大数据分析Apache Spark的应用实例？

在考虑Hadoop生态系统中的各种引擎时，重要的是要了解每个引擎在某些用例下效果最佳，并且企业可能需要使用多种工具组合才能满足每个所需的用例。话虽如此，这里是对Apache Spark的一些顶级用例的回顾。

一、流数据

Apache Spark的关键用例是其处理流数据的能力。由于每天要处理大量数据，因此对于公司而言，实时流传输和分析数据变得至关重要。Spark Streaming具有处理这种额外工作负载的能力。一些专家甚至认为，无论哪种类型，Spark都可以成为流计算应用程序的首选平台。提出此要求的原因是，Spark Streaming统一了不同的数据处理功能，从而使开发人员可以使用单个框架来满足其所有处理需求。

当今企业使用Spark Streaming的一般方式包括：

1、流式ETL –在数据仓库环境中用于批处理的传统ETL(提取，转换，加载)工具必须读取数据，将其转换为数据库兼容格式，然后再将其写入目标数据库。使用Streaming ETL，在将数据推送到数据存储之前，将对其进行连续的清理和聚合。

2、数据充实 –这种Spark Streaming功能通过将实时数据与静态数据相结合来充实实时数据，从而使组织能够进行更完整的实时数据分析。在线广告商使用数据充实功能将历史客户数据与实时客户行为数据结合起来，并根据客户的行为实时提供更多个性化和针对性的广告。

3、触发事件检测 – Spark Streaming使组织可以检测到可能对系统内部潜在严重问题的罕见或异常行为(“触发事件”)并做出快速响应。金融机构使用触发器来检测欺诈性交易并阻止其欺诈行为。医院还使用触发器来检测潜在的危险健康变化，同时监视患者的生命体征-向正确的护理人员发送自动警报，然后他们可以立即采取适当的措施。

4、复杂的会话分析 –使用Spark Streaming，与实时会话有关的事件(例如登录网站或应用程序后的用户活动)可以组合在一起并进行快速分析。会话信息还可以用于不断更新机器学习模型。诸如Netflix之类的公司使用此功能可立即了解用户在其网站上的参与方式，并提供更多实时推荐。

二、机器学习

许多Apache Spark用例中的另一个是它的机器学习功能。

Spark带有用于执行高级分析的集成框架，该框架可帮助用户对数据集进行重复查询，这从本质上讲就是处理机器学习算法。在此框架中找到的组件包括Spark的可扩展机器学习库(MLlib)。MLlib可以在诸如聚类，分类和降维等领域中工作。所有这些使Spark可以用于一些非常常见的大数据功能，例如预测智能，用于营销目的的客户细分以及情感分析。使用推荐引擎的公司将发现Spark可以快速完成工作。

网络安全是Spark 机器学习功能的一个很好的商业案例。通过使用Spark堆栈的各种组件，安全提供程序可以对数据包进行实时检查，以发现恶意活动的痕迹。在前端，Spark Streaming允许安全分析人员在将数据包传递到存储平台之前检查已知威胁。到达存储区后，数据包将通过其他堆栈组件(例如MLlib)进行进一步分析。因此，安全提供商可以在不断发展的过程中了解新的威胁-始终领先于黑客，同时实时保护其客户。

三、互动分析

Spark最显着的功能之一就是其交互式分析功能。MapReduce是为处理批处理而构建的，而Hive或Pig等SQL-on-Hadoop引擎通常太慢，无法进行交互式分析。但是，Apache Spark足够快，可以执行探索性查询而无需采样。Spark还与包括SQL，R和Python在内的多种开发语言接口。通过将Spark与可视化工具结合使用，可以交互地处理和可视化复杂的数据集。

下一版本的Apache Spark(Spark 20)将于今年的4月或5月首次亮相，它将具有一项新功能- 结构化流 -使用户能够对实时数据执行交互式查询。通过将实时流与其他类型的数据分析相结合，预计结构化流将通过允许用户针对Web访问者当前会话运行交互式查询来促进Web分析。它也可以用于将机器学习算法应用于实时数据。在这种情况下，将对旧数据进行算法训练，然后将其重定向以合并新的数据，并在其进入内存时从中学习。

