面向海量数据应用的物联网信息服务系统研究综述
物联网技术综述
物联网技术综述摘要：物联网是近年来信息技术研究的热点领域之一。
从介绍物联网的基本概念、体系结构出发，概要分析了物联网发展所面临的关键技术问题，展望了物联网未来的发展趋势。
关键词：物联网;体系结构;数据处理;信息安全0 引言麻省理工学院的研究人员于1999年最先提出了物联网（Internet of Things, IoT）的概念，当时认为物联网就是在物体上增加一些RFID（Radio Frequency Identification ）和其他传感器使物体彼此连接形成网络。
随着技术和应用的发展，物联网的内涵变得更加丰富。
2005年国际电信联盟发布的物联网报告指出：物联网是通过RFID和智能计算机等技术实现全世界设备互联的网络。
物联网的出现打破了人们的传统观念，将铁路、桥梁、建筑物等物理基础设施与服务器、通信网络、计算中心等IT基础设施整合为统一的基础设施，使人类社会与物理世界更加自由地交互、融合。
美国权威咨询机构Forrester预测：到2020年，世界上“物物互联”的业务，跟“人与人通信”的业务比例将达到30：1。
物联网将成为一个万亿元级的超级产业。
它包含了传感器、半导体、计算机等多个专业技术领域，在应用和推广中又将涉及大量的设备生产，这必将带动多个产业的发展。
目前，美国、欧盟、中国、日本等都已投入巨资研究探索物联网，各国都把物联网作为后金融危机时代经济增长的引擎。
1 概念解析物联网的概念提出之后，一直在不断地变化、发展着，至今没有形成一个明确、统一的定义。
目前使用最为广泛的物联网定义是：通过信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
欧盟关于物联网的定义是：物联网是未来互联网的一部分，能够被定义为基于标准和交互通信协议的具有自配置能力的动态全球网络设施，在物联网内物理和虚拟的“物件”具有身份、物理属性、拟人化等特征，它们能够被一个综合的信息网络所连接。
《2024年大数据系统综述》范文
《大数据系统综述》篇一一、引言随着互联网的迅猛发展，大数据已成为全球范围内的研究热点。
大数据系统作为一种集成海量数据处理、存储和管理的系统，正日益显现出其重要价值。
本文将对大数据系统的核心组成、技术应用以及未来发展趋势进行全面的综述，为相关领域的读者提供一个全面的参考和指引。
二、大数据系统的核心组成大数据系统通常包括数据收集、数据处理、数据存储、数据分析及数据展示等多个核心模块。
1. 数据收集：通过爬虫、API接口、数据库同步等方式，从各种来源获取结构化、半结构化及非结构化数据。
2. 数据处理：对收集到的数据进行清洗、转换、加工等操作，以供后续分析使用。
3. 数据存储：采用分布式文件系统或数据库管理系统，将数据进行高效存储和管理。
4. 数据分析：利用各种算法和工具，对数据进行深度挖掘和分析，以发现数据中的潜在价值。
5. 数据展示：将分析结果以图表、报告等形式进行展示，以便用户理解和决策。
三、大数据系统的技术应用1. 分布式处理技术：通过将计算任务分散到多个节点上，实现数据的并行处理和高效计算。
2. 存储技术：采用HDFS（Hadoop分布式文件系统）等分布式存储技术，实现对海量数据的存储和管理。
3. 数据库技术：利用关系型数据库和非关系型数据库，满足不同类型数据的存储需求。
4. 机器学习与人工智能：通过算法模型对数据进行深度挖掘和分析，发现数据中的规律和趋势，为决策提供支持。
5. 数据可视化技术：将分析结果以直观的图表形式展示，帮助用户更好地理解和分析数据。
四、大数据系统的应用领域大数据系统已广泛应用于各个领域，如金融、医疗、教育、政府等。
在金融领域，大数据系统可用于风险控制、客户画像、欺诈检测等方面；在医疗领域，大数据系统可用于疾病预测、患者管理、药物研发等方面；在教育领域，大数据系统可用于学生行为分析、课程优化等方面；在政府领域，大数据系统可用于城市管理、公共安全等方面。
五、未来发展趋势1. 技术融合与创新：大数据将与人工智能、物联网等新兴技术深度融合，形成更加强大的数据处理和分析能力。
大数据技术在物联网中的应用研究
大数据技术在物联网中的应用研究一、物联网简介物联网（Internet of Things，IoT）是指通过各种物体间的连接方式，实现物品互联互通，从而使智能设备、智能家居、智慧城市等智慧应用得以实现的一种技术和应用范畴。
目前，物联网技术已广泛应用于智能家居、智慧城市、智能交通、智能工厂等领域。
二、大数据技术简介大数据（Big Data）是指在处理超大数据量的过程中，需要使用到的技术和应用。
大数据技术主要包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据展示等环节，通过对数据的分析，可以为企业和政府提供决策支持和精细化管理等服务。
