文本主要知识点综述如下:大数据的4V特点具有数据量大,数据类型繁多,处理速度快,价值密度低等特点大数据并非单一的数据或技术,而是数据和大数据技术的综合体.大数据技术主要包括数据采集,数据存储和管理,数据处理与分析,数据安全和隐私保护等几个层面的内容大数据与云计算,物联网的联系和区别大数据侧重于对海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活；云计算本质上旨在整合和优化各种IT资
人工智能物联网时代，数据量呈现指数级增长，其中文本、音视频等非结构数据的占比已超过85%，未来将进一步增大。“大数据”这个概念大约是从2011年开始火起来的，如果从Apache Hadoop项目的正式启动算起，海量数据的分布式存储、管理和计算技术已有10年的历史。物联网大数据应用每个行业都有其特定的业务逻辑及核心痛点，这些往往不是大数据的通用技术能够解决的。日志分析、用户行为分析、舆情监控、精准营
转载
2023-07-28 10:13:17
10阅读
OLTP与OLAPOLTP（On-Line Transaction Processing）:联机事务处理过程也称为面向交易的处理过程，其基本特征是前台接收的用户数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果，是对用户操作快速响应的方式之一。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理。数据量少，DML频繁，并行事务处理多，但是一般都很短。OLAP（On-L
转载
2023-12-28 11:37:19
50阅读
在智能电网领域中，数据工程到底是如何实施的呢？本文将以IBM的Itelligent Utility Network产品为例阐述智能电网中的数据工程，它是IBM声称传统电网向智能电网转变的整体方案
前言 另一方面，如今是一个数据爆炸的时代，电力领域也不例外。随着大量高级传感器、智能量测系统投入使用，大量
转载
2023-06-08 14:41:24
246阅读
配网大数据分析是一项关键技术，旨在从海量配电网络数据中提取有效信息，以提高系统运行效率和可靠性。通过对配电网运行数据进行深入分析，我们可以有效识别潜在风险，优化资源配置，改善服务，也能够支持决策制定，提升业务影响和客户满意度。
### 背景定位
在配电网络逐步迈向智能化的过程中，数据量以几何级数增长。如何把握这些数据，进行有效分析，成为技术人员面临的首要挑战。配网大数据分析不仅能够提升运营效率
车辆网行业产业链与国内知名企业上游中游下游车联网项目车联网项目分析的目的车联网数据分析车辆驾驶信息、车辆行驶信息、车辆车况信息、车辆故障信息、车辆报警信息等。车联网项目分析的意义对车企车辆流程改进、车辆产品质量改进做决策 2. 对车主提供告警和报警信息，预防预测，防止出现危险、事故等 3. 对监管部门监管车辆的行驶轨迹、防止骗补，故障告警等 4. 新能源充电桩企业电量的电价，规划和放置充电桩位置星
最近很多人跟我讨论物联网和大数据，但他们大都还对这两个技术分类认识不是很清晰。在这里我结合我们的一些案例对这两个概念做一些阐述。物联网是一个完整的概念，不仅包括远端的传感器数据采集、传输、存储和展示，还包括对采集的传感器历史数据的分析，以及基于分析结果所产生的决策、反馈和控制动作。相对于传统的人的认知方式，物联网相当于增强了人的“五官“的识别能力，使人能够获取到原本很多无法直接获取的信息。而基于物
转载
2024-01-16 16:40:59
53阅读
自从第一辆装有安吉星的汽车在北美大路上行驶以来，车联网的发展已经走过了四分之一个世纪。但是，这并不意味着车联网这个行业要开始走下坡路了。恰恰相反，随着技术的不断升级，车联网行业犹如新生的朝阳，正在不断走向新的辉煌。作为这个行业的从业者，在当前的这个节点（即将进入5G时代），通过回首行业发展历程，试图能抓住未来的变化趋势。1995年，通用(GM)，EDS公司（Electronic Data Syst
转载
2023-09-07 13:57:36
6阅读
今年的架构师峰会有两天，我参加的是第一天。上午我主要听了两个分享，一个是《当GraphQL遇到Observable：同构Web App的另一种探索》，这个分享是快手直播项目的经验分享。这个分享中包括了不少内容，我印象最深刻的是他们GraphQL的使用，还有Vue.js的使用。GraphQL是一种用于API的查询语言，对API中的数据提供了一整套易于理解的完整
【摘要】 在物联网时代，数量庞大的“物”会产生海量数据，本文为您介绍两种基于物联网平台进行大数据分析的方法-实时分析和离线分析。在物联网时代，数量庞大的“物”会产生PB级的海量数据，传统的数据处理服务的处理速度已无法跟上数据产生的速度。如果没法及时分析与利用这庞大的物联网设备数据，就无法将数据的价值最大化，大数据分析能力的建设对物联网企业来说又成为了一个新的挑战。针对这种情况，大数据处理服务应运而
转载
