本书以当前有代表性的物联网系统与大数据技术融合发展趋势为主线，结合已发布的若干重点物联网基础通用技术的国家标准，系统地介绍了在大数据环境下的物联网技术架构、数据感知与数据融合、协同信息处理、大数据管理架构与关键技术及融合大数据的智能物联网系统发展趋势和应用实例。 全书共分13章，第1章介绍物联网的发展历程与大数据，第2章进行了物联网技术体系架构的多视图分析，第3章和第4章介绍了物联网系统的数据感知与数据融合方法及协同信息处理，第5章到第10章具体介绍了物联网系统的大数据管理架构和NoSQL数据库、计算批处理、交互式查询、流式计算、数据交换和共享等关键技术，第11章简单介绍了物联网系统的性能评价，第12章和第13章介绍了物联网系统的智能化演进和应用。 本书可供从事物联网应用系统研究与设计的工程技术人员参考，也可作为电子信息类专业本科生和研究生的教材。

第 1章 物联网的发展历程与大数据001 1．1 物联网概念的演化与内涵解析001 1．1．1 物联网概念的起源001 1．1．2 物联网定义的形成002 1．2 物联网产业的发展历程005 1．2．1 射频识别产业的兴起005 1．2．2 传感器及智能终端产业的发展006 1．2．3 网络通信产业的发展008 1．2．4 物联网中的数据处理009 1．2．5 物联网云平台的应用010 1．3 物联网系统与大数据技术的深入融合011 1．3．1 联网设备带来数据量的急剧增长012 1．3．2 物联网系统中大数据的特征013 1．3．3 物联网系统专用的大数据处理平台015 1．3．4 工业物联网应用与大数据的融合016 1．4 物联网产业面临的挑战与机遇018 1．4．1 物联网发展面临的主要挑战018 1．4．2 物联网将迈入全智能化的新阶段021 第 2章 物联网技术体系架构的多视图分析025 2．1 物联网系统的技术架构027 2．1．1 总体技术架构027 2．1．2 感知技术027 2．1．3 网络技术028 2．1．4 支撑平台技术029 2．1．5 应用技术030 2．1．6 公共技术030 2．2 物联网系统的概念模型032 2．2．1 概念模型的总体构成032 2．2．2 域的描述及关联关系033 2．3 物联网系统的功能体系架构035 2．3．1 系统功能实体构成035 2．3．2 功能实体简要描述035 2．3．3 系统部署功能视图037 2．4 物联网系统的通信参考架构038 2．4．1 通信功能实体构成038 2．4．2 通信功能实体描述039 2．4．3 通信网络参考视图040 2．5 物联网系统的数据参考架构042 2．5．1 数据功能实体构成042 2．5．2 数据功能实体描述042 2．6 物联网系统的应用体系架构043 2．6．1 角色、子角色和活动043 2．6．2 六域模型的映射关系047 2．6．3 物联网系统应用实例048 2．7 物联网产品生命周期的安全参考模型049 第3章 物联网系统的数据感知与数据融合051 3．1 感知设备的描述051 3．1．1 感知设备的类型051 3．1．2 感知设备的硬件组成055 3．1．3 感知设备的工作原理057 3．2 感知设备的数据采集061 3．2．1 使用传感器进行数据采集062 3．2．2 感知数据的传输与组网064 3．2．3 数据采集的描述068 3．3 感知数据的基本特性089 3．3．1 感知数据的主要类型089 3．3．2 感知数据的特征分析091 3．3．3 感知数据的数据模型092 3．4 感知数据的信息融合093 3．4．1 信息融合的必要性093 3．4．2 信息融合概念模型094 3．4．3 各级信息融合过程095 3．4．4 物联网系统中的信息融合104 第4章 物联网的协同信息处理108 4．1 协同信息处理的参考模型108 4．1．1 协同信息处理的概念和内涵108 4．1．2 协同信息处理的二维参考模型109 4．1．3 协同信息处理的三维参考模型110 4．2 协同信息处理的主要实体及处理过程111 4．2．1 实体功能框架111 4．2．2 协同信息处理实体111 4．2．3 协同信息处理过程113 4．3 协同信息处理的支撑服务及实例115 4．3．1 协同信息处理的服务框架115 4．3．2 支撑物联网协同信息处理的核心服务116 4．3．3 支撑物联网协同信息处理的增强服务116 4．3．4 协同信息处理支撑的周界防入侵系统应用117 第5章 物联网系统的大数据管理架构120 5．1 物联网系统中的大数据特征与架构120 5．1．1 物联网大数据的特征121 5．1．2 物联网大数据分析平台的逻辑架构122 5．2 物联网系统中的大数据管理124 5．2．1 物联网大数据云平台PaaS层数据处理124 5．2．2 物联网大数据存储与管理125 5．2．3 分布式文件系统关键技术127 第6章 物联网大数据的NoSQL数据库131 6．1 NoSQL数据库概述131 6．