物联网的主要技术有哪些？

●传感器技术：价格低廉、性能良好的传感器是物联网应用的基石，物联网的发展要求更准确、更智能、更高效以及兼容性更强的传感器技术。智能数据采集技术是传感器技术发展的一个新方向。信息的泛在化对传感器和传感装置提出了更高的要求。具体如，微型化：元器件的微小型化，要求节约资源与能源；智能化：具备自校准、自诊断、自学习、自决策、自适应和自组织等人工智能技术；低功耗与能量获取技术：供电方式为电池、阳光、风、温度、振动等多种方式。\x0d\●设备兼容技术：大部分情况下，企业会基于现有的工业系统建造工业物联网，如何实现工业物联网中所用的传感器能够与原有设备已应用的传感器相兼容是工业物联网推广所面临的问题之一。传感器的兼容主要指数据格式的兼容与通信协议的兼容，兼容关键是标准的统一。目前，工业现场总线网络中普遍采用的如Profibus、Modus协议，已经较好地解决了兼容性问题，大多数工业设备生产厂商基于这些协议开发了各类传感器、控制器等。近年来，随着工业无线传感器网络应用日渐普遍，当前工业无线的WirelessHART、ISA100．11a以及wIA—PA3大标准均兼容了IEEE802．15．4无线网络协议，并提供了隧道传输机制兼容现有的通信协议，丰富了工业物联网系统的组成与功能。\x0d\●网络技术：网络是构成工业物联网的核心之一，数据在系统不同的层次之间通过网络进行传输。网络分为有线网络与无线网络，有线网络一般应用于数据处理中心的集群服务器、工厂内部的局域网以及部分现场总线控制网络中，能提供高速率高带宽的数据传输通道。工业无线传感器网络则是一种新兴的利用无线技术进行传感器组网以及数据传输的技术，无线网络技术的应用可以使得工业传感器的布线成本大大降低，有利于传感器功能的扩展，因此吸引了国内外众多企业和科研机构的关注。\x0d\传统的有线网络技术较为成熟，在众多场合已得到了应用验证。然而，当无线网络技术应用于工业环境时，会面临如下问题：工业现场强电磁干扰、开放的无线环境让工业机器更容易受到攻击威胁、部分控制数据需要实时传输。相对于有线网络，工业无线传感器网络技术则正处在发展阶段，它解决了传统的无线网络技术应用于工业现场环境时的不足，提供了高可靠性、高实时性以及高安全性，主要技术包括：自适应跳频、确实性通信资源调度、无线路由、低开销高精度时间同步、网络分层数据加密、网络异常监视与报警以及设备入网鉴权等。\x0d\●信息处理技术：工业信息出现爆炸式增长，工业生产过程中产生的大量数据对于工业物联网来说是一个挑战，如何有效处理、分析、记录这些数据，提炼出对工业生产有指导性建议的结果，是工业物联网的核心所在，也是难点所在。\x0d\当前业界大数据处理技术有很多，如SAP的BW系统在一定程度上解决了大数据给企业生产运营带来的问题。数据融合和数据挖掘技术的发展也使海量信息处理变得更为智能、高效。工业物联网泛在感知的特点使得人也成为了被感知的对象，通过对环境数据的分析以及用户行为的建模，可以实现生产设计、制造、管理过程中的人一人、人一机和机一机之间的行为、环境和状态感知，更加真实地反映出工业生产过程中的细节变化，以便得出更准确的分析结果。\x0d\●安全技术：工业物联网安全主要涉及数据采集安全、网络传输安全等过程，信息安全对于企业运营起到关键作用，例如在冶金、煤炭、石油等行业采集数据需要长时问的连续运行，如何保证在数据采集以及传输过程中信息的准确无误是工业物联网应用于实际生产的前提。

1 Hadoop HA架构详解

11 HDFS HA背景

HDFS集群中NameNode 存在单点故障（SPOF）。对于只有一个NameNode的集群，如果NameNode机器出现意外情况，将导致整个集群无法使用，直到NameNode 重新启动。

影响HDFS集群不可用主要包括以下两种情况：一是NameNode机器宕机，将导致集群不可用，重启NameNode之后才可使用；二是计划内的NameNode节点软件或硬件升级，导致集群在短时间内不可用。

