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文档简介

大数据边缘数据挖掘挖掘高可用重点基础知识点一、大数据边缘数据挖掘概述1.大数据边缘数据挖掘的定义a.大数据边缘数据挖掘是指在大数据环境下，对边缘设备产生的数据进行挖掘和分析，以提取有价值信息的过程。b.边缘设备包括物联网设备、移动设备、传感器等，它们产生的数据具有实时性、多样性、海量性等特点。c.大数据边缘数据挖掘旨在提高数据处理效率，降低延迟，实现实时决策。2.大数据边缘数据挖掘的意义a.提高数据处理效率，降低延迟，实现实时决策。b.满足物联网、移动设备等边缘设备对数据处理的需求。c.促进大数据技术在各个领域的应用，如智慧城市、智能制造等。3.大数据边缘数据挖掘的关键技术a.数据采集与传输：采用高效的数据采集和传输技术，确保数据实时、准确地传输到数据中心。b.数据存储与管理：采用分布式存储技术，实现海量数据的存储和管理。c.数据挖掘与分析：运用数据挖掘算法，对数据进行深度挖掘和分析，提取有价值信息。二、高可用性在边缘数据挖掘中的应用1.高可用性的定义a.高可用性是指系统在长时间运行过程中，能够保持稳定、可靠地提供服务的能力。b.高可用性是边缘数据挖掘系统稳定运行的重要保障。c.高可用性包括硬件、软件、网络等多个方面。2.高可用性在边缘数据挖掘中的重要性a.保证数据挖掘任务的连续性，避免因系统故障导致数据丢失或挖掘结果不准确。b.提高边缘数据挖掘系统的稳定性和可靠性，降低维护成本。c.满足实时性要求，确保边缘设备在关键时刻能够得到及时、准确的数据支持。3.实现高可用性的关键技术a.硬件冗余：采用冗余硬件设备，如多台服务器、存储设备等，提高系统容错能力。b.软件冗余：采用冗余软件技术，如集群、负载均衡等，提高系统稳定性。c.网络冗余：采用冗余网络架构，如双链路、多链路等，提高网络可靠性。三、重点基础知识点1.数据采集与传输a.传感器数据采集：采用传感器技术，实时采集边缘设备产生的数据。b.数据传输协议：采用高效、可靠的数据传输协议，如MQTT、CoAP等。c.数据压缩与加密：对数据进行压缩和加密，降低传输带宽和保证数据安全。2.数据存储与管理a.分布式存储：采用分布式存储技术，实现海量数据的存储和管理。b.数据索引与查询：建立高效的数据索引和查询机制，提高数据检索速度。c.数据备份与恢复：定期进行数据备份，确保数据安全。3.数据挖掘与分析a.数据预处理：对原始数据进行清洗、去噪、归一化等预处理操作。b.数据挖掘算法：运用关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等数据挖掘算法，提取有价值信息。c.实时分析与预测：采用实时分析技术，对数据进行实时分析和预测，为边缘设备提供决策支持。[1]，.大数据边缘计算技术综述[J].计算机科学与应用，2018，8（2）：123130.[2]，赵六.边缘数据挖掘在物联网中的应用研究[J].计算机工程与设计，2019，40

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