摘 ?要：在現(xiàn)代信息技術(shù)中物聯(lián)網(wǎng)是非常重要的一部分，物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)推動了人類社會的發(fā)展進(jìn)程。隨著物聯(lián)網(wǎng)的大規(guī)模應(yīng)用，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢也逐漸凸顯，但是任何事物的發(fā)展過程都是曲折的，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘也面臨著更為嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，對云平臺下物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘的探究，有助于其技術(shù)優(yōu)化與升級。

關(guān)鍵詞：云計算;物聯(lián)網(wǎng);數(shù)據(jù)挖掘;Hadoop

中圖分類號：TP391.45;TN929.5 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-4706（2019）05-0174-03

Abstract：The internet of things is a very important part of modern information technology，and the emergence of the internet of things has promoted the development of human society. With the large-scale application of the internet of things，the advantages of data mining technology of the internet of things are gradually highlighted，but the development process of anything is tortuous，and data mining of the internet of things is also facing more severe challenges. Exploring data mining of the internet of things under the cloud platform will help to optimize and upgrade its technology.

Keywords：cloud computing;internet of things;data mining;Hadoop

0 ?引 ?言

對物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的研究是信息化時代不斷發(fā)展的結(jié)果，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在人類生產(chǎn)與生活中的影響逐漸增大，基于云計算平臺的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘也成為了研究熱點(diǎn)。云計算的出現(xiàn)，為物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展提供了廣闊的空間，也促進(jìn)了社會各個生產(chǎn)領(lǐng)域的信息化建設(shè)，其強(qiáng)大的IT技術(shù)支撐能力與數(shù)據(jù)挖掘分析能力，為人們提供了巨大便利。

1 ?物聯(lián)網(wǎng)與云計算概述

1.1 ?什么是物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)屬于新生代網(wǎng)絡(luò)，用萬億節(jié)點(diǎn)表示對象，在不同傳感器設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器、超級計算機(jī)集群中進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳遞、匯總、應(yīng)用。此新型科技，既包含計算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)，又展示了網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展方向。物聯(lián)網(wǎng)中可通過對物理對象的利用，形成無縫信息網(wǎng)絡(luò)，促進(jìn)業(yè)務(wù)流程的有序運(yùn)行。利用網(wǎng)絡(luò)服務(wù)可加強(qiáng)“智能對象”之間的聯(lián)系，在安全保障下，解決用戶不同需求。

物聯(lián)網(wǎng)的整體特征可概括為三大點(diǎn)：

（1）充分利用現(xiàn)有技術(shù)感知信息，利用電子標(biāo)簽了解基本信息;

（2）為信息的傳遞提供可靠性，如：同時包括有線網(wǎng)絡(luò)信息輸出與無限網(wǎng)絡(luò)信息傳輸，比較常見的是利用傳感器網(wǎng)絡(luò)、其他通信等獲取、傳遞，并確保信息傳遞的可靠性;

（3）在云計算的模式下進(jìn)行數(shù)據(jù)智能處理，通過模糊識別等技術(shù)對海量異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行高效處理，提升信息整合的有效性，保證數(shù)據(jù)運(yùn)用效率，實(shí)現(xiàn)智能化控制物體。

1.2 ?什么是云計算

1.2.1 ?云計算概念

互聯(lián)網(wǎng)計算的不斷應(yīng)用與發(fā)展，逐漸形成了一種新型的計算公式，即為云計算。云計算具有強(qiáng)大的功能，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)自治等性能，加強(qiáng)了用戶管理能力，并且可以按照制定需要進(jìn)行計算。

云計算技術(shù)以分布式作為計算平臺，在大量數(shù)據(jù)中挖掘數(shù)據(jù)背后蘊(yùn)藏的價值，大大提升數(shù)據(jù)挖掘的有效性。采用分布式數(shù)據(jù)處理方法，可從分布式存儲、并行計算兩方面雙管齊下，有效的解決數(shù)據(jù)存儲、計算、容錯等內(nèi)容要求，進(jìn)而保證數(shù)據(jù)具有安全性、高性能等特點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上，由谷歌提出的分布式文件系統(tǒng)理論并在行業(yè)中逐漸發(fā)展起來，此系統(tǒng)稱之為GFS，可深層次解決數(shù)據(jù)搜索、存儲、分析等問題要求。而行業(yè)中，由Google研發(fā)的開源系統(tǒng)逐漸發(fā)展成為了Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）、Kosmos文件系統(tǒng)（KFS）等，組建成為豐富的分布式數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)體系。