为了解决上述问题，Hadoop给出了HDFS的高可用HA方案：HDFS通常由两个NameNode组成，一个处于active状态，另一个处于standby状态。Active NameNode对外提供服务，比如处理来自客户端的RPC请求，而Standby NameNode则不对外提供服务，仅同步Active NameNode的状态，以便能够在它失败时快速进行切换。

12 HDFS HA架构

一个典型的HA集群，NameNode会被配置在两台独立的机器上，在任何时间上，一个NameNode处于活动状态，而另一个NameNode处于备份状态，活动状态的NameNode会响应集群中所有的客户端，备份状态的NameNode只是作为一个副本，保证在必要的时候提供一个快速的转移。

为了让Standby Node与Active Node保持同步，这两个Node都与一组称为JNS的互相独立的进程保持通信(Journal Nodes)。当Active Node上更新了namespace，它将记录修改日志发送给JNS的多数派。Standby noes将会从JNS中读取这些edits，并持续关注它们对日志的变更。Standby Node将日志变更应用在自己的namespace中，当failover发生时，Standby将会在提升自己为Active之前，确保能够从JNS中读取所有的edits，即在failover发生之前Standy持有的namespace应该与Active保持完全同步。

为了支持快速failover，Standby node持有集群中blocks的最新位置是非常必要的。为了达到这一目的，DataNodes上需要同时配置这两个Namenode的地址，同时和它们都建立心跳链接，并把block位置发送给它们。

任何时刻，只有一个Active NameNode是非常重要的，否则将会导致集群操作的混乱，那么两个NameNode将会分别有两种不同的数据状态，可能会导致数据丢失，或者状态异常，这种情况通常称为“split-brain”（脑裂，三节点通讯阻断，即集群中不同的Datanodes却看到了两个Active NameNodes）。对于JNS而言，任何时候只允许一个NameNode作为writer；在failover期间，原来的Standby Node将会接管Active的所有职能，并负责向JNS写入日志记录，这就阻止了其他NameNode基于处于Active状态的问题。

基于QJM的HDFS HA方案如上图所示，其处理流程为：集群启动后一个NameNode处于Active状态，并提供服务，处理客户端和DataNode的请求，并把editlog写到本地和share editlog（这里是QJM）中。另外一个NameNode处于Standby状态，它启动的时候加载fsimage，然后周期性的从share editlog中获取editlog，保持与Active节点的状态同步。为了实现Standby在Active挂掉后迅速提供服务，需要DataNode同时向两个NameNode汇报，使得Stadnby保存block to DataNode信息，因为NameNode启动中最费时的工作是处理所有DataNode的blockreport。为了实现热备，增加FailoverController和Zookeeper，FailoverController与Zookeeper通信，通过Zookeeper选举机制，FailoverController通过RPC让NameNode转换为Active或Standby。

13 HDFS HA配置要素

NameNode机器：两台配置对等的物理机器，它们分别运行Active和Standby Node。

JouralNode机器：运行JouralNodes的机器。JouralNode守护进程相当的轻量级，可以和Hadoop的其他进程部署在一起，比如NameNode、DataNode、ResourceManager等，至少需要3个且为奇数，如果你运行了N个JNS，那么它可以允许(N-1)/2个JNS进程失效并且不影响工作。

在HA集群中，Standby NameNode还会对namespace进行checkpoint操作（继承Backup Namenode的特性），因此不需要在HA集群中运行SecondaryNameNode、CheckpointNode或者BackupNode。

14 HDFS HA配置参数

需要在hdfsxml中配置如下参数：

dfsnameservices：HDFS NN的逻辑名称，例如myhdfs。

dfshanamenodesmyhdfs：给定服务逻辑名称myhdfs的节点列表，如nn1、nn2。

dfsnamenoderpc-addressmyhdfsnn1：myhdfs中nn1对外服务的RPC地址。

dfsnamenodehttp-addressmyhdfsnn1：myhdfs中nn1对外服务http地址。

dfsnamenodesharededitsdir：JournalNode的服务地址。

dfsjournalnodeeditsdir：JournalNode在本地磁盘存放数据的位置。

dfshaautomatic-failoverenabled：是否开启NameNode失败自动切换。

dfshafencingmethods ：配置隔离机制，通常为sshfence。

15 HDFS自动故障转移

HDFS的自动故障转移主要由Zookeeper和ZKFC两个组件组成。

Zookeeper集群作用主要有：一是故障监控。每个NameNode将会和Zookeeper建立一个持久session，如果NameNode失效，那么此session将会过期失效，此后Zookeeper将会通知另一个Namenode，然后触发Failover；二是NameNode选举。ZooKeeper提供了简单的机制来实现Acitve Node选举，如果当前Active失效，Standby将会获取一个特定的排他锁，那么获取锁的Node接下来将会成为Active。

