大数据和智能数据应用架构系列教程之：大数据与农业决策支持

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

农业数据分析现状及挑战

随着人们生活水平的提高和经济的不断发展，一方面，数量型产业越来越多地受到人们的关注；另一方面，质量型产业也逐渐成为经济发展中不可或缺的一部分。因此，在农业领域，数据分析技术发挥着越来越重要的作用。农业数据分析已经进入了一个新的阶段——互联网+大数据时代。然而，由于农业技术快速发展、复杂化等诸多原因导致传统的统计模型以及基于规则的决策方法难以适应这一新时代背景下的农业生产需求。如何利用大数据进行农业决策支持，是当前农业领域面临的一个巨大的挑战。

智能数据应用架构演进

为了解决上述问题，我们提出了以下的智能数据应用架构，它融合了云计算、大数据平台、人工智能、机器学习、数据库等技术，在数据采集、存储、处理、分析和展示的全流程中，通过云计算平台实现海量数据的实时处理，并结合人工智能、机器学习技术对传感器数据进行预测、回归和分类，从而对农业的各个环节进行决策支撑。该架构下，数据采集端依托于传感器设备实时收集数据，数据存储端则采用开源的分布式文件存储系统Hadoop；数据处理端主要由Hive、Pig等框架进行批处理和实时查询，基于机器学习算法对数据进行分类、聚类和回归；数据的分析和展示则依赖于基于互联网的大数据可视化工具如D3.js或Tableau等。通过以上智能数据应用架构，可以有效提升农业产品的整体性能，降低成本，并根据不同用户的实际需求提供定制化的服务。

特点

• 数据源广泛，包括传感器设备、传感网络、数据库、网络日志、位置信息等。
• 技术层次分明，包括云计算平台、大数据平台、人工智能、机器学习算法