三、大数据技术在物联网中的应用1. 物联网数据采集物联网中涉及到的设备、传感器、控制器等都需要进行数据采集，将其转化为数字化的数据，以便后续的处理。
大数据技术可以应用于物联网的数据采集中，如通过传感器采集环境温度、湿度等数据，通过智能家居设备采集智能门锁开启记录等数据。
2. 物联网数据存储物联网中产生的数据量庞大，需要进行有效的存储。
传统的数据库技术难以处理这么大的数据量，而大数据技术可以通过分布式存储和海量数据存储等方式来满足物联网数据的存储需求。
例如，可以将智能家居设备采集的数据存储到云服务器上。
3. 物联网数据处理物联网中产生的数据是多样化和高速的，需要进行实时处理，以便获得有用的信息和数据。
大数据技术可以应用于物联网数据的处理中，如通过数据挖掘技术分析智能家居设备的使用情况、通过机器学习算法实现智慧城市交通流量的预测等。
4. 物联网数据分析物联网中产生的数据包含了很多有用的信息，如用户的行为习惯、产品的使用情况等。
大数据技术可以帮助企业和政府对这些数据进行深入分析，并提供精细化的服务支持。
例如，通过对智能家居设备采集的数据进行分析，可以了解用户的需求和使用情况，以便提供更好的产品和服务。
5. 物联网数据展示物联网中产生的数据可以通过数据可视化的方式进行展示，以便企业和政府更加清晰地了解数据的情况。
面向电力物联网海量终端接入技术研究综述
三、电力物联网通信技术应用场 景
1、智能电网
1、智能电网
智能电网是电力物联网应用的主要领域之一。通过在电力设备上部署传感器 和执行器，并利用高效的通信技术实现数据传输和处理，能够提高电网的可靠性 和效率，降低能源损耗，提高能源利用效率。
2、智能城市
2、智能城市
智能城市是另一个电力物联网应用的重要领域。通过在城市基础设施中部署 传感器和执行器，并利用高效的通信技术实现数据传输和处理，能够提高城市管 理的智能化水平，提升城市居民的生活质量。
二、电力物联网通信技术研究
1、Zigbee技术
1、Zigbee技术
Zigbee是一种低速、低功耗、近距离的无线通信技术，适用于电力物联网中 的智能家居、智能楼宇等领域。Zigbee的优势在于低功耗、低成本、高可靠性， 能够在多种复杂环境中实现数据的稳定传输。
2、LoRa技术
2、LoRa技术
面向电力物联网海量终端接 入技术研究综述
目录
01 电力物联网海量终端 接入技术研究综述
03 二、电力物联网海量 终端接入技术原理
02 一、引言 04 三、电力物联网海量
终端接入技术方案
目录
05 四、电力物联网海量 终端接入技术的应用
07 参考内容
06 五、结论
电Байду номын сангаас物联网海量终端接入技术研 究综述
3、智能交通
3、智能交通
智能交通是电力物联网应用的另一个领域。通过在交通设施中部署传感器和 执行器，并利用高效的通信技术实现数据传输和处理，能够提高交通运营的效率 和安全性，减少交通拥堵和事故发生。
四、结论
四、结论
电力物联网已成为未来智能电网发展的重要方向，而通信技术则是电力物联 网实现的基础和关键。本次演示介绍了Zigbee、LoRa和NB-IoT等几种适用于电力 物联网的通信技术，并探讨了它们在智能电网、智能城市和智能交通等领域的应 用场景。随着技术的不断发展和应用场景的不断扩展，相信电力物联网的未来将 会更加美好。
近年来物联网技术的研究与应用综述
近年来物联网技术的研究与应用综述随着物联网技术的不断发展完善，物联网的应用范围也日渐广泛，由此也吸引了越来越多的人关注和研究。
本文将对近年来物联网技术的研究与应用进行综述。
一、技术基础物联网由物品、感知器、通信网络、信息处理系统构成。
其中，物品是物联网的端点，感知器负责采集各种物理信号，通信网络则用于连接各个节点，而信息处理系统则是将各种信号进行处理并进行分析、呈现。
为了支持物联网所需要的大量节点，低功耗无线传感器网络（LPWSN）等新型网络技术被提出。
传感器节点涉及通讯、计算和存储能力较低的特点，要求每个单元的硬件及软件资源都非常省电。
LPWSN正好符合这一需求，其节点包括传感器、存储器、天线、电源管理等多个模块，因此能够对物品进行感知、监控和控制。
另外一个重要的技术基础是云计算。
由于收集到的数据量非常庞大，云计算是一种将数据集中存储、处理和分析的技术。
同时，云计算还可以使得设备更好地适应不同的应用场景，并能够更好地为不同的用户服务。
二、应用场景近年来，物联网技术的应用场景也越来越多。
农业应用方面，物联网可以用于农业生产过程的监控及控制，可实现土壤、气候、水分等相关参数的实时监测，并能够通过互联网将信息及时传输给农民，为农民提供更好的决策依据，提高农业生产水平。
在工业领域，物联网技术已成为工业自动化中的一个重要组成部分。