ZKFC是一个Zookeeper的客户端，它主要用来监测和管理NameNodes的状态，每个NameNode机器上都会运行一个ZKFC程序，它的职责主要有：一是健康监控。ZKFC间歇性的ping NameNode，得到NameNode返回状态，如果NameNode失效或者不健康，那么ZKFS将会标记其为不健康；二是Zookeeper会话管理。当本地NaneNode运行良好时，ZKFC将会持有一个Zookeeper session，如果本地NameNode为Active，它同时也持有一个“排他锁”znode，如果session过期，那么次lock所对应的znode也将被删除；三是选举。当集群中其中一个NameNode宕机，Zookeeper会自动将另一个激活。

16 YARN HA架构

YARN的HA架构和HDFSHA类似，需要启动两个ResourceManager，这两个ResourceManager会向ZooKeeper集群注册，通过ZooKeeper管理它们的状态（Active或Standby）并进行自动故障转移。

2 高可用集群规划

21 集群规划

根据Hadoop的HA架构分析，规划整个集群由5台主机组成，具体情况如下表所示：

主机名

IP地址

安装的软件

JPS

hadoop-master1

172162081

Jdk/hadoop

Namenode/zkfc/resourcemanager/

JobHistoryServer

hadoop-master2

172162082

Jdk/hadoop

Namenode/zkfc/resourcemanager/

WebProxyServer

hadoop-slave1

172162083

Jkd/hadoop/zookeepe

Datanode/journalnode/nodemanager/

quorumPeerMain

hadoop-slave2

172162084

Jkd/hadoop/zookeeper

Datanode/journalnode/nodemanager/

quorumPeerMain

hadoop-slave3

172162085

Jkd/hadoop/zookeeper

Datanode/journalnode/nodemanager/

quorumPeerMain

需要说明以下几点：

HDFS HA通常由两个NameNode组成，一个处于Active状态，另一个处于Standby状态。Active NameNode对外提供服务，而Standby NameNode则不对外提供服务，仅同步Active NameNode的状态，以便能够在它失败时快速进行切换。

Hadoop 20官方提供了两种HDFS HA的解决方案，一种是NFS，另一种是QJM。这里我们使用简单的QJM。在该方案中，主备NameNode之间通过一组JournalNode同步元数据信息，一条数据只要成功写入多数JournalNode即认为写入成功。通常配置奇数个JournalNode，这里还配置了一个Zookeeper集群，用于ZKFC故障转移，当Active NameNode挂掉了，会自动切换Standby NameNode为Active状态。

YARN的ResourceManager也存在单点故障问题，这个问题在hadoop-241得到了解决：有两个ResourceManager，一个是Active，一个是Standby，状态由zookeeper进行协调。

YARN框架下的MapReduce可以开启JobHistoryServer来记录历史任务信息，否则只能查看当前正在执行的任务信息。

Zookeeper的作用是负责HDFS中NameNode主备节点的选举，和YARN框架下ResourceManaer主备节点的选举。

22 软件版本

操作系统：CentOS Linux release 701406

JDK：Java(TM)SE Runtime Environment (build 170_79-b15)

