大数据边缘数据仓库重点基础知识点

大数据边缘数据仓库重点基础知识点一、大数据边缘数据仓库概述1.大数据边缘数据仓库定义a.大数据边缘数据仓库是指将数据存储在边缘设备上，通过边缘计算技术进行数据处理的仓库。b.边缘数据仓库旨在解决大数据处理中的延迟、带宽和隐私等问题。c.边缘数据仓库具有实时性、高效性和安全性等特点。2.大数据边缘数据仓库优势a.提高数据处理速度，降低延迟。b.减少数据传输量，降低带宽消耗。c.提高数据安全性，保护用户隐私。3.大数据边缘数据仓库应用场景a.物联网（IoT）设备数据存储与处理。b.实时监控与预警系统。c.智能交通系统。二、边缘计算技术1.边缘计算定义a.边缘计算是指在数据产生源头进行计算和处理的技术。b.边缘计算旨在降低数据传输延迟，提高数据处理效率。c.边缘计算具有分布式、实时性、高效性等特点。2.边缘计算架构a.设备端：负责数据采集、预处理和初步计算。b.边缘节点：负责数据存储、处理和转发。c.云端：负责数据分析和决策。3.边缘计算关键技术a.分布式计算：提高数据处理能力。b.容器技术：实现轻量级、可扩展的计算环境。c.网络技术：保证数据传输的可靠性和实时性。三、数据仓库技术1.数据仓库定义a.数据仓库是一种用于存储、管理和分析大量数据的系统。b.数据仓库旨在为用户提供全面、准确、实时的数据支持。c.数据仓库具有数据集成、数据存储、数据分析和数据挖掘等功能。2.数据仓库架构a.数据源：提供原始数据。b.数据集成层：负责数据清洗、转换和加载。c.数据存储层：存储经过处理的数据。d.数据访问层：提供数据查询和分析功能。3.数据仓库关键技术a.数据建模：设计数据仓库的结构和模型。b.数据清洗：去除数据中的错误、冗余和不一致信息。c.数据挖掘：从数据中提取有价值的信息。d.数据可视化：将数据以图形、图表等形式展示。四、大数据边缘数据仓库关键技术1.边缘计算与数据仓库融合a.将边缘计算技术应用于数据仓库，实现数据在边缘设备上的存储和处理。b.降低数据传输延迟，提高数据处理效率。c.提高数据安全性，保护用户隐私。2.边缘数据仓库架构设计a.根据应用场景和需求，设计边缘数据仓库的架构。b.考虑数据采集、存储、处理和访问等环节。c.选择合适的边缘计算技术和数据仓库技术。3.边缘数据仓库优化策略a.数据分区：根据数据特点进行分区，提高查询效率。b.数据压缩：降低数据存储空间，提高存储效率。c.数据索引：优化数据查询性能。五、大数据边缘数据仓库应用案例1.物联网设备数据存储与处理a.通过边缘数据仓库，实时存储和处理物联网设备数据。b.实现设备状态监控、故障预警等功能。c.提高设备运行效率，降低维护成本。2.实时监控与预警系统a.利用边缘数据仓库，实时收集和处理监控数据。b.实现实时监控、预警和报警功能。c.提高系统安全性和可靠性。3.智能交通系统a.通过边缘数据仓库，实时存储和处理交通数据。b.实现交通流量预测、路况分析等功能。c.提高交通运行效率，降低交通事故发生率。[1]，.大数据边缘计算技术综述[J].计算机科学与应用，2018，8（2）：123128.[2]，赵六.边缘数据仓库研究进展[J].