大规模数据处理实战
蔡元楠
硅谷资深工程师
41608 人已学习
新⼈⾸单¥59
登录后,你可以任选4讲全文学习
课程目录
已完结/共 46 讲
大规模数据处理实战
15
15
1.0x
00:00/00:00
登录|注册

37 | 5G时代,如何处理超大规模物联网数据

真实性
高速率
大规模
多样性
智能物流
智能医院
智能工厂
智能交通
智能家居
Apache Beam
Spark
MapReduce
设备-边缘-云架构
云服务厂商提供的解决方案
基本pipeline
特点
应用场景
功能和定义
未来的大数据处理技术方向
大数据处理技术的发展历程
未来
现在
过去
边缘计算
处理物联网数据的架构
物联网
专栏内容
技术类课程学习路线
大规模数据的挑战和未来

该思维导图由 AI 生成,仅供参考

你好,我是蔡元楠。
时间过的真快,转眼间我们已经结束了前五个模块的学习,来到了最后一个模块“大规模数据的挑战和未来”。
一门技术类课程的常见学习路线就是“过去→现在→未来”。这个专栏也是如此,我们首先研究了大数据处理技术的发展历程,从 MapReduce 出发,深入剖析了它的设计思路和优缺点。接下来结合具体的例子,一起学习了当下最流行的数据处理框架 Spark 和 Apache Beam。
在这个过程中,你不难发现,任何一门技术的出现都是为了解决实际问题,改进之前的技术所存在的缺陷,而贯穿整个课程的两大场景就是批处理流处理
Spark 在 MapReduce 的基础上不断改进,在批处理这方面有良好的性能,在流处理上也在不断提高。Apache Beam 更是一个统一批处理和流处理的框架。
正如我在开篇词中写到的,我理想中的专栏是一份与你一同成长的计划。虽然我们已经对当下流行的技术有了深入的了解,但是作为一名架构师,你的目光一定要放长远,要时刻对未来 5~10 年,乃至 20 年的新问题和技术发展方向保持了解,不能固步自封,只满足于现状。毕竟,我们的征途是星辰大海。
在模块六中,我将列举三个大数据处理技术未来的方向,带你了解这些问题的挑战和难度,并学习现有的解决方案。希望通过这一模块的学习,你可以对大数据处理的未来有一些初步的认识,并强化自己学习新知识的能力。
确认放弃笔记?
放弃后所记笔记将不保留。
新功能上线,你的历史笔记已初始化为私密笔记,是否一键批量公开?
批量公开的笔记不会为你同步至部落
公开
同步至部落
取消
完成
0/2000
荧光笔
直线
曲线
笔记
复制
AI
  • 深入了解
  • 翻译
    • 英语
    • 中文简体
    • 中文繁体
    • 法语
    • 德语
    • 日语
    • 韩语
    • 俄语
    • 西班牙语
    • 阿拉伯语
  • 解释
  • 总结

在5G时代,物联网数据处理面临着巨大挑战。物联网的应用范围广泛,涉及智能家居、智能交通、智能工厂、智能医院等领域,数据具有多样性、大规模、高速率和真实性。物联网数据规模庞大,节点海量且数据生成频率高,要求处理中心能够实时处理大量数据。同时,为了满足物联网的实时响应,数据的传输速率也要更高。因此,在5G时代,处理物联网数据需要构建可靠、处理速度快的大规模数据处理方案。 物联网数据处理的基本架构包括数据接收层、数据分析层、数据存储层和设备控制层。各大云服务厂商提供物联网数据处理的解决方案,如Google IoT Core、Azure Event Hub等产品。在实际应用中,物联网的数据处理场景分为不同类型,有的需要实时计算和分析的过程放到边缘,而复杂的数据处理放在云端。 Google Cloud Platform提供的物联网数据处理基本架构包括Cloud IoT Core、Cloud Pub/Sub、Cloud Functions、Cloud DataFlow等平台,以及边缘设备处理的特性。物联网是当今大规模数据处理的热点,而在5G时代,边缘计算成为重要技术,能够加快简单操作的分析和响应速度。 总的来说,物联网数据处理在5G时代面临挑战,需要构建可靠、处理速度快的大规模数据处理方案。同时,边缘计算作为重要技术,能够加快简单操作的分析和响应速度,成为关注焦点。 物联网数据处理的架构和技术特点,为读者提供了对物联网数据处理的基本了解,以及在5G时代面临的挑战和解决方案。读者可以进一步了解其他云服务厂商提供的物联网数据处理平台,比较其异同,以及深入了解边缘计算的重要性。

仅可试看部分内容,如需阅读全部内容,请付费购买文章所属专栏
《大规模数据处理实战》
新⼈⾸单¥59
立即购买
登录 后留言

全部留言(3)

  • 最新
  • 精选
  • 六毛
    请问老师,发电厂里大型、复杂汽水系统,风烟系统数据怎么保存?每秒大约3万条数据,当前使用实时数据库存储,但是用在大数据分析领域,速度不够快,不能满足整体分析需求
    2019-07-19
    2
    10
  • 青石
    如果将所有设备看作是物联网集群中的节点的话,数据的计算处理在本地完成,即提高了数据计算的实时性,又减小云端压力,边缘节点只需定期向云端同步必要的信息即可。
    2019-07-25
    4
  • JustDoDT
    种一棵树最好的时机是10年前 其次是现在
    2019-09-11
收起评论
显示
设置
留言
3
收藏
沉浸
阅读
分享
手机端
快捷键
回顶部