奇迹小说
物联网大数据处理技术与实践(第2版)

物联网大数据处理技术与实践(第2版)

作者: 王桂玲,王强,赵卓峰,韩燕波 著

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已完结现代当代当代文学
作品简介

本书是作者在物联网大数据平台等企业合作项目及国家级项目中多年实践的结晶。本书首先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、事务模型及调度处理方法等核心概念与关键技术,并对物联网大数据存储、管理、计算及分析的基本概念与关键技术进行了剖析;其次介绍了物联网大数据管理与应用的感知数据库和平台产品,所介绍的产品来自作者所在团队的实际应用项目,大部分在物联网项目中得到了实践应用;最后给出了适合读者在开源软件上动手实践的相关案例。

目录 (174章)
倒序
正文
第1章物联网与产业发展1.1物联网产业的发展1.1.1传感器与智能硬件1.1.2物联网服务平台1.1.3工业4.0与CPS1.2物联网与大数据1.3.1物联网产业面临的挑战1.3.2物联网操作系统与数据库1.3.3物联网大数据处理与应用第2章大数据处理技术的发展2.1大数据存储和管理技术2.1.1面向大数据的文件系统2.1.2面向大数据的数据库系统2.2大数据计算技术2.2.1批处理计算模式2.2.2交互式查询计算模式2.2.3流处理计算模式2.2.4大数据实时处理架构:Lambda及Kappa2.3大数据分析技术2.3.1传统结构化数据分析2.3.2文本数据分析2.3.3多媒体数据分析2.3.4社交网络数据分析2.3.5物联网传感数据分析2.3.6大数据分析技术的发展趋势3.1物联网中的大数据挑战3.1.1互联网大数据的特征3.1.2物联网大数据的特征3.2技术体系3.2.1感知数据采集与传输3.2.2感知数据管理与实时计算3.2.3物联网平台与大数据中心第4章感知数据特性与模型4.1.1常用的感知数据类型4.1.2感知数据的主要特征4.2.1物联网数据模型4.2.2时态对象模型4.3.1感知数据库的定位4.3.2感知数据库的特征4.4.1感知数据库与关系数据库4.4.2感知数据库与实时数据库4.4.3感知数据库与工厂历史数据库4.4.4感知数据库与流数据处理系统第5章感知数据库系统5.1.1总体设计的主要原则5.1.2感知数据库的设计框架5.2感知数据库的分布部署体系5.2.1系统的集群部署模式5.2.2多层级的系统部署体系5.2.3服务分布部署体系5.3感知数据库中的关键技术5.3.1智能设备及传感器接口技术5.3.2流数据实时在线处理技术5.3.3事件驱动的高效处理机制5.3.4感知数据的压缩存储技术第6章实时事务调度处理技术6.1常见事务特性分析6.1.1感知事务6.1.2触发事务6.1.3用户事务6.2事务调度与并发控制6.2.1事务的调度方法6.2.2并发控制策略6.3服务器与操作系统6.3.1服务器体系结构与发展6.3.2操作系统的多任务机制6.4事务的执行框架与模式6.4.1通用系统模型与调度方法6.4.2事务调度处理框架的设计模式6.5系统框架的分析与性能优化第7章物联网大数据存储与管理7.1云文件系统的关键技术7.1.1HDFS的目标和基本假设条件7.1.2HDFS体系结构7.1.3性能保障7.2.1NoSQL数据库概述(1)7.2.1NoSQL数据库概述(2)7.2.1NoSQL数据库概述(3)7.2.2基于NoSQL数据库的物联网大数据存储与管理8.1物联网大数据批处理计算8.1.1MapReduce的设计思想8.1.2MapReduce的工作机制8.1.3MapReduce在物联网大数据中的应用8.2物联网大数据交互式查询8.2.1原生SQLonHBase8.2.2SQLonHadoop8.2.3基于HBase的交互式查询8.3.1流计算的需求特点8.3.2流数据的基本概念8.3.3流数据查询操作8.3.4流数据定制化服务8.3.5评测基准8.3.6SparkStreaming及其在物联网大数据中的应用8.4物联网大数据分析8.4.1物联网大数据OLAP多维分析(1)8.4.1物联网大数据OLAP多维分析(2)8.4.1物联网大数据OLAP多维分析(3)8.4.2物联网大数据深层次分析(1)8.4.2物联网大数据深层次分析(2)8.4.2物联网大数据深层次分析(3)8.4.2物联网大数据深层次分析(4)9.1.1CubeOne产品概述9.1.2CubeOne的功能特点9.1.3CubeOne的应用领域9.2.1无线传感器网络概述9.2.2ZigBee-WiFi网关9.2.3ZigBee网络应用案例10.1ChinDB系统概述10.2ChinDB系统的组成与功能特点10.3.1标签点及其属性10.3.2标签点的组织方式10.3.3关系数据管理10.3.4历史数据管理10.4ECA规则与实时计算10.5.1高可用概述及模式分类10.5.2ChinDB高可用的部署模式10.6.1物联网应用平台概述10.6.2物联网应用平台的主要特点10.6.3应用案例11.1.1软件概述11.1.2通信服务11.1.3计算服务11.1.4大规模NoSQL存储服务11.1.5数据发布/订阅服务11.2DeCloud在智能交通领域的应用11.3DeCloud在教育物联网云服务平台中的应用11.4DeCloud在电厂设备故障预警中的应用11.5DeCloud在电梯安全监控中的应用11.6DeCloud在高精度位置服务中的应用第12章基于Kafka进行物联网大数据实时采集的编程实践12.1.1分布式消息队列Kafka回顾12.1.2Kafka生产者消息发送的实现12.1.3Kafka消费者消息接收的实现12.2.1物联网大数据的采集12.2.2物联网大数据的接收12.3实验环境搭建12.3.1VMware注意事项12.3.2安装虚拟机12.3.3复制虚拟机12.3.4修改配置文件12.3.5关闭防火墙及生成公钥12.3.6时钟同步12.3.7JDK安装12.3.8ZooKeeper安装12.3.9Kafka安装12.3.10Kafka安装验证12.4.1基于Java模拟物联网大数据的采集与接收12.4.2基于Python模拟物联网大数据的采集与接收第13章基于KafkaConnect进行物联网大数据采集的编程实践13.1KafkaConnect介绍13.2KafkaConnector的开发13.2.1KafkaSourceConnector实现13.2.2KafkaSinkConnector实现13.3.1KafkaConnector的打包与部署13.3.2KafkaConnect的独立模式应用13.3.3KafkaConnect的分布式模式应用13.3.4使用KafkaConnect接收数据并存入文件第14章基于Flink进行物联网大数据实时处理的编程实践14.1.1流数据处理的基本术语14.1.2流数据处理工具Flink概述(1)14.1.2流数据处理工具Flink概述(2)14.1.2流数据处理工具Flink概述(3)14.1.2流数据处理工具Flink概述(4)14.1.3复合事件流处理工具FlinkCEP概述14.2.1实验目的14.2.2实验设计思路14.3.1部署Flink集群14.3.2创建项目14.4.1自定义事件类14.4.2自定义输入映射算子14.4.3自定义去重过滤算子14.4.4自定义窗口处理算子14.4.5配置运行环境及并行度总结与展望
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