四、雾计算

尽管大数据分析可能会引起广泛关注，但真正激发技术界想象力的概念是物联网(IoT)。物联网通过微型传感器将对象和设备嵌入在一起，这些微型传感器彼此之间以及与用户进行通信，从而创建了一个完全互连的世界。这个世界收集了大量数据，对其进行处理，并提供革命性的新功能和应用程序供人们在日常生活中使用。但是，随着物联网的扩展，对大量，种类繁多的机器和传感器数据进行大规模并行处理的需求也随之增加。但是，利用云中的当前分析功能很难管理所有这些处理。

那就是雾计算和Apache Spark出现的地方。

雾计算将数据处理和存储分散化，而不是在网络边缘执行这些功能。但是，雾计算为处理分散数据带来了新的复杂性，因为它越来越需要低延迟，机器学习的大规模并行处理以及极其复杂的图形分析算法。幸运的是，有了Spark Streaming等关键堆栈组件，交互式实时查询工具(Shark)，机器学习库(MLib)和图形分析引擎(GraphX)，Spark不仅具有雾计算解决方案的资格。实际上，随着物联网行业逐渐不可避免地融合，许多行业专家预测，与其他开源平台相比，Spark有可能成为事实上的雾基础设施。

现实世界中的火花

如前所述，在线广告商和诸如Netflix之类的公司正在利用Spark获得见识和竞争优势。其他也从Spark受益的著名企业是：

Uber –这家跨国在线出租车调度公司每天都从其移动用户那里收集TB级的事件数据。通过使用Kafka，Spark Streaming和HDFS构建连续的ETL管道，Uber可以在收集原始非结构化事件数据时将其转换为结构化数据，然后将其用于进一步和更复杂的分析。

Pinterest –通过类似的ETL管道，Pinterest可以利用Spark Streaming即时了解世界各地的用户如何与Pins互动。因此，当人们浏览站点并查看相关的图钉时，Pinterest可以提出更相关的建议，以帮助他们选择食谱，确定要购买的产品或计划前往各个目的地的行程。

Conviva –这家流媒体视频公司每月平均约有400万个视频供稿，仅次于YouTube。Conviva使用Spark通过优化视频流和管理实时视频流量来减少客户流失，从而保持一致的流畅，高质量的观看体验。

何时不使用Spark

尽管它具有通用性，但这并不一定意味着Apache Spark的内存中功能最适合所有用例。更具体地说，大数据分析Apache Spark的应用实例Spark并非设计为多用户环境。Spark用户需要知道他们有权访问的内存对于数据集是否足够。添加更多的用户使此 *** 作变得更加复杂，因为用户必须协调内存使用量才能同时运行项目。由于无法处理这种类型的并发，用户将需要为大型批处理项目考虑使用备用引擎，例如Apache Hive。

随着时间的流逝，Apache Spark将继续发展自己的生态系统，变得比以前更加通用。在大数据已成为规范的世界中，组织将需要找到最佳方式来利用它。从这些Apache Spark用例可以看出，未来几年将有很多机会来了解Spark的真正功能。

随着越来越多的组织认识到从批处理过渡到实时数据分析的好处，Apache Spark的定位是可以在众多行业中获得广泛而快速的采用。

互联网和物联网区别：范围不同、连接方式不同、技术支撑点不同。

1、范围不同：物联网的覆盖范围要远大于互联网。互联网的产生是为了人通过网络交换信息，其服务的主体是人。而物联网是为物而生，主要为了管理物，让物自主的交换信息，间接服务于人类。

2、连接方式不同：互联网用户通过端系统的服务器、台式机、笔记本和移动终端访问互联网资源。发送或接收电子邮件，写博客或读博客，通过网络电话通信，在网上买卖股票，定机票，酒店。而物联网中的传感器结点需要通过无线传感器网络的汇聚结点接入互联网。

3、技术支撑点不同：物联网涉及的技术范围更广。物联网运用的技术主要包括无线技术、互联网、智能芯片技术、软件技术，几乎涵盖了信息通信技术的所有领域。而互联网只是物联网的一个技术方向。互联网只能是一种虚拟的交流，而物联网实现的就是实物之间的交流。

互联网的优缺点

互联网的最大优势就是打破空间限制，随时随地进行信息交互，除了原有的沟通方便快捷、省时、自由、公平等特点，随着技术成熟。未来互联网的“万物互联”已来，个性化、人性化、万物智能化等更会极大的方便，改变未来生活。

