24、物联网大数据编程模型解析

物联网大数据编程模型解析

1. 大数据与物联网背景

如今，随着云计算、边缘计算和物联网等新兴技术的发展，数据流量极为丰富。医疗、政府、媒体娱乐、制造和物联网等众多行业每天都会产生大量数据。这些数据不仅规模庞大，而且产生速度快、格式多样，被称为大数据。像麦当劳、亚马逊和沃尔玛等组织，都在投资大数据应用，以挖掘大型数据集中隐藏的模式、未知的关联、市场趋势、客户偏好和其他有用的商业信息。

在大数据编程中，用户编写数据驱动的并行程序，以便在大规模分布式环境中执行。目前有许多不同侧重点和优势的大数据编程模型，软件开发人员利用这些模型来构建应用程序。无论使用何种编程语言和支持的应用程序编程接口（API），编程模型都能将底层硬件架构与软件连接起来。物联网应用，如智能家居、可穿戴设备和智慧城市，会产生大量数据需要处理，如何分析这些大规模数据是一项重要挑战。

2. 编程范式

编程语言根据其特点可分为以下范式：
- 命令式编程 ：程序员告知机器如何改变其状态，包括过程式和面向对象编程。
- 声明式编程 ：程序员只需陈述所需结果的属性，而不给出计算结果的过程，包括函数式、逻辑式和数学式编程。

这里主要讨论非声明式类型的MapReduce、数据流，声明式类型的函数式、基于标准查询语言（SQL）和统计编程，骨架式类型的批量同步并行（BSP），以及基于Actor和事件驱动消息的编程。

3. MapReduce

传统编程模型无法让标准数据库服务器处理大量数据，谷歌采用MapReduce解决了这个问题。MapReduce是一种分布