2024-04-25 08:47:04
11阅读
物联网与大数据技术（大数据篇）一.大数据的7个问题1.产生背景2.发展历程3.结构与特征4.涉及到的关键技术5.与大数据相关的概念6.发展趋势7.未来前景二.云计算1.定义2.五个特性3.云计算服务类型4.云计算、物联网、大数据的关系三.资料拓展 一.大数据的7个问题1.产生背景(1) 信息科技进步，包括互联网的兴起、移动设备的普及。 (2) 云计算等技术的发展。 (3) 数据资源化趋势。2.发
转载
2024-05-23 20:02:29
17阅读
6月15日，从江苏南通供电公司信通公司传来好消息，大数据在配网规划中的应用项目大大提升了南通电网规划效率，并获得国网江苏省电力公司科学进步三等奖。南通供电公司尝到了先进计算及大数据联合试验带来的甜头。此前，国家电网公司先进计算及大数据技术联合实验室—南通试验中心在南通成立。该中心积极参与全球能源互联网研究院等机构组织的智能电网先进计算与系统、智能电网优先控制、智能电网大数据工程等方面的基础性、前瞻
转载
2024-03-27 15:35:09
58阅读
大数据未来7大发展趋势：第一大趋势为什么是物联网？ 大数据一度野蛮生长，在利益催化之下出现浮华泡沫;但不可否认的是，在大数据时代，数据挖掘、分析，那么就可以通过方方面面来影响我们的生活，不仅更便利，而且还直接可以提升幸福感。那么，大数据未来的发展趋势有哪些呢? 一、那么未来大数据应用有哪些趋势呢? 美国PC Magazine总编辑柯斯塔表示，他认为大数据的发展趋势以数字汇流对未来最具冲击
众所周知，物联网已经成为互联网创新发展的一大方向，而其中车联网、UBI(新型的车险定价和运营模式)、大数据的概念也越来越火爆，备受资本和BAT巨头青睐。有相关预测显示，未来五年是车联网大数据发展的黄金增长期，汽车后市场也正因此迎来巨大变革。纵观智慧交通的内涵，各种最为关键的技术既是车联网，藉由布建在汽车或道路的大量传感器持续汇集数据，继而透过大数据分析，转化为有效信息，接着经由实时串联人、车、路三
转载
2024-08-10 13:45:36
63阅读
在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。毫无疑问，大数据的市场前景广阔，对各行各业的贡献也将是巨大的。目前来看，大数据技
转载
2023-08-09 09:53:02
118阅读
本文来说下美团（Leaf）分布式ID算法 文章目录概述Leaf特性Leaf-segment数据库方案双buffer优化Leaf高可用容灾Leaf-snowflake方案弱依赖ZooKeeper解决时钟问题Leaf现状本文小结 概述在复杂分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。如在美团点评的金融、支付、餐饮、酒店、猫眼电影等产品的系统中，数据日渐增长，对数据分库分表后需要有一个唯一ID
转载
2023-07-06 11:51:19
232阅读
物联网与大数据实验室，是以中国矿业大学大学生创新教育基地为基础建设的一个面向全校学生，致力于影响淮海经济区乃至全国的科技类创新训练团队。秉承“创享物联”的宗旨，物联网与大数据实验室以物联网的软硬件设计及其相关的数据分析为研究重点，通过参加各个类型的创新训练活动，提升学生的研究水平，促进物联网与大数据实验室的技术发展。 Part 2 组织架构 根据物联网与大数据实验室的发展需要，
文章目录1、 Leaf-segment号段模式1.1 数据库配置1.2 导入并修改leaf项目1.3 Leaf-segment双buffer模式1.4 Leaf segment监控1.5 优缺点2.Leaf-snowflake2.1 Leaf-snowflake的启动过程2.2 优缺点 目前主流的分布式ID生成方式，大致都是基于数据库号段模式和雪花算法（snowflake），而美团（Leaf）
转载
2023-08-24 17:10:38
344阅读
【车辆网大数据平台软考论文】
摘要：
本文基于车辆网大数据平台的软考要求，探讨了大数据技术在车辆网领域的应用与挑战。首先介绍了车辆网大数据平台的概念、架构及其重要性，然后详细阐述了大数据处理、分析和挖掘在车辆网中的应用。接着，讨论了当前车辆网大数据平台面临的挑战，如数据安全性、实时性和多源数据融合等问题。最后，本文提出了针对这些问题的解决方案和发展趋势。
一、引言
随着智能交通系统的快速发
原创
2023-12-22 14:56:03
104阅读
“大数据”是这几年非常流行的一个词，大的互联网、电商、人工智能，还有很多传统的如金融、医疗、交通等行业，都在绞尽脑汁的通过大数据分析，来提高生产效率。对于大数据的处理，我们主要要实现几大方面的功能：数据采集、分析、存储、分布式技术、集群协调管理、机器学习。目前大数据处理方面，也出现了很多非常好的技术，主要有：Hadoop、Spark、Stom、Hive、HBase、Mongodb、ElasticS
转载
2023-07-12 12:26:31
69阅读
