第15章：数据分析与可视化

数据是新时代的石油。物联网产生了海量数据，但只有经过分析和展示，才能辅助决策。

15.1 大数据处理框架

当数据量达到 TB/PB 级，传统的单机数据库无法胜任。

• Apache Kafka：高吞吐量的消息队列，作为数据管道的“蓄水池”，缓冲海量写入。
• Apache Spark：批处理王者。适合离线分析（如“统计过去一年的设备故障率”）。
• Apache Flink：流处理新星。适合实时计算（如“实时监测生产线异常震动”）。

15.2 数据可视化工具

15.2.1 Grafana

• 定位：IT 运维监控的首选。
• 特点：
  • 原生支持 InfluxDB, Prometheus, MySQL。
  • 插件丰富，图表美观（折线图、仪表盘、热力图）。
  • 支持告警通知。
• 实战：配置一个 InfluxDB 数据源，编写 SQL SELECT mean("temp") FROM "sensors" WHERE time > now() - 1h GROUP BY time(1m)，即可生成温度变化曲线。

15.2.2 Apache Superset

• 定位：企业级 BI (商业智能) 工具。
• 特点：支持复杂的多维数据分析（切片、切块、钻取），适合生成业务报表。

15.3 移动端适配

• 响应式设计：确保 Dashboard 在手机和平板上也能良好显示。
• APP 集成：通过 WebView 将 Grafana 页面嵌入原生 APP。

为了保障系统稳定运行，我们需要建立完善的实时监控与告警系统。下一章见。