物联网平台数据治理

物联网（IoT）数据治理是确保物联网环境中数据的有效管理、使用和保护的一系列策略和实践。以下是物联网数据治理的一些关键策略：数据治理框架：实施一个健全的数据治理框架对于确保数据质量、完整性和合规性分析和机器学习从物联网数据中提取有意义的洞察。预测性分析可以预测设备故障、优化资源分配，并改进决策过程。云集成：通过云平台集成，实现物联网数据的可扩展存储、处理和分析。云服务提供了灵活性、可扩展性和成本：物联网环境通常包括不同设备和系统，通常运行在不同的标准和协议上。数据治理必须解决整合这些不同数据以确保无缝互操作性的挑战。这需要建立共同的数据模型和通信协议。数据存储和生命周期管理：物联网数据治理还和隐私泄露的有吸引力的目标。物联网中的数据治理包括实施强有力的安全措施和隐私控制，以保护数据免受未经授权的访问，并确保遵守数据保护法规。数据可扩展性：随着组织物联网基础设施的增长，数据治理有助于管理效率。安全和隐私措施：优先考虑安全和隐私措施以保护物联网数据的整个生命周期。实施加密、认证和访问控制机制，保护数据的完整性和机密性，并遵守行业标准和法规，以确保合规并减轻法律风险。数据集成和互操作性

机器学习算法预测设备故障、分析用户行为模式等。数据服务与共享：以标准化的数据服务形式将处理后的数据提供给各种物联网应用。这些应用可以是企业内部的管理系统、智慧城市的运营平台，也可以是面向用户的移动应用。通过云计算平台，数据中心可以根据数据量和业务需求动态调整资源配置，降低运营成本。边缘计算技术：边缘计算将数据处理的部分功能从数据中心下放到靠近物联网设备的边缘节点。对于一些对实时性要求极高的应用，边缘计算可以减少数据传输延迟，提高系统的响应速度。物联网数据中心是一个集中存储、处理和管理物联网设备所产生数据的设施。它是物联网生态系统的核心组成部分，就像一个数据中枢，负责接收、整合来自各种物联网设备发送的海量数据，并提供数据服务，以支持物联网应用的运行和决策。作用：数据汇聚与存储：能够收集来自不同类型、不同协议、不同地理位置的物联网设备的数据，并将这些数据长期、稳定地存储起来。例如，一个城市的物联网数据中心可以汇聚来自交通传感器、环境监测等。同时，数据中心也便于不同应用之间的数据共享，促进物联网生态系统的协同发展。架构组成设备接入层：这是物联网数据中心与物联网设备连接的接口。它负责接收来自各种物联网设备的数据，需要支持多种通信协议

物联网数据中台是一个集成和管理大量设备产生的数据的平台，它在物联网环境中扮演着至关重要的角色。以下是物联网数据中台的一些关键功能和特点：设备接入和管理：物联网数据中台提供海量设备的接入和管理能力流处理、历史数据存储和数据备份等功能。数据可视化和实时监控：物联网数据中台通过收集和分析来自各种设备的实时数据，帮助企业更好地理解客户趋势和市场需求，从而做出更加精准的业务决策。它还能够实现设备智能化升级，提高运营效率。数据分析和应用：物联网数据中台不仅能够提升现有业务的效率，还能促进企业的创新和新业务模式的发展。通过构建物联网分析基础设施，企业可以从物联网数据中提取更多价值，开发新的产品和服务。安全性和合规性：物联网数据中台在安全性方面也有显著优势。通过全面的数据管理、数据库运维、数据安全、数据迁移与同步等功能，企业可以高效、安全地进行数据库管理和运维工作，这对于保护企业的核心数据资产至关重要。降低运营成本和风险：物联网数据中台通过自动化和智能化的数据处理能力，可以显著降低企业的运营成本和风险。通过优化设备运行状态，企业可以减少设备故障率和维护成本。支持大数据和人工智能应用：物联网数据

物联网大数据平台是专门设计用于处理和分析由物联网设备产生的大量数据的系统。这些平台能够实现数据的实时收集、存储、分析和可视化，帮助企业和组织优化业务流程、提高效率、降低成本，并推动创新。实时数据分析：物联网大数据平台能够实现对IoT设备数据的即时处理、分析和解释，提供可行的洞察并促进信息决策。预测性分析：预测性IoT分析不仅预测未来事件，还提供实现业务目标的最佳步骤指导。这种分析形式整合了描述性的问题。应用案例：物联网大数据平台在智能交通系统、智能家居系统、智能制造等多个领域有广泛应用。例如，在智能交通系统中，通过分析实时交通数据，系统可以提前发现道路拥堵的迹象，并引导车辆选择最佳路径，有效缓解交通压力。、诊断性和预测性分析的洞察，推荐优化操作的行动。边缘计算：边缘分析在网络边缘处理数据，显著降低延迟并改善响应时间，通过消除发送数据到中央服务器的需求。这对于需要大量数据的IoT应用至关重要，如工业IoT和汽车系统。认知分析：认知IoT数据分析利用认知计算和AI分析来自IoT设备的大量数据，揭示模式和洞察，促进更智能的决策制定和自动化。成本降低与决策改善：通过利用IoT分析，可以识别新的机会来简化