通過分布式并行計算系統(tǒng)框架完成挖掘數(shù)據(jù)背后價值的任務(wù)，現(xiàn)階段常見的分布式并行計算框架可實(shí)現(xiàn)封裝技術(shù)細(xì)節(jié)，進(jìn)而保證用戶在進(jìn)行數(shù)據(jù)提取時，僅需關(guān)注任務(wù)的邏輯要求，不需考慮過多技術(shù)細(xì)節(jié)，進(jìn)而提升了數(shù)據(jù)的研發(fā)效率，有效控制并降低了系統(tǒng)維護(hù)所需成本。常見的分布式并行計算框架包括MapReduce并行計算框架、Pregel迭代處理計算框架等，行業(yè)市場流行的開源云計算平臺主要包括：Hadoop平臺、Enomalism云計算平臺、abiCloud等。

1.2.2 ?Hadoop概述

Apache軟件基金會開發(fā)研制出的Hadoop，主要是由分布式系統(tǒng)構(gòu)成的基礎(chǔ)性框架，現(xiàn)階段應(yīng)用為其他運(yùn)算法的研發(fā)平臺，如：通過有效的技術(shù)研發(fā)，為云計算提供了良好支持，用戶通過此軟件提高了應(yīng)用效率，同時該軟件的應(yīng)用也大大保證了分布式程序的開發(fā)，實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用價值。Hadoop平臺以集群方式，利用開源優(yōu)勢向使用者提供強(qiáng)大的信息存儲、數(shù)據(jù)運(yùn)算功能。由此可見，分布式Hadoop可為IT產(chǎn)業(yè)提供Linux系統(tǒng)，并促進(jìn)其發(fā)展。HDFS和MapReduce是Hadoop系統(tǒng)的應(yīng)用核心，在良好的計算與儲存環(huán)境下，能夠提高數(shù)據(jù)應(yīng)用能力。

HDFS容錯性高、伸縮性強(qiáng)，可滿足用戶將Hadoop部署在不同硬件系統(tǒng)中的要求，進(jìn)而形成分布式文件系統(tǒng)，不斷提高文件的質(zhì)量。在MapReduce編程模型下，一些系統(tǒng)底層的用戶實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用程序的不斷研究與開發(fā)，通過進(jìn)一步實(shí)踐，相關(guān)的數(shù)據(jù)信息能夠同MapReduce實(shí)現(xiàn)整合，從而提升數(shù)據(jù)分析的高效性、數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性。Hadoop進(jìn)一步搭建了分布式計算云平臺，提高了技術(shù)應(yīng)用效率，可以為用戶挖掘計算機(jī)資源提供方便，為處理海量數(shù)據(jù)提供集群計算功能、存儲功能。

2 ?數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究

2.1 ?什么是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

相對來說，數(shù)據(jù)挖掘存在一定的局限性，其發(fā)展、形成時間較短，自上個世紀(jì)90年代發(fā)展以來，逐漸擴(kuò)展了應(yīng)用范圍，其不僅有利于信息處理，同時對生產(chǎn)生活等各個方面都有重要意義?，F(xiàn)階段，挖掘數(shù)據(jù)的相關(guān)技術(shù)不僅屬于科學(xué)研究領(lǐng)域，同時屬于多元化的技術(shù)交叉領(lǐng)域，因此在各行各業(yè)中都有充分利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，不斷對此技術(shù)進(jìn)行完善與發(fā)展的情況。綜合實(shí)際情況，部分學(xué)者總結(jié)，現(xiàn)代化的信息挖掘、數(shù)據(jù)挖掘含義包括：

（1）在真實(shí)的基礎(chǔ)上不斷豐富數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)大量的海量的數(shù)據(jù)資源庫;

（2）利用對數(shù)據(jù)的挖掘、匯聚信息、分析價值，為更多行業(yè)提供服務(wù)，滿足不同行業(yè)的數(shù)據(jù)需求，為生活提供便利;