互联网的劣势主要在于网络安全和信息价值真实度，互联网的野蛮生长及互联网的模式，网络安全的建设稍微滞后，网络系统中的数据信息泄漏、破坏、更改比较常见，需进一步做好网络安全的防范及应对工作。

互联网信息的可信度相对较低。由于参与网络传播的人数众多，传播者的目的隐蔽，传播者的素质良莠不齐。因此，网络上信息的可靠性、准备性相对较低，特别是新闻报道，人们还是更倾向于相信权威的报纸和电视台。

NHR系列智能显示控制仪表RS-485通信中应用

01摘要
NHR系列智能显示控制仪表是经过多年开发制造经验而设计生产，集诸多全新功能于一身的新一代智能显示控制仪表。针对现场温度、压力、液位、速度、流量等各种信号进行采集、显示、控制、远传、通讯、打印等处理，构成数字采集系统及控制系统，广泛运用于电力、石化、冶金、轻工、制药、航空等诸多领域。产品的EMC设计符合GB/T176262-11相关规定，同时产品取得了CE认证。
02产品的市场背景
在自动化控制领域，随着分布式控制系统的发展，在产业上的分布式控制系统中，经常需要采用串行通讯来达到远程信息交换的目的。目前，用于串行通讯的接口标准包括：RS-232、RS-422、RS-423和RS-485。RS-232是最早的串行接口标准，广泛应用在短间隔、较低波特率串行通讯中。其后发展起来的RS-422、RS-485是平衡传送的电气标准，比起RS-232非平衡的传送方式在电气指标上有了大幅度的进步。RS-485串行接口的电气标准实际上是RS-422的变型，它属于七层OSI (open system interconnection，开放系统互连)模型物理层的协议标准。由于性能优异、结构简单、组网轻易，RS-485总线标准得到了越来越广泛的应用。下面是关于虹润NHR 系列智能显示控制仪表在RS-485通信中的应用。
03产品的技术原理
1、系统技术方案
工业场合中,经常要用一些仪表去控制如温度、液位、流量等。在某些场合,需要1台控制器灵活地控制多台仪表,以达到设计控制目的。
本文利用标准的MODBUS RTU通讯协议与 RS-485通信指令,方便的实现与多台虹润NHR系列仪表的串行通信成功的实现了用单台控制器对多台仪表的灵活控制。可编程控制器允许在一个RS-485通信接口上连接多达100台虹润仪表,仪表大于60台时,需加一个RS-485中继器，RS-485通信口通信距离长达1KM以上。
2、RS-485总线的硬件设计
考虑到此控制系统中网络节点数较多，整个网络超过100个节点，为保证通讯的可靠性和通讯效率按照仪表在系统中实现的不同功能、数据流量、实时性要求把各仪表分布到两条总线上，而且所选器件中的RS-485芯片驱动能力均达到255点，通讯速率选96Kbps，离主站最远的节点不超过50m。
3、网络协议
为了能使具体的命令、数据在网络上正确地传输，在数据链路层必须提供一定的网络协议，保证在物理层的比特流出现错误时进行检测和校正，同时实现数据帧和命令帧的功能。然而，为保证数据传输质量，对每个字节进行校验的同时，应尽量减少特征字和校验字，而常用的数据包格式由引导码、长度码、地址码、命令码、数据、校验码、尾码组成，每个数据包长度达20～30字节，在RS-485系统中显得又有些繁杂。由于MODBUS协议是公然的通讯协议，而且被很多的工控产品生产厂家支持，该协议已广泛应用于水利、水文、电力等行业设备及系统的国际标准中，因此，本系统采用MODBUS协议作为此控制系统的网络协议。
在此控制中由于对PLC和变频器的通讯数据量小而且实时性要求不高，因此采用MODBUS ASCII方式，而对单片机的数据通讯量较大且实时性要求高,因此采用MODBUS RTU方式。
04产品的应用
考虑到100台仪表在RS485总线上的实时性、有效性、正确性，现将100台虹润NHR系列智能控制仪表通讯组网分为两条总线，分别由PLC的串口扩展口分别定义为A1、B1和A2、B2 ；下面是虹润NHR系列智能控制仪表与PLC主机连接图，见图1、图2：

