大数据技术在工业界的广泛应用

随着信息技术的迅猛发展和数据量的爆发式增长，大数据技术在工业界的应用正变得愈发重要。大数据技术提供了一种强大的数据分析和处理能力，可以帮助企业从海量的数据中获取有价值的洞察，并支持决策制定和业务优化。本文将深入探讨大数据技术在工业界的应用，并提供相应的源代码示例。

1. 数据采集与存储
   大数据技术的首要任务是采集和存储数据。在工业环境中，传感器和设备产生的数据通常具有高速、实时和多样性的特点。为了有效地处理这些数据，常用的大数据存储解决方案包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和NoSQL数据库（如MongoDB）。下面是一个使用Python编写的数据采集和存储的示例代码：

import time
from pymongo import MongoClient

# 连接MongoDB数据库
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db =