（3）更容易被人們理解、接受、運(yùn)用，可為決策提供依據(jù)，可通過對數(shù)據(jù)的分析判斷，提升決策的科學(xué)準(zhǔn)確性。

2.2 ?數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特征

在物聯(lián)網(wǎng)挖掘數(shù)據(jù)價值的過程中，主要技術(shù)手段呈現(xiàn)出規(guī)?；?、分布化的特點(diǎn)，可有效的利用有限的資源節(jié)點(diǎn)，保障數(shù)據(jù)運(yùn)用的安全性。因此，物聯(lián)網(wǎng)依據(jù)數(shù)據(jù)的分布性將數(shù)據(jù)存儲于不同位置中，每處數(shù)據(jù)具有屬于自己的獨(dú)特歸類。同時物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)大量且冗雜，往往需要其自身帶有大量傳感器節(jié)點(diǎn)，進(jìn)而提升處理重要節(jié)點(diǎn)信息的時效性。

2.3 ?物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘面臨的挑戰(zhàn)

物聯(lián)網(wǎng)有一定的自身運(yùn)行特點(diǎn)，需要結(jié)合其運(yùn)行模式、運(yùn)營規(guī)律等應(yīng)用優(yōu)勢，在任何新技術(shù)發(fā)展的過程中都存在一定的挑戰(zhàn)，物聯(lián)網(wǎng)也不例外，其面對的主要挑戰(zhàn)包括：

（1）物聯(lián)網(wǎng)缺乏有序的數(shù)據(jù)存儲章法，雜亂無章，主要是以中央管理為主，缺乏對分布式數(shù)據(jù)的探知能力;

（2）數(shù)據(jù)存儲規(guī)模較大，及時處理信息存在節(jié)點(diǎn)，以中央處理模式為核心，需要高質(zhì)量的、高性能的計算機(jī)硬件設(shè)備，現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)備不完善，難以保證數(shù)據(jù)信息挖掘的有效性;

（3）隨著不斷增加的數(shù)據(jù)利用率，數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)需求增加，可滿足需求的節(jié)點(diǎn)日漸減少，需要與供給之間的矛盾增加，需要引入新技術(shù)彌補(bǔ)完善此類問題，需要采用新技術(shù)不斷解決數(shù)據(jù)使用的實(shí)際問題;

（4）存在較多的不穩(wěn)定影響因素，數(shù)據(jù)安全性、網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性、信息保密性等都影響物聯(lián)網(wǎng)的運(yùn)行，需要在發(fā)展過程中逐一解決。

由此可見，挖掘物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)際價值，發(fā)揮物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)應(yīng)用效益，需要建立良好完善的數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺，通過提供安全可靠的運(yùn)行環(huán)境，發(fā)揮物聯(lián)網(wǎng)的使用價值。

3 ?基于云計算的數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵技術(shù)

3.1 ?云計算數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

在時代的發(fā)展過程中，數(shù)據(jù)的價值不斷凸顯，挖掘數(shù)據(jù)的價值并將其充分利用，成為獲取行業(yè)競爭優(yōu)勢的重要途徑，在此基礎(chǔ)上，云技術(shù)迅速崛起，成為全新的數(shù)據(jù)挖掘方式，為獲取數(shù)據(jù)資源的價值提供了更便捷的途徑。利用云計算模式可通過搜集、存儲、運(yùn)算數(shù)據(jù)等，挖掘數(shù)據(jù)背后的深層價值。

3.1.1 ?數(shù)據(jù)匯集調(diào)度技術(shù)

利用云計算平臺可實(shí)現(xiàn)對不同類型數(shù)據(jù)的匯聚調(diào)度，此技術(shù)可稱之為數(shù)據(jù)匯聚調(diào)度技術(shù)，利用此技術(shù)實(shí)現(xiàn)不同格式間數(shù)據(jù)的交流與連接，實(shí)現(xiàn)同步連接多種數(shù)據(jù)。利用此數(shù)據(jù)技術(shù)以解決不同數(shù)據(jù)的規(guī)約問題為主要任務(wù)，在設(shè)計問題解決方案時需要保證可支持不同系統(tǒng)數(shù)據(jù)生成格式，包括聯(lián)機(jī)事務(wù)處理系統(tǒng)形式數(shù)據(jù)、聯(lián)機(jī)分析處理系統(tǒng)形式數(shù)據(jù)、各種日志數(shù)據(jù)、爬蟲數(shù)據(jù)等，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)充分有效的分析挖掘數(shù)據(jù)。