图1：虹润仪表与PLC组网图

图2：虹润仪表与PLC组网图
1、虹润NHR系列智能显示控制仪表通信参数配置
(1)、通信方式为RS-485, (1个起始位，1个或2个停止位，8位数据，无奇偶校验)
(2)、通信传输数据的波特率（12K 24K 48K 96K 192K）可在仪表叁数baud中设定
(3)、通信协议为标准Modbus Rtu 模式
这里重点突出可编程控制器与虹润NHR仪表RS-485接口部分。在工业现场,RS-485通信是应用较多的一种通信方式，图中可编程控制器通过RS-485通信接口与多个NHR仪表相连接,最多可达到100台,每台仪表被赋予各自的地址码,用以识别身份，( 地址码可在仪表叁数Addr中设定)，子单元和主单元采用地址轮询方式。这样可编程控制器的RS-485通信口便能通过RS485总线对挂在下面的所有仪表进行控制 *** 作。
2、虹润NHR系列智能数字显示控制仪通信数据流解析
本通信协议采用标准ModBus协议，采用RTU（十六进制数）传输模式。ModBus协议是一种主---从式协议。任何时刻只有一个设备能够在线路上进行发送。由主站管理信息交换，且只有主站能发起。主站会依次对从站进行轮流查询。只有当从站地址与轮询地址相匹配，从站才能回复消息。从站之间不能进行直接通信。协议桢中不包含任何消息报头及消息结束符，消息的开始和结束依靠间隔时间来识别，当间隔时间长于或等于35个字符时，即作为检测到桢结束。如果网络内没有与查询地址相一致的从站或从站接收时CRC校验出错，主站将不会接收到返回桢，这时主站根据超时设定判断是否超时，如超时，作出重发或d出异常错误窗口动作。
协议桢定义如下：

从站地址：地址必须在1---247之间。
在同个主站网络中每个从站地址必须唯一。
0为广播地址，从站接收消息并作相应处理，但不能回复消息。
功能代码：包含读、写寄存器。
数据：以二进制代码传输。
CRC16：循环冗余校验，校验从从站地址到数据区最后一个字节，计算多项式码为A001(hex)。
（1）、通讯口设置
通讯方式 异步串行通讯接口，如RS-485，RS-232等。
波 特 率 2400～9600bps（可由设定仪表二级参数自由更改，设定仪表二级参数BT，默认4800）。
（2）、字节数据格式 HEX
一位起始位、八位数据位、一位停止位、无校验

（3）、消息桢格式（读、写功能是从主站角度定义的）
读寄存器桢

读寄存器返回桢

写寄存器桢

写寄存器返回桢

错误返回桢

功能代码表：1

错误代码表：2

3、产品

05结论
本文利用标准的MODBUS协议和虹润NHR系列智能显示控制仪表进行RS-485通信，实现了单台控制器控制多台NHR仪表的任务，并能实时检测各仪表的运行状态，整个系统控制灵活方便, 方案结构简单，开发成本低，周期短，既使在恶劣的工业环境下也能稳定工作。

