无线传感器网络数据管理与大数据工具应用

在大规模传感器网络中，传感器节点常为其他节点转发消息，这易使节点电池电量耗尽。与附近节点通信能节省能量，因此许多现有工作利用此概念开发数据管理方法。

集中式与分布式管理的权衡

分散式管理有助于节能，但与全局方法相比，每个传感器节点只能获取本地信息。所以，分散式算法设计更复杂，性能受限，计算复杂度不高。以分散式方式设计无线传感器网络（WSNs）的数据管理系统节能，但会显著增加系统复杂度。受此限制及大数据技术的推动，集中式管理再次成为设计 WSNs 数据管理系统的选择。将大数据系统用作 WSNs 的数据管理系统是合理的，因为 WSNs 的读数满足大数据的三个特征：大量传感器节点持续向汇聚节点报告数据（体量大）、读数高速报告（速度快）、传感器网络中可能存在异构节点（种类多）。显然，集中式和分散式方法各有优劣。

WSNs 数据管理概述

WSNs 数据管理旨在将数据的逻辑视图（名称、访问、操作）与物理视图分离。用户和应用无需关注传感器网络细节，只需关注查询的逻辑结构。从数据管理角度看，传感器网络的数据管理系统可视为分布式数据库系统，但与传统系统不同。它组织和管理监测区域的可感知信息，并回答用户或应用的查询。下面介绍数据管理系统的三个关键组件。

1. 存储

数据管理的第一步是存储。简单的存储方法是传感器节点获取读数后将其全部发送到汇聚节点，这在小规模网络可行，但在大规模网络中，大量数据的生成和转发会缩短网络寿命，集中式方法不实用。为高效管理大量数据，分散式传感器数据库方法是常用的节能存储方式。

传感器数据库模型将整个网络视为数据库，每个节点是存储的基本单元。它可存储

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集中式与分布式管理的权衡

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1. 存储

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