Hadoop：Hadoop 260-cdh571

ZooKeeper：zookeeper-345-cdh571

3 Linux环境准备

集群各节点进行如下修改配置：

31 创建用户并添加权限

// 切换root用户

$ su root

// 创建hadoop用户组

# groupadd hadoop

// 在hadoop用户组中创建hadoop用户

# useradd -g hadoop hadoop

// 修改用户hadoop密码

# passwd hadoop

// 修改sudoers配置文件给hadoop用户添加sudo权限

# vim /etc/sudoers

hadoop    ALL=(ALL)       ALL

// 测试是否添加权限成功

# exit

$ sudo ls /root

32 修改IP地址和主机名

// 切换root用户

$ su root

// 修改本机IP地址

# vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0

// 重启网络服务

# service network restart

// 修改主机名

# hostnamectl set-hostname 主机名

// 查看主机名

# hostnamectl status

33 设置IP地址与主机名映射

// 切换root用户

$ su root

// 编辑hosts文件

# vim /etc/hosts

172162081    hadoop-master1

172162082    hadoop-master2

172162083    hadoop-slave1

172162084    hadoop-slave2

172162085    hadoop-slave3

34 关闭防火墙和Selinux

// 切换root用户

$ su root

// 停止firewall防火墙

# systemctl stop firewalldservice

// 禁止firewall开机启动

# systemctl disable firewalldservice

// 开机关闭Selinux

# vim /etc/selinux/config

SELINUX=disabled

// 重启机器后root用户查看Selinux状态

# getenforce

35 配置SSH免密码登录

// 在hadoop-master1节点生成SSH密钥对

$ ssh-keygen -t rsa

// 将公钥复制到集群所有节点机器上

$ ssh-copy-id hadoop-master1

$ ssh-copy-id hadoop-master2

$ ssh-copy-id hadoop-slave1

$ ssh-copy-id hadoop-slave2

$ ssh-copy-id hadoop-slave3

// 通过ssh登录各节点测试是否免密码登录成功

$ ssh hadoop-master2

备注：在其余节点上执行同样的操作，确保集群中任意节点都可以ssh免密码登录到其它各节点。

36 安装JDK

// 卸载系统自带的openjdk

$ suroot

# rpm-qa | grep java

# rpm-e --nodeps java-170-openjdk-17075-2542el7_0x86_64

# rpm-e --nodeps java-170-openjdk-headless-17075-2542el7_0x86_64

# rpm-e --nodeps tzdata-java-2015a-1el7_0noarch

# exit

// 解压jdk安装包

$ tar-xvf jdk-7u79-linux-x64targz

// 删除安装包

$ rmjdk-7u79-linux-x64targz

// 修改用户环境变量

$ cd ~

$ vimbash_profile

exportJAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk170_79

exportPATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

// 使修改的环境变量生效

$ sourcebash_profile

// 测试jdk是否安装成功

$ java-version

4 集群时间同步

如果集群节点时间不同步，可能会出现节点宕机或引发其它异常问题，所以在生产环境中一般通过配置NTP服务器实现集群时间同步。本集群在hadoop-master1节点设置ntp服务器，具体方法如下：

// 切换root用户

$ su root

// 查看是否安装ntp

# rpm -qa | grep ntp

// 安装ntp

# yum install -y ntp

// 配置时间服务器

# vim /etc/ntpconf

# 禁止所有机器连接ntp服务器

restrict default ignore

# 允许局域网内的所有机器连接ntp服务器

restrict 17216200 mask 2552552550 nomodify notrap

# 使用本机作为时间服务器

server 12712710

// 启动ntp服务器

# service ntpd start

// 设置ntp服务器开机自动启动

# chkconfig ntpd on

集群其它节点通过执行crontab定时任务，每天在指定时间向ntp服务器进行时间同步，方法如下：

// 切换root用户

$ su root

// 执行定时任务，每天00:00向服务器同步时间，并写入日志

# crontab -e

0       0                           /usr/sbin/ntpdate hadoop-master1>> /home/hadoop/ntpdlog

// 查看任务

# crontab -l

5 Zookeeper集群安装

Zookeeper是一个开源分布式协调服务，其独特的Leader-Follower集群结构，很好的解决了分布式单点问题。目前主要用于诸如：统一命名服务、配置管理、锁服务、集群管理等场景。大数据应用中主要使用Zookeeper的集群管理功能。