3.1.2 ?服務(wù)調(diào)度和服務(wù)管理技術(shù)

為了保證云計算平臺可為不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)服務(wù)，平臺需要具備服務(wù)調(diào)度、管理功能。服務(wù)調(diào)度功能主要指，在分析服務(wù)等級、資源匹配等基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對優(yōu)先級服務(wù)的調(diào)度，有效解決服務(wù)間的隔離、互斥問題等，進(jìn)而保證云服務(wù)具有一定的安全運(yùn)行空間。服務(wù)管理功能主要是指通過將服務(wù)注冊、服務(wù)暴露等功能統(tǒng)一化，大大提升本地服務(wù)能力的可暴露性，保證充分挖掘第三方接入數(shù)據(jù)的價值，進(jìn)而促進(jìn)平臺挖掘數(shù)據(jù)的服務(wù)能力。

3.1.3 ?挖掘算法并行化技術(shù)

在云計算平臺中以挖掘算法并行化為有效的基礎(chǔ)能力技術(shù)，其包括選擇可行性算法、并行性算法、并行策略等技術(shù)。主要的數(shù)據(jù)挖掘算法包括決策樹算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法、K-平均值算法等，云計算平臺通過并行化算法實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的充分挖掘與利用。

3.2 ?云計算物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用

運(yùn)用云計算為服務(wù)平臺的主要運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)平臺包括物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺，此平臺以熱點(diǎn)Hadoop為基礎(chǔ)，通過有效的平臺搭建實(shí)現(xiàn)其應(yīng)用。從實(shí)際的運(yùn)行模塊看，要包括物聯(lián)網(wǎng)感知層，要有實(shí)際的傳輸層、數(shù)據(jù)層，同時也要有完善的數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)層。其關(guān)鍵技術(shù)如下。

3.2.1 ?物聯(lián)網(wǎng)感知層

物聯(lián)網(wǎng)感知層大量的采集節(jié)點(diǎn)不止在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)，利用不同節(jié)點(diǎn)，通過使用攝像頭、數(shù)據(jù)傳感器等設(shè)備有效的完成物聯(lián)網(wǎng)所需數(shù)據(jù)的采集工作，再與互聯(lián)網(wǎng)感知層進(jìn)行通信，結(jié)合無線傳感網(wǎng)絡(luò)促使提高工作效率。同時要進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)匯聚節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)，匯總數(shù)據(jù)后進(jìn)行存儲，進(jìn)而將相關(guān)信息向云平臺數(shù)據(jù)庫傳送。

3.2.2 ?傳輸層

傳輸層要通過不同形式的數(shù)據(jù)感知網(wǎng)絡(luò)形態(tài)，向數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)傳輸可靠數(shù)據(jù)，進(jìn)而保證數(shù)據(jù)的高速性、無縫性、靈活性，保證云計算數(shù)據(jù)中心高質(zhì)量的感知不同數(shù)據(jù)，強(qiáng)化不同系統(tǒng)中數(shù)據(jù)連接的全面性、互通性。同時利用此層級系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備間的監(jiān)測，進(jìn)而強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測設(shè)備間數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咚傩浴?/p>

3.2.3 ?數(shù)據(jù)層

在物聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行平臺中，數(shù)據(jù)層是挖掘信息的重要服務(wù)平臺，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具有一定的海量性、異構(gòu)性，因此在數(shù)據(jù)層需要根據(jù)數(shù)據(jù)的上述特點(diǎn)運(yùn)行，保證數(shù)據(jù)存儲的安全性、物聯(lián)網(wǎng)平臺數(shù)據(jù)挖掘的可行性，提升物聯(lián)網(wǎng)的運(yùn)行性能。其中，數(shù)據(jù)層要有相關(guān)的儲存與轉(zhuǎn)化模塊，要能夠?qū)崿F(xiàn)科學(xué)化的轉(zhuǎn)化，以提高數(shù)據(jù)應(yīng)用效率。在進(jìn)行轉(zhuǎn)化過程中，要重視提高數(shù)據(jù)的采集水平，從而結(jié)合實(shí)際研究，做好云計算物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用工作。通過結(jié)合數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器，重視對數(shù)據(jù)進(jìn)行多樣化的轉(zhuǎn)化。在各個NameNode節(jié)點(diǎn)以分布式采集PML文件型數(shù)據(jù)。對此，通過PML描述自然物體，以XML語言為基礎(chǔ)，利用同樣的核心思想，通過PML可提供詳細(xì)物品研發(fā)信息，實(shí)現(xiàn)交換物品信息。

