【精品资料鉴赏】206页工业大数据采集处理与应用

        本文介绍了工业大数据采集、处理与应用，包括工业大数据的特征、来源、数据类型以及数据规模的度量单位等。文章还详细阐述了工业大数据采集的相关内容，如工业现场网络、数据采集方式、数据采集系统的部署方法等。此外，文章还涉及工业大数据架构、分布式计算框架、大数据技术框架模型等知识点。
重点内容：
1. 工业大数据的特征：除了大数据的4V特征外，还具有时序性、实时性等特征。
2. 工业大数据的来源：包括企业内部信息化数据、工业互联网数据、外部数据等。
3. 数据类型：包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等。
4. 数据规模的度量单位：介绍了不同数据规模的度量方式。
5. 工业大数据采集：包括认识工业现场网络、掌握工业数据采集系统的部署方法、阐述工业数据的采集方式、完成PLC和PTL数据的采集与存储等。
6. 工业大数据架构：从物理域的角度，将工业大数据架构划分为设备层、控制层、车间层、企业层、协同层。
7. 工业以太网：介绍工业以太网的特点、优点和网络模型。
8. 分布式计算框架和大数据技术框架模型：包括Hadoop、MapReduce、分布式文件系统、分布式计算框架等。
        以上是本文的主要内容，涵盖了工业大数据采集、处理与应用的多个方面，对于理解工业大数据的相关知识具有指导意义。

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