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

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——