1．1 NoSQL数据库的优势131 6．1．2 NoSQL数据库的劣势132 6．2 HBase数据库133 6．2．1 HBase简介133 6．2．2 HBase的应用场景133 6．2．3 HBase Shell常用的终端命令133 6．2．4 HBase的API介绍134 6．2．5 HBase模式的数据模型136 6．2．6 分布式模式的HBase137 6．2．7 HBase和MapReduce140 6．2．8 HBase的可靠性和可用性141 6．2．9 HBase的优化141 6．3 MongoDB数据库142 6．3．1 MongoDB简介142 6．3．2 MongoDB的特点143 6．3．3 MongoDB的体系结构143 6．3．4 MongoDB目前存在的常见问题144 6．3．5 MongoDB的Replica Set存在的隐含问题145 6．3．6 MongoDB分片模式的隐含问题145 6．3．7 MongoDB的优点146 6．3．8 MongoDB的缺点146 6．3．9 MongoDB小结146 6．4 Couchbase数据库147 6．4．1 Couchbase简介147 6．4．2 Couchbase数据存储机制147 6．4．3 Couchbase内存配额设置148 6．4．4 Couchbase缓存层功能150 6．4．5 Couchbase硬盘存储机制151 6．4．6 Couchbase负载均衡（Rebalancing）机制151 6．4．7 Couchbase的特点152 6．5 LevelDB数据库152 6．5．1 LevelDB简介152 6．5．2 LevelDB的优势153 6．5．3 LevelDB的缺点153 6．5．4 基于Python 的操作示例153 6．5．5 LevelDB工作机制154 6．5．6 LevelDB的SSTable文件工作机理156 6．5．7 LevelDB的Compaction工作机制157 6．5．8 LevelDB的Cache机制160 6．5．9 LevelDB的版本控制机制161 第7章 物联网大数据的计算批处理162 7．1 Apache Hadoop分布式计算163 7．1．1 Hadoop简介163 7．1．2 HDFS的工作原理164 7．1．3 HDFS分布式文件系统的优势164 7．1．4 MapReduce在物联网大数据中的应用165 7．2 Apache Spark分布式计算166 7．2．1 Spark简介166 7．2．2 Spark的特点167 7．2．3 Spark与Hadoop的MapReduce对比分析167 7．3 Apache Flink分布式计算168 7．3．1 Flink简介168 7．3．2 Flink统一的批处理与流处理系统169 7．3．3 Flink流处理的容错机制170 7．3．4 Flink流处理的时间窗口173 7．3．5 基于时间戳的排序173 7．3．6 定制的内存管理174 7．3．7 JVM存在的问题174 7．3．8 Flink的处理策略175 第8章 物联网大数据的交互式查询180 8．1 Apache Hive交互式查询技术180 8．1．1 Hive简介180 8．1．2 Hive的特点181 8．1．3 Hive的体系结构182 8．1．4 服务端和客户端组件183 8．1．5 Hive连接到数据库的模式184 8．1．6 Hive的存储模式184 8．1．7 Hive的数据模型介绍184 8．1．8 Hive和数据库的异同186 8．1．9 Hive的工作原理188 8．2 Apache Spark SQL交互式查询技术189 8．2．1 Spark SQL简介189 8．2．2 Spark SQL的特点190 8．2．3 Spark SQL的简单实例190 8．2．4 通过SQL进行查询191 8．3 Apache Kudu交互式查询技术191 8．3．1 Kudu简介191 8．3．2 Kudu的主要优点192 8．3．3 Kudu常见的应用场景192 8．3．4 Kudu的工作特点192 8．3．5 Kudu与Impala的简单实践194 8．4 Greenplum MPP交互式查询技术195 8．4．1 Greenplum MPP简介195 8．4．2 Greenplum的特点195 8．4．3 Greenplum的应用场景196 8．4．4 Greenplum MPP与Hadoop的异同点197 8．4．5 Greenplum MPP与Hadoop的效率对比197 8．4．6 Greenplum MPP与Hadoop的功能对比198 8．4．7 Greenplum MPP与Hadoop的灵活性对比199 8．4．8 如何选择Hadoop和Greenplum MPP200 第9章 物联网大数据的流式计算202 9．