本集群使用zookeeper-345-cdh571版本。首先在hadoop-slave1节点安装Zookeeper，方法如下：

// 新建目录

$ mkdir app/cdh

// 解压zookeeper安装包

$ tar -xvf zookeeper-345-cdh571targz -C app/cdh/

// 删除安装包

$ rm -rf zookeeper-345-cdh571targz

// 配置用户环境变量

$ vim bash_profile

export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/app/cdh/zookeeper-345-cdh571

export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

// 使修改的环境变量生效

$ sourcebash_profile

// 修改zookeeper的配置文件

$ cd app/cdh/zookeeper-345-cdh571/conf/

$ cp zoo_samplecfg zoocfg

$ vim zoocfg

# 客户端心跳时间(毫秒)

tickTime=2000

# 允许心跳间隔的最大时间

initLimit=10

# 同步时限

syncLimit=5

# 数据存储目录

dataDir=/home/hadoop/app/cdh/zookeeper-345-cdh571/data

# 数据日志存储目录

dataLogDir=/home/hadoop/app/cdh/zookeeper-345-cdh571/data/log

# 端口号

clientPort=2181

# 集群节点和服务端口配置

server1=hadoop-slave1:2888:3888

server2=hadoop-slave2:2888:3888

server3=hadoop-slave3:2888:3888

# 以下为优化配置

# 服务器最大连接数，默认为10，改为0表示无限制

maxClientCnxns=0

# 快照数

autopurgesnapRetainCount=3

# 快照清理时间，默认为0

autopurgepurgeInterval=1

// 创建zookeeper的数据存储目录和日志存储目录

$ cd

$ mkdir -p data/log

// 在data目录中创建一个文件myid，输入内容为1

$ echo "1" >> data/myid

// 修改zookeeper的日志输出路径(注意CDH版与原生版配置文件不同)

$ vim libexec/zkEnvsh

if [ "x${ZOO_LOG_DIR}" = "x" ]

then

ZOO_LOG_DIR="$ZOOKEEPER_HOME/logs"

fi

if [ "x${ZOO_LOG4J_PROP}" = "x" ]

then

ZOO_LOG4J_PROP="INFO,ROLLINGFILE"

fi

// 修改zookeeper的日志配置文件

$ vim conf/log4jproperties

zookeeperrootlogger=INFO,ROLLINGFILE

// 创建日志目录

$ mkdir logs

将hadoop-slave1节点上的Zookeeper目录同步到hadoop-slave2和hadoop-slave3节点，并修改Zookeeper的数据文件。此外，不要忘记设置用户环境变量。

// 在hadoop-slave1中将zookeeper目录复制到其它节点

$ cd ~

$ scp -r app/cdh/zookeeper-345-cdh571hadoop-slave2:/home/hadoop/app/cdh

$ scp -r app/cdh/zookeeper-345-cdh571 hadoop-slave3:/home/hadoop/app/cdh

//在hadoop-slave2中修改data目录中的myid文件

$ echo "2" >app/cdh/zookeeper-345-cdh571/data/myid

//在hadoop-slave3中修改data目录中的myid文件

$ echo "3" >app/cdh/zookeeper-345-cdh571/data/myid

最后，在安装了Zookeeper的各节点上启动Zookeeper，并查看节点状态，方法如下：

// 启动

$ zkServersh start

// 查看状态

$ zkServersh status

// 关闭

CentOS 7下怎么搭建高可用集群。高可用集群是指以减少服务中断时间为目的的服务器集群技术。它通过保护用户的业务程序对外不间断提供的服务，把因软件/硬件/人为造成的故障对业务的影响降低到最小程度。那么新的centos下怎么来搭建高可用集群。

　　环境：本文以两台机器实现双集热备高可用集群，主机名node1的IP为192168122168 ，主机名node2的IP为192168122169 。

　　一、安装集群软件必须软件pcs，pacemaker，corosync，fence-agents-all，如果需要配置相关服务，也要安装对应的软件

　　二、配置防火墙

　　1、禁止防火墙和selinux

　　修改/etc/sysconfig/selinux确保SELINUX=disabled，然后执行setenforce 0或者reboot服务器以生效

　　2、设置防火墙规则

　　三、各节点之间主机名互相解析分别修改2台主机名分别为node1和node2，在centos 7中直接修改/etc/hostname加入本机主机名和主机表，然后重启网络服务即可。

　　配置2台主机的主机表，在/etc/hosts中加入

　　四、各节点之间时间同步在node1和node2分别进行时间同步，可以使用ntp实现。

　　五、各节点之间配置ssh的无密码密钥访问。下面的操作需要在各个节点上操作。

　　两台主机都要互相可以通信，所以两台主机都得互相生成密钥和复制公钥，相互的节点上的hosts文件是都要解析对方的主机名， 192168122168 node1 192168122169 node2

　　六、通过pacemaker来管理高可用集群

　　1、创建集群用户