13、物联网大数据架构解析

物联网大数据架构解析

1. 物联网大数据架构概述

物联网大数据架构主要包含数据处理层、数据分析与存储层以及前端层。数据处理层进行流处理，设定数据处理规则，还能管理复杂事件处理并将信息传递到下一层。数据分析与存储层运用机器学习算法对物联网设备产生的数据进行分析和预测。前端层则负责将处理后的数据呈现给终端用户或业务系统，用于进一步利用，同时该层还涉及数据可视化，并能与其他系统集成以支持业务系统。

2. 大数据组件

大数据代表传统关系数据库无法处理的大量数据，其基本组件可根据存储和处理业务数据的抽象层进行分类：
- 存储系统 ：这是基础组件，使用如HDFS（Hadoop文件系统）等存储文件系统来存储大数据集及其元数据，以进行大规模计算。像HBase这样的NoSQL数据存储，采用分布式列存储，支持键值对，使用哈希表存储数据集。
- 计算与逻辑层 ：涉及MapReduce、Pig等技术来处理大数据集。MapReduce先将原始数据集处理为键值数据结构，再将其汇聚成小数据集以便计算。Pig和Hive是基于Hadoop平台的高级语言，可并行处理大量数据集，还能编写脚本执行Map Reducer任务。
- 应用逻辑与交互 ：使用Hive、Cascading等提供与应用环境集成的框架。Hive类似于SQL，用于与HDFS交互分析数据，类似查询评估引擎。Cascading是大数据处理的应用程序编程接口（API）框架。
- 专业分析数据库 ：如Netezza或Greenplum等数据库，具备横向扩展能力，以快