加了合理化和清洁数据的责任，这是一个有趣的挑战，只有通过使用无缝的方法才能解决这一挑战，使整个过程完美无缺。虽然数据的大小给收集和设定数据汇编的标准带来了挑战，但在可视化/显示数据方面也有许多影响。如此大量的数据的可视化需要性能和体系结构能力。要想让M2公司展示这些熟练程度，就必须与一家拥有更好标准化设备和格式的数据集成公司取得联系。

对于M2，数据集成实体是Talend，它提供了他们所寻求的灵活性和可靠性。M2的数据需求是多种多样的，需要最好的Talend以一种既适合M2MARY又适合其客户的方式处理这些信息。Talend的格式、集合间隔和可伸缩性完全符合M2HERY的要求。

泽维尔详细阐述了公司的选择标准，指出公司有许多选择标准卖主它必须从中选择。然而，尽管卖主标书、Talend的出价击败了竞争解决方案，因为它能够跟上快速发展的业务需求、易于使用的界面以及与其预算一致的合理定价模式。

结果

这两家公司都已经达成了七年多的协议，而这段旅程也不亚于难以置信的成功。Xavier指出的一些衡量项目成功程度的结果包括：

在3000多个城市安装了二百三十万多个智能传感器。

该系统每天管理来自客户端的大约二千万条数据消息。

每周有大约一亿四千万条信息被收集和显示。

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（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。

物联网时代的大数据策略

互联网时代，PC、Pad、智能手机等设备无处不在，数以亿计的用户通过微博、微信、SNS、博客等途径产生大量的自媒体数据，电商、新闻类网站、搜索引擎每时每刻都在记录着丰富的用户行为信息，海量的数据促进了云计算，分布式技术的发展，而这些技术反过来不仅推动了Web和移动互联网的革新，也推动了物联网的飞速前进。现在，我们正逐渐迈入物联网时代，实现万物互联的愿景，如果说之前人是信息生产的主体，那么或许不久的将来设备将成为主角，它们将源源不断地产生与人相关的衣食住行信息，这些信息会通过云计算、数据挖掘等技术实现价值的升华从而为用户提供更优质、贴心的服务。那么物联网时代会产生什么样的数据，应该采用什么样的大数据策略呢？
THINKstrategies 的总经理 Jeff Kaplan 在自己的博文《 当物联网遇见大数据 》中写道：
“你不能使用现在的策略，因为可以被捕获、管理并利用的数据将更加多样化，同时用例也会更加丰富。附加到各种设备和对象上的传感器会产生各种类型的数据。这些数据将会用于各种响应式的、主动的或者 创造性的目的 。IT部门的任务就是与业务部门一起工作，完全理解物联网方面的用例，然后寻找满足业务需求的技术。特别是，IT部门必须识别出最优的分析平台和工具，让业务用户能够获取到需要的数据，分析数据的含义并快速地做出响应。”
Gartner公司的副总裁、著名分析师 Joe Skorupa 认为：
“分布在世界各地的物联网设备将产生大量的输入数据，将所有的数据传送到一个位置进行处理无论从技术上还是从经济上都是无法实现的。最近的趋势——将应用程序集中起来以便于降低成本并增强安全性——并不适合物联网。组织必须将数据集中到多个分布式的小型数据中心中，在此对数据进行初步的处理并发送到一个中心站点进行额外的处理。数据中心管理员需要在这些区域部署更加具有前瞻性的容量以满足业务发展的需要。”
Patrick McFadin则在自己的博文《 物联网：数据都去了哪里？ 》中阐述了一个具体的数据策略解决方案。他认为整个过程可以分为三个阶段：产生数据并通过Internet传递、中央系统收集并组织数据、持续的数据分析与使用。
第一阶段需要决定数据创建的标准以及如何通过网络进行传递。Patrick McFadin认为可以通过>

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