一、什么是农业物联网？
No1：农业物联网是农业现代化的重要标志
农业物联网的实质是将物联网技术应用于农业生产经营，使其更具有信息化、智能化。农业物联网的实例化应用就是在感知端使用大量的传感设备（如农业环境信息的传感器、图像采集、RFID 等），广泛地采集农业生产、管理、经营等环境的各类信息（如大田种植、设施园艺、畜牧水产养殖、农产品溯源等领域），建立相对统一的数据传输协议与多源的数据格式转换办法，因地制宜交互使用无线传感器网、移动通信网和互联网等传输通道，实现农业信息多尺度、多源有效的传递。最后通过云计算、大数据等多重信息技术的深度融合与处理，通过智能化调控终端实现农业的闭环控制，实现农业的自动化、最优化控制。实际上，物联网是智慧农业的核心。
“农业物联网主要有感知、传输和控制三大作用，”中国农科院信息所所长许世卫解释，“农业物联网不仅能感知水、肥、热、气等外部环境变量，还能感知生物本体，比如对水稻叶片中的各种营养元素的感知。如果感知到水稻叶片中叶绿素含量降低，说明缺氮了，需要添加氮肥，而等到肉眼看到叶片发黄再追肥就晚了。”
No2：农业物联网架构模型
根据计算机网络架构模型的研究方法，国内外将农业物联网架构模型分为感知层、传输层（网络层）、处理与应用层三个层次。
感知层主要包括各类传感器、RFID、RS、GPS以及二维条形码等，采集各类农业相关信息（包括光、温度、湿度、水分、肥力、土壤墒情、土壤电导率、溶解氧、酸碱度和电导率等），实现对“物”的相关信息的识别和采集。传输层是在现有网络基础上，将感知层采集的各类农业相关信息通过有线或无线方式传输到应用层 ；同时，将应用层的控制命令传输到感知层，使感知层的相关设备采取相应动作，比如开关打开或者关闭、释放氧气、增加温度或者湿度以及设备重新定位等。
公共处理平台包括各类中间件以及公共核心处理技术，实现信息技术与行业的深度结合，完成物品信息的沟通、共享、决策、汇总等。
具体的应用服务系统是基于物联构架的农业生产架构模型的最高层，主要包括各类具体的农业生产过程系统，如大田种植系统、设施园艺系统、水产养殖系统、畜禽养殖系统、农产品物流系统等。通过这些系统的具体应用，保证产前正确规划以提高资源利用率，产中精细管理以提高资源利用率，产后高效流通实现安全溯源等多个方面，促进农业的高产、优质、高效、生态、安全。
（转自搜狐科技网）
二、农业物联网未来发展趋势
目前，我国农业正处于传统农业向现代农业转型期，农业物联网将发挥独特而重要的作用，也为现代农业的发展提供了前所未有的机遇。利用智能化信息管理技术发展现代农业已成为当今各个发达国家农业发展的热点之一。
农业物联网发展现状：2013年，农业部发布了《农业物联网区域试验工程工作方案》，方案中明确提出，实施区试工程，对于探索农业物联网理论研究、系统集成、重点领域、发展模式及推进路径，提高农业物联网理论及应用水平，促进农业生产方式转变、农民增收有重要意义。从深层次阐述了物联网技术能够提高农业生产效率，提升农产品附加值，实现农业增产与增收。
在发达国家，智慧农业已进入知识的处理、自动控制的开发以及网络技术的应用，渗透到农业各方面。 据介绍，国外采用物联网相关技术，在温室生产中大量采用无线传感器管理、调控温度湿度、营养液供给以及pH值(氢离子浓度指数)、EC值(可溶性盐含量)等，使设施蔬菜栽培条件达到最适宜水平。
借助物联网技术和云计算技术，在远程支持与服务平台上，建立智慧农业远程托管中心，实现远程栽培指导、远程故障诊断、远程信息监测、远程设备维护等；将植物生长信息和生物技术、食品安全技术相结合，从种植各个环节解决农产品的安全问题；充分利用先进的RFID、物联网、云计算等技术，实现农业生产监测管理和产品安全追溯。目前，这项技术不但达到国际先进水平，而且已推向全国市场，广泛应用于现代农业园区、大型农场、农业专业合作社等，深受用户的认可，取得了较好的成绩。
农业物联网，即在大棚控制系统中，运用物联网系统的温度传感器、湿度传感器、Ph值传感器、光传感器、CO2传感器等设备，检测环境中的温度、相对湿度、Ph值、光照强度、土壤养分、CO2浓度等物理量参数，通过各种仪器仪表实时显示或作为自动控制的参变量参与到自动控制中，保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境。远程控制的实现使种植人员在办公室就能对多个大棚的环境进行监测控制。采用无线网络来测量获得作物生长的适宜条件，可以为温室精准调控提供科学依据，达到增产、改善品质、调节生长周期、提高经济效益。
种植业离不开浇水、施肥、打药，农民种地凭经验、靠感觉，他们面朝黄土背朝天的在田里耕作，并把这些经验与方法一代代相传，然而现在瓜果蔬菜该不该浇水，施肥、打药，怎样才能保持精确的浓度，温度、湿度、光照、CO2浓度，如何实行按需供给？这些以往在作物不同生长周期凭经验靠感觉“模糊”处理的问题，在农业物联网面前开始了实时定量的“精确”把关。物联网创造的“种地”模式的出现，已经成为打破传统农业弊端的一种新型农业模式。这种通过物联网技术开启的智慧风暴，让农业实现了“环境可测、生产可控、质量可溯”的目标。确保农产品质量安全，引领现代农业发展。
（转自搜狐网-鑫芯物联）
编辑于 2018-05-26 · 著作权归作者所有
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物联网应用案例

用途范围

物联网用途广泛，遍及教育、工程机械监控、建筑行业、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、环境监测、路灯照明管控、景观照明管控、楼宇照明管控、广场照明管控、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。

