一种基于MongoDB和Hadoop的海量非结构化物联网数据处理方案

随着物联网数据种类的增多和数据规模的增大,对物联网数据的存储和计算提出了新的挑战,为了应对海量非结构化物联网数据的存储和计算要求,提出了一种NoSQL数据库技术与MapReduce编程框架相结合的方案.使用典型的NoSQL数据库MongoDB作为主数据库来存储海量非结构化的物联网数据,使用Hadoop MapReduce作为对物联网数据分析处理的计算框架.通过对MongoDB集群和Hadoop集群的重叠部署,降低了计算时数据传输的开销,构建了一套高可用、高性能的物联网大数据处理平台.通过使用该方案对海量非结构化物联网数据的处理分析实验验证了该方案的高可用性及高效性.

供水企业水费回收工作面临的挑战及对策探讨

水费作为供水企业的主要收入来源,其有效回收对保障企业的稳定运营与维系服务质量至关重要。然而,当前水费欠费现象严重,这已经成为阻碍供水企业持续发展的一个难题。本文深入剖析了目前供水企业在水费回收工作中面临的主要困难和问题,并据此提出了一系列具有针对性的策略与建议,旨在为改善水费回收状况、促进供水企业健康发展提供参考。