大数据和智能数据应用架构系列教程之:大数据与环境监测

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作者:禅与计算机程序设计艺术

1.简介

一、背景介绍

随着社会经济的不断发展,各种数据量的激增让数据的采集、存储、处理等过程变得越来越复杂、耗时长。传感器的普及、传播设备的广泛应用、传统的硬件设备已经不能满足需求了。近年来,大数据、云计算、机器学习技术等新兴技术也越来越多地被用于解决这一问题。由于信息时代的到来,环境监测领域也逐渐成为数据化驱动、海量数据处理、智能控制的关键环节。

二、核心概念

1. 数据流转模式

在环境监测领域,数据的流转模式可以概括为下图所示:

① 传感器采集数据:传感器可以采集到的大部分数据(如温度、湿度、光照强度等)都需要通过网络传输到数据中心进行存储和处理。 ② 数据中心的存储:数据中心通过网络连接到数据库服务器,将传感器采集的数据存储在数据库中。 ③ 数据预处理与分析:数据库服务器上的数据经过各种预处理手段(如清洗、转换、补全等)后得到处理后的结果,再利用算法进行数据分析,从而得出一些指标或信息。 ④ 数据展示与应用:将分析结果呈现给终端用户或第三方软件,以便于更好地理解环境状况和做出相应的反应。

2. Hadoop Ecosystem

Hadoop是一个开源的分布式计算平台,其生态系统包括四个主要项目:HDFS、MapReduce、YARN、Hive。

① HDFS (Hadoop Distributed File System): Hadoop Distributed File System (HDFS) 是 Hadoop 的核心组件之一。它是一个可靠的、高容错性的分布式文件系统,由 Hadoop 文件系统的两大主体—— 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-718775.html

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