工业物联网可以实现对工厂的全面监测与调度，实现对生产设备、消耗品、耗材、人员等各方面的监控、数据收集、数据分析、自动控制等应用。
在医疗行业，物联网技术也有了广泛的应用，尤其是在远程医疗、家庭护理等方面。
物联网技术可将各种医疗设备、终端、卫生监测器等互联起来，实现对病患身体状况的实时监测及管理，并能够更好的为医疗机构提供精细化的服务。
三、存在问题虽然物联网技术的发展非常迅猛，但是也面临着许多问题。
第一个问题是安全性。
由于物联网涉及的设备多、数据广、连接复杂，因此在连接和通信的过程中，安全漏洞特别容易被利用。
物联网的发展及应用研究文献综述
---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ 物联网的发展及应用研究+文献综述摘要:物联网作为一门新兴的技术，是继通信网之后的另一个亿万级市场，因此研究物联网的发展与应用显得尤为重要。
本首先阐述物联网发展与应用的现状，然后从感知层、网络层、应用层三层架构深入了解物联网发展与应用的方向，继而分析物联网发展与应用中存在的问题并提出相应的解决策略。
最后对物联网的发展与应用进行展望。
因此随着物联网技术的发展和推广应用，必将推进经济发展和社会进步，并为人类生活带来革命性的变化。
6319关键字：物联网；射频识别；传感网；网络架构The Development and Application of Internet of ThingsAbstract：The Internet of things, an emerging technology, has become another billionaire market after communication network. Apparently, the significance1 / 6ofresearch on the development and application of Internet of things is obvious. First of all, the paper elaborates on the status of internet of things on development and application, and then thumps through the development and application direction of the internet of things intensively from three specific layers:the perception layer, network layer and application layer. In the third part, the paper figures out deficiencies existing on the development and application of the internet of things and put forward countermeasures against on those deficiencies. Finally, the paper describes a promising prospect of the internet of things for us. With the developing and popularizing of the technology of the internet of things, the author believes that renovation will definitely boost the flourishing of economy and the progressing of our community. Millions of inpiduals will confront revolutionary changes in their life.物联网概念提出以后，相继有更多的国家把物联网提升到国家战略层面，然后注重政策的制定，资金的投入，为物联网更好的发展奠定了基础，同时重视物---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------联网关键，核心技术的研发，让更多的应用切切实实的体现在生活当中，因此我们有理由相信物联网会是继互联网时代之后又一个崭新的时代，进一步引领新的科技浪潮，同时创造更多的财富，受益于每个人生活的方方面面。
物联网中的海量数据实时处理技术研究
物联网中的海量数据实时处理技术研究随着互联网与物联网的不断发展，人们生活中产生并储存的数据量不断增长。
据统计，到2025年全球每天将产生463 exabytes （1 exabyte=10的18次方byte）的数据量。