展望未来，物联网会利用新一代IT技术充分运用在各行各业之中，具体地说，就是把传感器、控制器等相关设备嵌入或装备到电网、工程机械、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，然后将“物联网”与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合，在这个整合的网络当中，拥有覆盖全球的卫星，存在能力超级强大的中心计算机群，能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制，在此基础上，人类可以以更加精细和动态的方式管理生产和生活，达到智慧化管理的状态，提高资源利用率和生产力水平，改善人与城市、山川、河流等生存环境的关系。

具体应用案例

下面列举了集中具体的应用案例，以供参考

1．  教育物联网

应用于教育行业的物联网首先要实现的就是，在适用传统教育意义的基础之上，对已经存在的教育网络中进行整合。对教育的具体的设施，包括书籍、实验设备、学校网络、相关人员等全部整合在一起，达到一个统一的、互联的教育网络。

物联网产业需要复合型人才，至少具备四方面的特征，包括掌握跨学科的综合性的知识与技能、掌握物联网相关知识与技术、掌握特定行业领域的专门知识以及具备创新实践能力。目前国内已有30余所大学开设了物联网专业。有超过400所高校建立物联网实验室。

2工程机械物联网

“工程机械物联网”是借助全球定位系统（GPS）、手机通讯网、互联网，实现了工程机械智能化识别、定位、跟踪、监控和管理，使工程机械、 *** 作手、技术服务工程师、代理店、制造厂之间异地、远程、动态、全天候“物物相连、人人相连、物人相联”。

工程机械物联网目前应用广泛。以NRS物联网智能管理系统平台为例，提升原本工程机械物联网服务由“信息采集服务”向“数据咨询服务转变”。由原来的现场管理升级为远程监控，由传统的制造转变为制造服务，由原来的被动服务提升为主动服务。功能涉及信息管理，行为管理，价值管理三大方面。

信息管理：

区域作业密集度管理

故障预警及远程诊断

车辆运维主动式服务

金融按揭安全性服务

行为管理：

作业人员统计管理

作业工时效率性分析

行为与工效油耗分析

*** 作规范与工效分析

价值管理：

产品全寿命周期成本管理

行为与员工绩效管理

量本利敏感要素判断

多维大数据决策支持

以福田的农机信息管理平台为例，可以对农业所需相关机械车辆进行全球GPS定位、锁车、解锁车、设备工时查询、故障报警等 *** 作，这对促进农业生产，提高工作效率有着至关重要的作用。

3建筑行业物联网应用——塔机监控

塔机智能化的监控管理系统，主要针对检测状态、危险距离预警、故障诊断、信息回传、工程调度等方面工作。例如塔机下面危险区域禁止站人实时提示、与其他高空建筑物距离过近、超出安全距离范围、内部故障预警、诊断、实时显示额定载重量、当前风速、回转角度、当前载重等。

4建筑行业应用——商用混凝土搅拌站

对生产设备的远程诊断和远程维护已经成为当前自动化技术中的一部分。尤其对于那些错误容易诊断和容易排除的情况，派一个服务工程师到现场解决，既增加工程师的工作负荷，又花费时间。而且费用也相应增加。为了缩短故障的诊断与恢复时间，提高有经验的高级工程师的工作效率，那么远程诊断和编程就是必备的部分。例如：“商用混凝土搅拌站产品远程售后服务系统”，可以在远程实现对PLC站进行编程和调试。可是实现混凝土搅拌站的远程控制和数据监控。

值得一提的是三维虚拟仿真技术在物联网的应用，给商用混凝土搅拌站的物联网应用开创了新的时代。系统实现搅拌站与车辆实时运行状态模拟功能。以动画形式呈现搅拌站实时动态信息，其中可包括：工程名称、施工配比、搅拌站配料情况及其他原材料配料情况，搅拌站场景如下图所示。

5石油

石油行业物联网系统主要是使用监控设备和信息系统采集运输油轮数据、码头设备和环境数据、油库数据、原油管道数据等，对这些数据进行整理和分析，将原油运输各个环节的数据进行关联和分析，合理安排船期、实现计算机排罐，提高整个原油运输的效率，同时通过对相关设备和环境的监测，及时掌握设备运行情况，保证整个运输过程的安全可靠。

