### 物联网工程自考12577-智能数据处理复习资料
#### 知识点概述
本复习资料主要围绕物联网工程中的智能数据处理展开，涵盖了工业发展、平台技术、工业4.0与CPS（Cyber-Physical Systems）等核心概念，以及相关的数据处理系统、存储网络、数据库系统等内容。
#### 工业发展历程与关键技术
**工业发展历程**：首先介绍了工业发展的历史，从传统的工业生产方式到智能化生产的转变过程中，涉及到了各种关键技术的应用和发展。例如，物联网技术如何推动了工业4.0的发展，并且强调了CPS在其中扮演的重要角色。
**平台技术**：随着物联网技术的进步，出现了多种平台技术，如苹果公司的HomeKit平台，它为设备间的互联提供了基础支持。此外，还提到了各种操作系统和平台，如Windows、ARM mBed OS、Google Brillo等，这些平台和技术都是为了更好地实现设备之间的互联互通。
**工业4.0与CPS**：工业4.0是指利用物联网技术、大数据分析等手段来提升工业生产的效率和灵活性。而CPS则是将物理世界与数字世界相结合的一种技术体系，其目标是通过集成传感器、执行器等硬件与软件系统来实现对物理过程的精确控制和管理。这部分重点讲解了CPS的基本原理及其在工业4.0中的应用。
#### 数据处理系统
**分布式文件系统**：分布式文件系统如NFS（Network File System）、SAN（Storage Area Network）等，使得不同地理位置的用户可以共享同一份文件资源。这部分内容讨论了分布式文件系统的架构特点以及其在网络存储环境中的应用。
**数据库系统**：
- **关系型数据库**：关系型数据库是传统数据库的主要形式，支持SQL查询语言，适用于结构化数据的管理和查询。
- **NoSQL数据库**：NoSQL数据库是近年来兴起的一种非关系型数据库，它们通常不遵循传统的ACID原则，而是提供更高的可扩展性和性能，适用于大规模非结构化数据的处理。
- **NewSQL数据库**：NewSQL数据库结合了关系型数据库的优点和NoSQL数据库的可扩展性，能够支持高并发事务处理的同时保持ACID一致性。
#### 数据处理模型
**MapReduce模型**：MapReduce是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。这部分内容详细阐述了MapReduce的工作原理及其在大规模数据处理中的应用场景，包括其在分布式计算框架Hadoop中的实现方式。
**Lambda架构**：Lambda架构是一种处理实时流数据的方法，它可以同时处理批处理和流处理任务。这部分内容探讨了Lambda架构的设计思想及其在实时数据处理系统中的应用，如Storm、Samza和Spark Streaming等。
#### 数据获取与处理
**数据采集**：数据采集是智能数据处理的基础步骤，主要包括从不同来源获取数据并进行初步处理。这部分内容讨论了数据采集的技术方法，如传感器网络、日志记录等，并强调了数据质量的重要性。
**数据预处理**：数据预处理是指在数据分析之前对原始数据进行清洗、转换和格式化的过程。这部分内容介绍了几种常用的数据预处理技术，如缺失值处理、异常值检测等，以及如何使用工具或算法来提高数据质量。
#### 结论
通过对以上知识点的学习，考生可以全面了解物联网工程中智能数据处理的相关理论和技术，为将来在该领域的工作和研究打下坚实的基础。此外，还能够掌握工业4.0背景下数据处理的关键技术和方法，这对于理解和应对当前工业领域的挑战具有重要意义。