随着数量的膨胀，如何高效地处理这些海量数据已成为一个全球性难题。
物联网技术作为当前最前沿的技术之一，也面临这个难题。
本文将探讨物联网中的海量数据实时处理技术研究。
一、物联网中海量数据的特点物联网是由大规模分散式感知装置、可编程计算机及无线网络等组成的智能网络系统。
其数目众多，设备类型繁多，不同设备之间还需要不同的通信协议。
这些设备中产生的海量数据包含着我们所需要的信息，但是处理这些数据的复杂性也增加了。
物联网中海量数据的特点主要可以概括为以下三点：1. 数据来源广泛。
物联网中的终端设备包括传感器、嵌入式计算机、智能穿戴设备等。
这些设备每天都在不断地产生着各种各样的数据。
2. 数据类型复杂。
物联网中的数据形式可能是传感器监测到的环境数据，也可能是用户手机上发送的文本和语音数据等各种形式的数据。
3. 数据量巨大。
物联网中的终端设备既多又分布广泛，而这些设备产生的数据量更是超过人类处理能力的级别。
因此，物联网中的数据处理需要一种更加高效的方式。
二、物联网中的数据处理技术物联网中的数据处理技术主要可以分为两种：批处理和实时处理。
批处理是将数据一次性收集起来，然后进行一次性处理。
这种方式的好处是可以处理数据量大、复杂度高的数据，但处理时间较长，不利于实时应用。
而实时处理则是将数据处理分成多个阶段，实时分析处理结果，实时判断并释放命令以完成物联网的响应。
这种方式的优点是处理速度极快，可以快速实现对数据中有价值的信息的提取。
1. 批处理技术批处理技术适用于如日志分析、推荐算法、用户行为分析等场景。
典型的批处理技术包括Hadoop、MapReduce等。
相比实时处理，批处理的优点是可以充分利用存储资源，处理电信、交通等领域需要大量数据的场合更为常见。
研究物联网海量数据处理下的数据库技术研究的研究报告
研究物联网海量数据处理下的数据库技术研究的研究报告随着物联网技术的发展，物联网设备在世界各地快速增长，物联网数据以海量的速度不断生成，而无法实时处理海量的物联网数据已经成为一个棘手的问题。
数据库技术正在快速发展，以应对不断增长的物联网海量数据处理挑战。
本文旨在通过对当前物联网数据库技术的研究，以及其在处理物联网海量数据方面的应用，来总结现有的物联网数据库技术相关的理论与实践。
在研究过程中，笔者从物联网数据库技术的概念入手，讨论了物联网数据库技术的分类，并对其中的物联网大数据存储技术进行了详细阐述。
在此基础上，笔者提出了一些物联网大数据存储技术的优缺点并提出了改进建议，提出了一些物联网数据库技术可能存在的潜在威胁，并针对如何实现安全的物联网数据库技术提出了一定的策略。
另外，本文还对现阶段物联网数据库技术的发展趋势进行了总结，指出将来物联网数据库技术可以带来的可能性，以及给出了物联网数据库技术的发展趋势的参考建议。
综上所述，本研究分析了当前物联网大数据处理技术可能存在的优缺点，并给出了安全策略及物联网数据库技术发展趋势规划。
本研究报告为进一步深入研究物联网数据库技术，以及物联网大数据处理技术的发展奠定了良好的基础。
随着物联网技术的发展，物联网数据正在以海量的速度不断生成。
为了更好地探索物联网数据库技术，笔者对相关的物联网大数据进行了分析：首先，笔者收集了来自欧洲、北美和亚洲的物联网数据的相关技术，并统计了每一类数据的情况如下：欧洲物联网数据处理技术中，占比最高的是大数据处理技术，占比约54.3%；北美物联网数据处理技术中，占比最高的是实时处理技术，占比约55.2%；亚洲物联网数据处理技术中，占比较高的是数据挖掘和机器学习技术，占比约47.4%。
其次，笔者分析了来自三个洲的物联网大数据处理技术的优缺点，发现大数据处理技术可以有效解决实时性问题，但其处理能力较弱；实时处理技术可以有效处理海量的物联网数据，但其处理效率较低；而数据挖掘和机器学习技术可以有效地挖掘隐藏的物联网数据信息，但其需要大量的计算能力。
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收稿日期：2011-08-22；修回日期：2011-09-31基金项目：国家自然科学基金资助项目（71131002，70631003，71071045，90718037）作者简介：周开乐（1987-），男，江苏铜山人，博士研究生，主要研究方向为数据挖掘、物联网（zhoukaile1987@126．com ）；丁帅（1984-），男，博士研究生，主要研究方向为可信软件、管理信息系统；胡小建（1965-），男，教授，博导，主要研究方向为物联网、供应链管理．面向海量数据应用的物联网信息服务系统研究综述*周开乐1，2，丁帅1，2，胡小建1，2（1．合肥工业大学计算机网络系统研究所合肥230009；2．过程优化与智能决策教育部重点实验室，合肥230009）摘要：物联网信息服务系统整合了基础设施层获取的海量数据，是面向各类物联网应用提供跟踪、监测和控制等信息服务的关键平台。