1 Apache Storm流数据处理技术203 9．1．1 Storm简介203 9．1．2 Storm的特点203 9．1．3 Storm的集群架构204 9．1．4 Storm的核心概念205 9．2 Apache Samza流数据处理技术206 9．2．1 Samza简介206 9．2．2 Samza的工作机制206 9．2．3 Samza的特点208 9．3 Spark Streaming流数据技术208 9．3．1 Spark Streaming简介208 9．3．2 Spark Streaming与Storm的对比208 9．3．3 Spark Streaming的运行原理209 9．3．4 Spark Streaming的简单操作211 9．4 三大流式计算框架的对比和应用212 9．4．1 三大流式计算框架的对比212 9．4．2 三大流式计算框架的应用场景213 第 10章 物联网系统的数据交换和共享215 10．1 数据交换和共享的组织形式216 10．2 数据交换和共享的应用需求场景217 10．3 数据交换和共享的实现模式220 10．3．1 概述220 10．3．2 直连模式221 10．3．3 中介模式221 10．3．4 搜索模式225 10．4 数据交换和共享架构227 10．4．1 数据交换和共享在物联网参考体系结构中的定位227 10．4．2 《物联网 信息交换和共享》系列国家标准中的 数据交换和共享架构230 10．4．3 通用的物联网系统数据交换和共享架构231 10．5 数据交换和共享过程241 10．5．1 概述241 10．5．2 发送实时共享数据241 10．5．3 接收实时共享数据242 10．5．4 发送数据库共享数据242 10．5．5 接收数据库共享数据242 10．5．6 生成共享数据目录243 10．5．7 发送共享数据目录243 10．5．8 搜索共享数据目录243 10．5．9 从共享数据目录进入数据共享界面243 第 11章 物联网系统的性能评价244 11．1 系统的性能评价原则244 11．2 系统架构类指标246 11．2．1 系统管理246 11．2．2 系统兼容与互操作247 11．2．3 组件248 11．3 系统安全类指标248 11．3．1 信息安全和物理安全249 11．3．2 可靠性和弹性250 11．4 系统功能类指标251 11．4．1 通用功能252 11．4．2 感知控制功能252 11．4．3 服务支撑功能253 11．4．4 资源交换功能253 11．4．5 运维管控功能254 11．4．6 用户接口功能254 第 12章 大数据环境下的物联网系统的智能化演进255 12．1 人工智能的发展历程255 12．1．1 人工智能的概念内涵255 12．1．2 人工智能的技术发展历程257 12．1．3 人工智能的特征与技术框架260 12．1．4 人工智能涉及的关键技术262 12．2 人工智能技术与物联网的融合263 12．2．1 大数据——人工智能的基石263 12．2．2 人工智能——物联网系统的大脑264 12．2．3 人工智能技术与物联网的融合应用266 12．3 智能物联网的发展前景展望267 12．3．1 协同智能化的物联网系统267 12．3．2 服务智能化的物联网系统268 第 13章 智能物联网的应用271 13．1 自动驾驶汽车272 13．1．1 自动驾驶汽车的技术现状272 13．1．2 自动驾驶汽车的发展趋势276 13．2 智能交通物联网277 13．2．1 从车联网到智能交通物联网277 13．2．2 智能交通物联网的应用前景279 13．3 智能交通物联网与自动驾驶汽车的协同281 13．3．1 车网知识协同的优势281 13．3．2 车网知识协同体系架构282 13．3．3 基于智能交通物联网环境的自动驾驶汽车发展展望285

张晖，工学博士，国家物联网基础标准工作组秘书长，物联网发展专家咨询委员会专家委员，中国电子技术标准化研究院技术总监，内蒙古自治区大数据发展管理局局长助理，内蒙古自治区和林格尔新区专家咨询委员会副主任委员。主持或参与多项国家科技重大专项课题、863课题的研究工作。作为编写组主要成员参与编写了国家工信部组织的《物联网十二五发展规划》和国家发改委组织的《关于促进物联网健康有序发展的指导意见》。曾主办或参与信息技术设备、网络技术等多项国家和行业标准的制修订工作。作为新一代宽带无线移动通信国家科技重大专项和发改委物联网专项等项目评审专家。担任全国信标委传感器网络标准工作组副组长，负责组织传感器网络国家和行业标准的研究制定工作；担任国家物联网基础标准工作组秘书长，在国标委和国家发改委的领导下负责组织我国物联网领域基础性和通用性标准的研究制定工作。在《软件学报》等权威学报和国内外核心期刊发表论文十余篇，出版《物联网技术标准化概述》等专著。对物联网、智慧城市和智能制造等信息技术专业领域有较深理解和实施经验。