10、物联网与大数据分析：数据处理与管理全解析

物联网与大数据分析：数据处理与管理全解析

1. 物联网与大数据分析应用领域

物联网与大数据分析在多个领域展现出强大的应用价值：
- 目标识别 ：借助视频流等数据集和多传感器融合技术，为自动驾驶等场景进行预测。
- 安全防护 ：通过特定的启发式方法提炼攻击模式，利用指纹分析等保护端口、网络和隐私。
- 深度学习 ：生成用于营销、促销等数据分析和大数据处理的规则。

2. 数据摄取

数据摄取是将信息（特别是非结构化信息）从源头移动到可存储和分析的系统（如Hadoop）的过程。其特点和挑战如下：
- 特点 ：可以是连续或异步的，按时间段或批量进行，也可采用lambda架构，具体取决于数据源和目标系统的特性。
- 挑战 ：由于物联网设备数量增加，数据源的数量和多样性迅速增长，从目标系统提取数据摄取在时间和资源方面是一项重大挑战。

3. 数据摄取的典型问题

数据摄取过程中存在一些典型问题，主要包括以下几个方面：
- 复杂、缓慢且成本高
- 定制和过度设计的工具使大数据摄取变得复杂、耗时且成本高昂。
- 编写自定义脚本和整合多个产品来收集和摄取数据会耗费大量时间，影响及时决策。
- 现有流处理工具的声明式接口依赖于开发人员，限制了对数据的访问。
- 数据的安全性和可信度
- 共