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物联网大数据处理技术与实践
《物联网大数据处理技术与实践》是2017年电子工业出版社出版的图书，作者是王桂玲。
基本介绍
- 书名：物联网大数据处理技术与实践
- 作者：王桂玲等
- ISBN：9787121324215
- 页数：244
- 出版社：电子工业出版社
- 出版时间：2017-08
- 开本：16开
内容简介
本书基于作者近几年来的研究开发成果及套用实践，对物联网大数据技术体系进行了系统归纳，阐述了物联网环境下感知数据的特性、数据模型、事务模型以及调度处理方法等核心概念及关键技术，并对物联网大数据存储、管理、计算与分析的基本概念和关键技术进行了剖析。本书还介绍了自行研发的面向物联网的ChinDB实时感知资料库系统以及针对云计算环境下物联网大数据管理与套用的DeCloud云平台，介绍了它们在智慧型交通、智慧型电厂、教育、安全监控等多个行业的套用。书中所有实例，均来自作者所在团队的实际套用，大部分在物联网项目中得到了实践套用。本书对物联网套用的开发以及两化融合、工业4.0环境下的大数据处理分析具有重要参考价值。
目录
第1篇 缘起与发展趋势篇
第1章 物联网与产业发展 3
1.1 物联网产业的发展 3
1.1.1 感测器与智慧型硬体 4
1.1.2 物联网服务平台 5
1.1.3 工业4.0与CPS 5
1.2 物联网与大数据 7
1.3 物联网产业的机遇与挑战 9
1.3.1 物联网产业面临的挑战 9
1.3.2 物联网作业系统与资料库 10
1.3.3 物联网大数据处理与套用 11
第2章 大数据处理技术的发展 12
2.1 大数据存储和管理技术 12
2.1.1 面向大数据的档案系统 13
2.1.2 面向大数据的资料库系统 15
2.2 大数据计算技术 19
2.2.1 批处理计算模式 19
2.2.2 互动式查询计算模式 20
2.2.3 流处理计算模式 21
2.2.4 大数据实时处理的架构：Lamda架构 23
2.3 大数据分析技术 24
2.3.1 传统结构化数据分析 26
2.3.2 文本数据分析 26
2.3.3 多媒体数据分析 27
2.3.4 社交网路数据分析 27
2.3.5 物联网感测数据分析 28
2.3.6 大数据分析技术的发展趋势 28
第2篇 技术解析篇
第3章 物联网大数据技术体系 31
3.1 物联网中的大数据挑战 31
3.1.1 网际网路大数据的特徵 31
3.1.2 物联网大数据的特徵 34
3.2 技术体系 37
3.2.1 感知数据採集与传输 38
3.2.2 感知数据管理与实时计算 41
3.2.3 物联网平台与大数据中心 42
第4章 感知数据特性与模型 44
4.1 感知数据的特性分析 44
4.1.1 常用的感知数据类型 44
4.1.2 感知数据的主要特徵 46
4.2 感知数据的表示与组织 49
4.2.1 物联网数据模型 49
4.2.2 时态对象模型 51
4.3 感知资料库的定位 52
4.3.1 感知资料库的定位 52
4.3.2 感知资料库的特徵 53
4.4 感知资料库与传统资料库 53
4.4.1 感知资料库与关係资料库 53
4.4.2 感知资料库与实时资料库系统 54
4.4.3 感知资料库与工厂资料库系统 55
4.4.4 感知资料库与流数据处理系统 55
第5章 感知资料库管理系统 57
5.1 感知资料库的总体设计 57
5.1.1 总体设计的主要原则 57
5.1.2 感知资料库的设计框架 58
5.2 感知资料库的分布部署体系 62
5.2.1 系统的集群部署模式 62
5.2.2 多层级的系统部署体系 64
5.2.3 服务分布的部署体系 66
5.3 感知资料库中的关键技术 67
5.3.1 智慧型设备及感测器接口技术 67
5.3.2 流数据实时线上处理技术 68
5.3.3 事件驱动的高效处理机制 69
5.3.4 感知数据的压缩存储技术 75
第6章 实时事务调度处理技术 79
6.1 常见事务特性分析 79
6.1.1 感知事务 80
6.1.2 触发事务 80
6.1.3 用户事务 81
6.2 事务调度与并发控制 81
6.2.1 事务的调度方法 81
6.2.2 并发控制策略 82
6.3 伺服器与作业系统 83
6.3.1 伺服器体系结构与发展 83
6.3.2 作业系统的多任务机制 87
6.4 事务的执行框架与模式 90
6.4.1 通用系统模型与调度方法 91
6.4.2 事务处理框架的设计模式 91
6.5 系统框架的分析与性能最佳化 94
第7章 物联网大数据存储与管理 97
7.1 云档案系统的关键技术 99
7.1.1 HDFS的目标和基本假设条件 99
7.1.2 HDFS体系架构 100
7.1.3 性能保障 102
7.2 NoSQL资料库关键技术 106
7.2.1 NoSQL资料库概述 106
7.2.2 基于NoSQL资料库的物联网大数据存储与管理 118
第8章 物联网大数据计算与分析 123
8.1 物联网大数据批处理计算 123
8.1.1 MapReduce的设计思想 124
8.1.2 MapReduce的工作机制 126
8.1.3 MapReduce在物联网大数据中的套用 128
8.2 物联网大数据互动式查询 130
8.2.1 原生SQL on HBase 131
8.2.2 SQL on Hadoop 132
8.2.3 基于HBase的互动式查询 133
8.3 物联网大数据流式计算 134
8.3.1 流式计算的需求特点 134
8.3.2 流数据基本概念 135
8.3.3 流数据查询操作 140
8.3.4 流数据定製化服务 142
8.3.5 评测基準 145
8.3.6 Spark Streaming及其在物联网大数据中的套用 146
8.4 物联网大数据分析 150
8.4.1 物联网大数据OLAP多维分析 151
8.4.2 物联网大数据深层次分析 157
第3篇 产品研发篇
第9章 物联网网关CubeOne 175
9.1 工业物联网网关 175
9.1.1 CubeOne产品概述 175
9.1.2 CubeOne功能特点 176
9.1.3 CubeOne的套用领域 178
9.2 无线感测器网路网关 178
9.2.1 无线感测器网路概述 178
9.2.2 ZigBee-WiFi网关 180
9.2.3 ZigBee网路套用案例 182
第10章 ChinDB感知资料库系统 185
10.1 ChinDB系统概述 185
10.2 ChinDB组成与功能特点 186
10.3 ChinDB数据组织管理 188
10.3.1 标籤点及其属性 188
10.3.2 标籤点的组织方式 189
10.3.3 关係数据管理 190
10.3.4 历史数据管理 190
10.4 ECA规则与实时计算 191
10.5 ChinDB的HA方案 192
10.5.1 HA概述及模式分类 192
10.5.2 ChinDB HA的部署模式 193
10.6 物联网套用平台 195
10.6.1 物联网平台概述 195
10.6.2 平台主要特点 196
10.6.3 套用领域与套用案例 198
第11章 DeCloud物联大数据云平台 202
11.1 DeCloud组成 202
11.1.1 软体概述 202
11.1.2 通信服务 204
11.1.3 计算服务 206
11.1.4 存储服务 207
11.1.5 数据发布/订阅服务 208
11.2 DeCloud在智慧型交通领域的套用 209
11.3 DeCloud在教育物联网云服务平台中的套用 215
11.4 DeCloud在电厂设备故障预警的套用 218
11.5 DeCloud在电梯安全监控中的套用 222
11.6 DeCloud在高精度位置服务中的套用 225
总结与展望
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