阐述了物联网海量数据处理技术，包括存储、预处理和数据挖掘；总结了物联网信息服务系统在系统安全、隐私保护和可信性方面的安全保障机制；从系统架构、实现技术和系统实践三个方面，探讨了物联网信息服务系统的设计。
最后，展望了这一领域面临的挑战和有待进一步研究的方向。
关键词：物联网；信息服务系统；海量数据；系统安全；系统设计中图分类号：TP18文献标志码：A文章编号：1001-3695（2012）01-0008-04doi ：10．3969/j．issn．1001-3695．2012．01．002Survey of massive data applications orientedInternet of things information service systemZHOU Kai-le 1，2，DING Shuai 1，2，HU Xiao-jian 1，2（1．Institute of Computer Network System ，Hefei University of Technology ，Hefei 230009，China ；2．Key Laboratory of Process Optimization ＆In-telligent Decision-Making ，Ministry of Education ，Hefei 230009，China ）Abstract ：Internet of things information service system integrates the massive data acquired from infrastructure layer ，and it isthe key platform to provide variety of information services for Internet of things applications ，such as tracking ，monitoring ，controlling and so on．This paper summarized the massive data processing technologies of Internet of things from storage ，pre-processing and data mining．Then ，described the security mechanism from system security ，privacy protection and reliability ，and then analyzed the design of Internet of things information service system from architecture ，techniques and applications．Finally ，gave some future prospects of the challenges and research directions in this area．Key words ：Internet of things ；information service system ；massive data ；system security ；system design0引言美国麻省理工大学Kevin Ashton 教授于1999年提出了以标示为特征的物联网概念（Internet of things ，IoT ）［1］。
2005年，国际电信联盟（International Telecommunications Union ，ITU ）在突尼斯举行的信息社会世界峰会（World Summit on In-formation Society ，WSIS ）上正式确定了“物联网”的概念，并随后发布了物联网报告《ITU Internet reports 2005—the Internet of things 》［2］。
ITU 物联网报告指出，连接现实物理世界与虚拟信息世界的物联网使得任何时间、任何地点以及任何物品的连接成为可能，而不再仅仅是互联网时代人与人的连接。
物联网通过射频识别、传感器以及网络互连等技术，实现对物理世界各种物体的标志、感知、监测、跟踪、控制和管理，在人与物、人与环境以及物与物之间实现高效、智能、和谐的信息交互，最终通过智能决策控制技术实现物理世界与信息世界的融合。
物联网已经成为学术界和商业领域关注的焦点，甚至成为很多国家的发展战略之一。
美国国家职能委员会（US National Intelli-gence Council ，NIC ）预测，到2025年物联网节点将存在于任何物体之内，包括食品包装、家具、纸质文件等［3］。
物联网通过基础设施层的各种感知设备感知物体信息，然后利用网络技术将感知获取的海量数据传输至物联网数据中心。