例如：通過物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)，結(jié)合PML相關(guān)技術(shù)進(jìn)行建模，其能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸與儲存能力，為了提高建模質(zhì)量，要包括位置數(shù)據(jù)，也要涵蓋物體屬性，從而才能通過分析物體信息相關(guān)歷史元素，實(shí)現(xiàn)對于物品信息的科學(xué)化分析。

3.2.4 ?數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)層

云計算平臺通過一系列的模塊組成數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)層。其中，根據(jù)不同類型數(shù)據(jù)知識進(jìn)行挖掘，以數(shù)據(jù)挖掘引擎模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)特征的區(qū)分、演化分析，研究數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性、聚類識別、確定局外者、進(jìn)行偏差、類似性分析。結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘方式，充分利用引擎模塊中的算法集，實(shí)現(xiàn)挖掘價值。在Hadoop平臺中通過優(yōu)化傳統(tǒng)數(shù)據(jù)算法，實(shí)現(xiàn)并行化算法處理。

在進(jìn)行用戶模塊系統(tǒng)運(yùn)行時，可將平臺更好的與使用人員相聯(lián)系，將數(shù)據(jù)以可視化的方式呈現(xiàn)給用戶，用戶以操作界面的形式挖掘數(shù)據(jù)，有效的對知識進(jìn)行收集，并且能夠深入理解知識。為了提高服務(wù)質(zhì)量，要不斷優(yōu)化與增強(qiáng)用戶模塊，保證其平臺的可移植性，積極確保用戶服務(wù)底層模塊服務(wù)的開放性，豐富物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用價值。

3.3 ?構(gòu)建云計算物聯(lián)網(wǎng)挖掘平臺

本次選擇Hadoop搭建云計算平臺，并以此進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)。

（1）實(shí)驗(yàn)過程要準(zhǔn)備PC機(jī)器，并且要進(jìn)行優(yōu)化配置，以Win 10系統(tǒng)為主，并且安裝虛擬機(jī)，其虛擬系統(tǒng)可以為Linux操作系統(tǒng)，隨后對其進(jìn)行科學(xué)布置，此次實(shí)驗(yàn)安裝3個虛擬機(jī)來研究;

（2）安裝與Linux版本相適應(yīng)的Eclipse 7.5開發(fā)環(huán)境，同時在PC機(jī)上安裝SSH服務(wù)，在實(shí)驗(yàn)開始之后用于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)傳遞;

（3）在3臺虛擬機(jī)中也要安裝SSH服務(wù)，從而為Hadoop平臺運(yùn)用。在完成配置安裝之后，使用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，依據(jù)C++代碼程序?qū)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)的PML文件，文件大小為1G，再利用HDFS將文件傳入Hadoop平臺，采用分布式存儲。多次模擬實(shí)驗(yàn)之后不難發(fā)現(xiàn)，Hadoop平臺拓展性能很強(qiáng)，為此要積極去探索，從而才能滿足數(shù)據(jù)挖掘工作的開展要求。

4 ?結(jié) ?論

社會經(jīng)濟(jì)與信息技術(shù)的高速發(fā)展，催生了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)日漸完善的背景下，數(shù)據(jù)數(shù)量也不斷海量增長，與之相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也成為了研究熱點(diǎn)。云計算基礎(chǔ)上的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)優(yōu)勢顯著，對其進(jìn)行進(jìn)一步挖掘和討論是優(yōu)化和完善物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的關(guān)鍵，是信息化社會發(fā)展之必然。

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作者簡介：張艷慧（1997.07-），女，漢族，遼寧朝陽人，本科，研究方向：計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)。