物联网大数据技术特点

来源：苏州达内教育IT培训机构时间：2022/3/29 13:45:37

　　物联网大数据技术特点

　　大数据和物联网，都可以说是当下的热词，也是未来几年内的热门技术领域，5G的落地，将为物联网和大数据带来更好的支持，当然，面对更加高速的网络，不断新增的数据需要消化，对于技术也提出了更高的要求。今天的物联网和大数据培训分享，我们来聊聊物联网大数据核心技术。

　　大数据时代，数据呈指数级增长，非结构化、半结构化的数据爆发，数据结构也更加复杂，而大数据技术，就致力于解决这些复杂的数据处理问题。物联网的落地，意味着更多的更复杂的数据处理任务，也就要求适应这个趋势，运用好大数据技术，更好地解决这些问题。
　　物联网大数据核心技术要求：
　　一、云计算(Cloud computing)
　　云计算的本质上是在远程服务器上托管和运行的软件及数据，并可从互联网的任何地方进行访问。云计算已经变得无所不在，当大数据的规模越来越大，那么云计算的需求也应用，也会更进一步。
　　二、集群计算(Cluster computing)
　　使用多个服务器集合资源的“集群”，进行大批量数据处理。涉及到集群计算，就还会涉及到节点，集群管理层，负载平衡和并行处理等概念。
　　三、数据湖(Data lake)
　　数据湖是原始格式的企业级数据的大型存储库。与此同时我们可以涉及数据仓库，它在概念上是相似的，也是企业级数据的存储库，但在清理、与其他来源集成之后是以结构化格式。数据仓库通常用于常规数据(但不是专有的)。
　　四、数据挖掘(Data mining)
　　数据挖掘是通过使用复杂的模式识别技术，从而找到有意义的模式，并得出大量数据的见解。在物联网时代，大数据机器学习算法和人工智能等，也同样会有新的发展。
　　五、分布式文件系统(Distributed File System)
　　由于大数据太大而无法存储在单个系统上，分布式文件系统是一种数据存储系统用于存储跨多个存储设备的大量数据，并有助于降低存储大量数据的成本和复杂性。在物联网数据处理上，分布式文件系统也将提供重要帮助。
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