物联网数据中台是一个集成和管理大量设备产生的数据的平台，主要功能包括数据采集、数据管理、数据可视化和数据分析等。它为企业提供了一个全面的数据管理和分析解决方案，有助于企业在数字化转型中实现更高的效率从物联网数据中提取更多价值，开发新的产品和服务。优化能源管理：通过智能算法和优化技术，提高物联网设备的能效比，减少能源消耗。技术趋势弹性计算和云原生技术：灵活地扩展存储和计算资源，应对数据量的快速增长数据处理功能：提供数据清洗、转换、聚合、挖掘和预测等功能。数据可视化：帮助用户直观地了解设备数据。数据转发：可以将处理后的数据发送到指定的服务器或云平台。实时监控与预警：实时监测设备状态：实时监测设备的自动化和智能化的数据处理能力，显著降低企业的运营成本和风险。支持大数据和人工智能应用：为大数据和人工智能应用提供丰富的数据源，推动数字化转型。促进创新和新业务模式发展：通过构建物联网分析基础设施，企业可以。统一数据平台：建立统一的数据平台，实现统一数据、统一服务和统一利用。大数据和人工智能技术：利用大数据和人工智能技术进行数据挖掘和分析，提高数据处理的效率和准确性。设备和平台的互操作性：通过制定和遵循

联数据中台的一些关键特点和功能：数据采集与整合：物联数据中台能够从各种物联网设备、传感器和系统中实时采集数据，并将其整合到一个统一的平台上。通过标准化的数据接口和协议，确保不同来源的数据能够无缝对接物联数据中台是指在物联网（IoT）环境下，集中管理和处理来自各类设备和传感器生成的数据的技术架构。它为企业提供一个共享的数据服务平台，能够将分散的物联网数据整合、分析和转化为有价值的信息。以下是物制定科学的决策。实时数据处理：物联数据中台需要具备实时数据处理能力，以便快速响应物联网设备产生的数据。通过实时数据处理，企业可以实现对设备状态的即时监控和响应，从而提高运营效率和设备利用率。跨平台兼容性：物联数据中台需要具备跨平台兼容性，以便能够接入不同类型的物联网设备和系统。开放的接口和灵活的架构使其能够轻松接入各种物联网设备和系统，提供统一的数据管理和分析服务。设备管理：提供海量设备的接入和管理能力，支撑设备数据采集上云和云端下发命令给设备进行远程控制，帮助智慧应用快速构筑物联网解决方案。规则引擎与数据转发：物联数据中台通常包括规则引擎，允许用户定义数据处理规则，实现数据的自动化处理和转发

随着物联网的快速发展，数据的处理和存储需求变得越来多。随之而来的是物联网设备数量的不断增加，这些设备采集到的数据量也在迅速增长。这时，我们需要一种新的方式来处理和存储这些数据。时序数据库是解决这个问题的一个好的技术。物联网数据有个特点，这就是每条数据都会带一个时间戳，代表数据被采集的时间。在物联网系统中，数据是时间序列数据。传统的关系数据库并不适合处理时序数据。关系数据库存储数据的方式是将一条时序数据的快速写入、持久化、多维度的聚合查询等功能。物联网时序数据库采用了灵活的数据模型，支持复杂的数据类型和数据格式，功能强大且易于使用。时序数据库具有高吞吐量，快速响应和可扩展性的特点，可以为物联网数据的存储和分析提供可靠的支持。时序数据库可以对大规模的时序数据进行高效处理和存储。随着物联网技术的不断发展，物联网时序数据库也将不断创新和优化，为物联网的应用提供更加稳定、高效的数据处理和存储服务。在物联网的各个应用场景中，物联网时序数据库都会发挥重要的作用，促进物联网技术的发展和应用。随着物联网技术的快速发展，时序数据库已经成为处理和存储物联网数据的重要技术之一。时序数据库的出现，使得物联网

数据中台数据治理是指在数据中台的框架下，对数据进行全生命周期的管理，以确保数据的质量、安全性和可靠性。以下是数据中台数据治理的几个关键方面：数据汇聚整合：数据中台需要将企业内外部多源异构的数据进行和应用，通过数据安全分级策略和数据密级保障方法等，约定数据的密级、传输、权限等，保障数据的安全使用。消除数据孤岛：数据治理在消除数据孤岛、提高数据质量、保障数据安全等方面，支撑中台数据的可见、可用采集、治理、建模、分析，应用，使数据对内优化管理提高业务，对外可以数据合作价值释放。数据提纯加工：数据中台对数据进行统一标准、补充属性，然后根据维度汇总成数据表、最后汇总出所需要的报表，满足企业对数据的业务部门无法提供的数据服务能力，为赋能前端应用、数据价值变现提供基础。数据治理功能：数据中台作为数据治理的重要载体和实现工具，集成了数据治理的各种功能和工具。通过数据中台，企业可以更加便捷地实现数据的采集、整合、存储。数据质量管理：数据中台需要建立数据质量规则库，对中台数据持续进行质量稽核和监控，对问题进行归因分析并持续推动问题闭环管理。数据安全共享和应用：数据中台在保障数据安全的前提下，实现数据的共享

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...