物联网信息服务系统整合了海量数据，为各种物联网应用提供信息服务并接收反馈控制。
物联网的层次架构如图1所示。
物联网通过各种传感设备获取的数据具有海量、异构、高维、冗余、时间序列相关和空间位置分散等特点。
对物联网海量数据的存储、预处理和挖掘是物联网应用面临的关键问题。
同时，物联网的开放架构要求更高的信息服务安全保障机制，包括信息服务系统的安全保障、用户隐私的保护和信息服务可信性的要求。
物联网应用通过各种信息服务实现对物体的感知、跟踪、监测和智能控制等，物联网信息服务系统的设计是实现物联网信息服务的前提。
第29卷第1期2012年1月计算机应用研究Application Research of Computers Vol.29No.1Jan.2012本文对面向海量数据应用的物联网信息服务系统的现有研究成果进行了归纳和总结，分析了物联网海量数据的处理技术，包括海量数据的存储、预处理和数据挖掘，主要从系统安全、隐私保护和信息服务可信性三个方面总结和论述了物联网信息服务系统的安全保障机制；同时探讨了物联网信息服务系统的设计问题，主要包括物联网信息服务系统的架构、实现技术和系统实践三个方面。
最后展望了物联网信息服务系统研究面临的挑战和有待进一步研究的方向。
1物联网海量数据处理物理世界的物体数量庞大、形式多样、不断运动变化，分布在各种不同地点，且易受外界环境影响，这就导致物联网通过各种感知设备获取的数据具有海量、异构、高维、冗余、时间序列相关和空间位置分散等特点。
数据存储是物联网海量数据处理面临的首要问题，传统的数据存储技术和数据库管理系统（DBMS）已经无法完全适用于物联网海量数据的存储管理。
此外，为了节省存储空间、提高存储效率和便于数据挖掘，必须对物联网海量数据进行有效的预处理。
物联网根据从海量数据中发现的知识为用户提供各种信息服务，研究适用于物联网海量数据特点的数据挖掘技术是实现物联网信息服务的前提。
对物联网海量数据的存储是物联网海量数据处理面临的首要问题。
在无线传感器网络和RFID海量数据的存储管理方面，Yu等人［4］提出了无线传感器网络数据存储的一对一和多对多模型，并在此基础上提出了可实现全局数据存储位置最优的最优数据存储（ODS）算法和可实现局部数据存储位置最优的近似最优数据存储（NDS）算法。
为解决有效管理物联网中不同设备产生的异构数据，Fan等人［5］设计了一种基于Web Service的物联网数据管理框架。
在数据库管理系统方面，传统物联网数据库管理系统将不再适用于物联网海量数据的管理［6］，Gonzalez等人［7］提出了一个存储RFID海量数据的新模型RFID-Cuboids。
物联网感知层获取的海量数据具有大量冗余，在进行数据挖掘之前，必须对粗糙杂乱的海量数据进行预处理。
Fan等人［8］将本体论作为数据描述和语义数据存储的统一方式，提出了一个具有开放框架的数据管理平台，可将物联网海量杂乱数据转换为精益数据，并封装为服务包。
RFID数据是物联网海量数据的重要组成部分，大量文献研究了RFID数据的清理过滤问题，如Jeffery等人［9］提出SMURF模型，可以对RFID数据流进行自适应平滑过滤清洗；Bai等人［10］研究了过滤RFID数据的多种有效方法，包括消除噪声和去除重复数据。
从物联网海量数据中发现有用的知识是实现物联网信息服务的前提，而对物联网海量数据特征的数据挖掘方法与传统的数据挖掘方法不完全相同。
物联网海量数据的挖掘形式主要包括数据流分析、基于路径的分类和聚类分析、频繁模式和序列模式分析以及孤立点分析等。
邓维维等人［11］研究了普适环境下无线网络和移动设备产生的移动数据流挖掘问题，分析了数据流管理和数据流挖掘的特点，总结了移动数据流挖掘领域现有的研究成果，并对该领域的研究前景进行了展望。
Mas-ciari［12］研究了RFID数据流的离群点挖掘问题，并用于解决货物装运的低效率或欺诈问题。
Lee等人［13］采用基于区域的分层和基于轨迹的聚类，提出一种轨迹分类方法———TraClass。
在传感器数据的知识发现方面，George等人［14］提出一种用于传感器数据挖掘的时空传感器图（STSG）模型，STSG模型可以发现异常模式、不同时间的位置和将来热点的节点等不同类型的模式。
Rashidi等人［15］提出了一种新的自适应挖掘框架，用于传感器数据的模式挖掘。
通过上述对物联网海量数据处理技术现有成果的总结，可以看出对物联网海量数据处理的研究已经取得了许多成果。
但是现有的物联网海量数据处理技术研究大部分是从某一方面展开的，如RFID数据的处理或传感器网络数据的处理，没有全面考虑物联网数据的多源、异构和分布式等特点。
现有的数据处理技术主要用于特定格式的数据，而非对所有数据集合均有效，同时对现有物联网海量数据处理技术的算法复杂度和效率分析较少。