石油行业物联网系统的总体解决方案包括：油库监测系统、原油管道监测系统、原油管道无人机巡线系统等。

6水利

物联网在水利方面的应用主要是对闸门的液压启闭机的状态检测、远程控制、故障预警等，利用水下机器人对大坝、水库等水下状态进行状态监控、信息回传等工作。

例如：“远程信息服务系统”能够通过智能信息采集终端，将液压启闭机PLC控制器的控制信息通过物理端口（串口）采集到终端，然后通过GPRS通讯模块，利用2G/3G网络或者互联网络将信息传递到远程WEB服务器，使得远端管理人员能够实现远程感知闸门启闭的运行信息。

7城市物联网

城市物联网利用互联网的信息管理平台、二维码扫描、GPS定位等技术，是更贴近人们生活的一种应用，现在变得更加的直观。比如儿童和老人的行踪掌控、公路巡检、贵重货物跟踪，追踪与勤务派遣、个人财务跟踪、宠物跟踪、货运业、各类车辆的防盗等GPS定位、解锁车、报警提示应用。

针对环卫车辆可以对车辆进行实时进行的GPS定位、状态监控、车辆信息查询、运行状态等工作，例如：需要知道目前城市的某区有多少环卫车辆，处于什么哪个街道， *** 作员，工作情况，计划任务等，同时又可以根据实际情况进行工作调度，对故障做提前的预警，对突发情况应急处理，对重要的问题着重处理等。

8．农业物联网

农业物联网的应用比较广泛的是对农作物的使用环境进行检测和调整。例如：大棚（温室）自动控制系统实现了对影响农作物生长的环境传感数据实时监测，同时根据环境参数门限值设置实现自动化控制现场电气设备，如：风扇、加湿器、除湿器、空调、照明设备、灌溉设备等，亦支持远程控制。常用环境监测传感器包括：空气温度，空气湿度，环境光照，土壤湿度，土壤温度，土壤水分含量等传感器。亦可支持无缝扩展无线传感器节点，如：大气压力、加速度、水位监测、CO、CO2、可燃气体、烟雾、红外人体感应等传感器。

9智能家居

这方面的应用就更加的贴近人们的生活，这是关系到人们生活起居、与生命安全息息相关的应用，我们可以通过智能家居的物联网络，进行室内到室外的电控、声控、感应控制、健康预警、危险预警等，比如声控电灯、窗帘按时间自动挂起、感应器感应到煤气泄漏、空气污染指数过高、室内的光线被家具遮挡严重、室内家居摆放设计、马桶漏水、电量煤气不足报警、车库检测、室外摄像检测、未来天气预测、提醒带雨伞、生活备忘录电子智能提醒等多方面的功能应用。

现在的科技发展是非常快的，不出门仅仅用手机就可以点外卖，看新闻，看天气预报，甚至是工作等等，网络在人们的生活里面发挥着超级重要的作用，而随着发展起来的还有一个物联网，物联网是物物相连的互联网，本质来说就是互联网，我们来具体看一看。

首先互联网大家都知道，平时我们所使用的流量wifi其实都是网络，而网络就像一把钥匙，可以给我们的智能设备打开连接数据的一把钥匙，我们可以借此来了解这个世界的发展，新闻等等，一切数据都可以被访问，这就是网络，也是很多人发家的地方，而随后就开始进行了购物，交换等等，这些就是借助于互联网新起的购物方式，想一想双11时候的那个快递就知道有多强了，所以就出现了互联网，为了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信所开创的手段。

就比如最常见的语音识别，我们平时用的智能音响就是一个很简单的例子，就比如小米的小爱音箱还有百度的小度等等，都具有一定的语音识别，虽然还不是很好，但是已经可以用了，不过其实这不是智能ai学会的，而是通过超级大量的输入慢慢掌握的，这一点上是远远不及人类的。

而我们可以这么来理解，物联网是互联网的应用拓展，互联网就像一个主机，里面有着很多接口，其中物联网就占据很大的作用，可以给我带来更多体验效果，比如现在网上所说的云服务等等都是需要物联网的，还有大数据分析，这些都是未来发展的方向，有非常大的作用，不仅是对于人们的生活，还有经济贸易的发展，手机的发展等等，都有意义。

云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

物联网就是物物相连的互联网。当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及到信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。

“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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

扩展资料

大数据的价值体现在以下几个方面：

1对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销

2做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型

3面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值

例如：

1洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3统计学家内特西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

参考资料：

百度百科-云计算  百度百科-物联网  百度百科-大数据

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