物联网大数据处理技术与实践(第2版)

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 传感器与智能硬件 4 1.1.2 物联网服务平台 5 1.1.3 工业4.0与CPS 6 1.2 物联网与大数据 7 1.3 物联网产业的挑战与机遇 9 1.3.1 物联网产业面临的挑战 9 1.3.2 物联网操作系统与数据库 10 1.3.3 物联网大数据处理与应用 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 面向大数据的文件系统 13 2.1.2 面向大数据的数据库系统 15 2.2 大数据计算技术 18 2.2.1 批处理计算模式 19 2.2.2 交互式查询计算模式 20 2.2.3 流处理计算模式 21 2.2.4 大数据实时处理架构：Lambda及Kappa 23 2.3 大数据分析技术 25 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 社交网络数据分析 27 2.3.5 物联网传感数据分析 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 互联网大数据的特征 31 3.1.2 物联网大数据的特征 34 3.2 技术体系 37 3.2.1 感知数据采集与传输 37 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 43 4.1 感知数据的特性分析 43 4.1.1 常用的感知数据类型 43 4.1.2 感知数据的主要特征 45 4.2 感知数据的表示与组织 48 4.2.1 物联网数据模型 48 4.2.2 时态对象模型 49 4.3 感知数据库的定位与特征 51 4.3.1 感知数据库的定位 51 4.3.2 感知数据库的特征 51 4.4 感知数据库与传统数据库 52 4.4.1 感知数据库与关系数据库 52 4.4.2 感知数据库与实时数据库 53 4.4.3 感知数据库与工厂历史数据库 53 4.4.4 感知数据库与流数据处理系统 54 第5章 感知数据库系统 55 5