物联网（IoT）将如何影响大数据架构？

物联网（IoT）通过互联的物理设备（传感器、机器、车辆）生成海量实时数据。这种高速、细粒度传感器数据的激增从根本上影响了大数据架构。其意义在于实现了前所未有的跨行业监控、自动化和洞察水平，如制造业、智慧城市、医疗保健和物流等行业，这需要能够处理这种独特数据特征的架构。 物联网数据提出了独特的需求：极大的规模、低延迟摄入、地理空间/时间分析以及多样化的格式。核心架构转变包括使用分布式流处理框架（如Kafka、Flink）进行即时摄入和分析，而非批处理；使用专门的时序数据库（如InfluxDB、TimescaleDB）高效存储传感器数据；以及广泛采用边缘计算在数据源附近进行本地预处理，以减少延迟和带宽。云数据湖成为长期存储和深度历史分析的存储库。 物联网改变了大数据架构，以提供实时运营洞察和预测分析。实施包括：1）强大的摄入管道，以处理连续的设备流；2）针对时序和多样化物联网数据优化的可扩展存储；3）具有专用实时（流）和批处理能力的处理层；4）用于本地过滤和分析的边缘层；5）用于从传感器数据模式中提取价值的高级分析（包括机器学习/人工智能）。这实现了预测性维护、实时资产跟踪、动态环境优化和数据驱动自动化等用例。