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Hadoop大數據技術開發實戰

為了解決nb專業代儲的問題，作者張偉洋 這樣論述：

本書以Hadoop及其周邊框架為主線，介紹了整個Hadoop生態系統主流的大資料開發技術。全書共16章，第1章講解了VMware中CentOS 7作業系統的安裝；第2章講解了大資料開發之前對作業系統集群環境的配置；第3~16章講解了Hadoop生態系統各框架HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper、HBase、Hive、Sqoop和資料即時處理系統Flume、Kafka、Storm、Spark以及分散式搜索系統Elasticsearch等的基礎知識、架構原理、集群環境搭建，同時包括常用的Shell命令、API操作、源碼剖析，並通過實際案例加深對各個框架的理解與應用。通過閱讀本

書，讀者即使沒有任何大資料基礎，也可以對照書中的步驟成功搭建屬於自己的大資料集群並獨立完成專案開發。 本書可作為Hadoop新手入門的指導書，也可作為大資料開發人員的隨身手冊以及大資料從業者的參考用書。 張偉洋 畢業于中國地質大學計算機科學與技術專業，先後就職于知名互聯網公司百度、慧聰網，任Java高級軟體工程師，互聯網旅遊公司任軟體研發事業部技術經理。目前供職于青島英穀教育科技股份有限公司，任大資料項目目講師，為數十所高校先後舉行多次大資料專題講座，對Hadoop及周邊框架ZooKeeper、Hive、HBase、Storm、Spark等有深入的研究。高等院校雲計算與大

資料專業課改教材《雲計算與大資料概論》《大資料開發與應用》的主要編寫者，百度文庫、百度閱讀簽約作者。 第1章  VMware中安裝CentOS 7 1 1.1  下載CENTOS 7鏡像文件 1 1.2  新建虛擬機器 5 1.3  安裝作業系統 9 第2章  CentOS 7集群環境配置 16 2.1  系統環境配置 16 2.1.1  新建用戶 17 2.1.2  修改用戶許可權 17 2.1.3  關閉防火牆 17 2.1.4  設置固定IP 18 2.1.5  修改主機名稱 22 2.1.6  新建資原始目錄 23 2.2  安裝JDK 23 2.3  克隆虛擬機

器 25 2.4  配置主機IP映射 29 第3章  Hadoop 31 3.1  HADOOP簡介 31 3.1.1  Hadoop生態系統架構 32 3.1.2  Hadoop 1.x與2.x的架構對比 33 3.2  YARN基本架構及組件 34 3.3  YARN工作流程 37 3.4  配置集群各節點SSH無金鑰登錄 38 3.4.1  無金鑰登錄原理 38 3.4.2  無金鑰登錄操作步驟 39 3.5  搭建HADOOP 2.X分散式集群 41 第4章  HDFS 48 4.1  HDFS簡介 48 4.1.1  設計目標 49 4.1.2  總體架構 49 4.1.3  主

要組件 50 4.1.4  文件讀寫 53 4.2  HDFS命令列操作 54 4.3  HDFS WEB介面操作 57 4.4  HDFS JAVA API操作 59 4.4.1  讀取數據 59 4.4.2  創建目錄 61 4.4.3  創建文件 62 4.4.4  刪除檔 63 4.4.5  遍歷檔和目錄 64 4.4.6  獲取檔或目錄的中繼資料 65 4.4.7  上傳本地檔 66 4.4.8  下載檔案到本地 66 第5章  MapReduce 68 5.1  MAPREDUCE簡介 68 5.1.1  設計思想 69 5.1.2  任務流程 70 5.1.3  工作原理 71

5.2  MAPREDUCE程式編寫步驟 74 5.3  案例分析：單詞計數 76 5.4  案例分析：數據去重 82 5.5  案例分析：求平均分 86 5.6  案例分析：二次排序 89 5.7  使用MRUNIT測試MAPREDUCE程式 97 第6章  ZooKeeper 100 6.1  ZOOKEEPER簡介 100 6.1.1  應用場景 101 6.1.2  架構原理 101 6.1.3  資料模型 102 6.1.4  節點類型 103 6.1.5  Watcher機制 103 6.1.6  分散式鎖 105 6.2  ZOOKEEPER安裝配置 106 6.2.1  單

機模式 106 6.2.2  偽分佈模式 108 6.2.3  集群模式 109 6.3  ZOOKEEPER命令列操作 112 6.4  ZOOKEEPER JAVA API操作 114 6.4.1  創建Java工程 114 6.4.2  創建節點 115 6.4.3  修改資料 118 6.4.4  獲取資料 118 6.4.5  刪除節點 123 6.5  案例分析：監聽伺服器動態上下線 124 第7章  HDFS與YARN HA 129 7.1  HDFS HA搭建 129 7.1.1  架構原理 130 7.1.2  搭建步驟 131 7.1.3  結合ZooKeeper進行HD

FS自動容錯移轉 137 7.2  YARN HA搭建 142 7.2.1  架構原理 142 7.2.2  搭建步驟 142 第8章  HBase 147 8.1  什麼是HBASE 147 8.2  HBASE基本結構 148 8.3  HBASE資料模型 149 8.4  HBASE集群架構 151 8.5  HBASE安裝配置 153 8.5.1  單機模式 153 8.5.2  偽分佈模式 155 8.5.3  集群模式 156 8.6  HBASE SHELL命令操作 160 8.7  HBASE JAVA API操作 164 8.7.1  創建Java工程 164 8.7.2

 創建表 164 8.7.3  添加數據 166 8.7.4  查詢資料 168 8.7.5  刪除資料 169 8.8  HBASE篩檢程式 170 8.9  案例分析：HBASE MAPREDUCE資料轉移 174 8.9.1  HBase不同表間資料轉移 174 8.9.2  HDFS資料轉移至HBase 180 8.10  案例分析：HBASE資料備份與恢復 183 第9章  Hive 185 9.1  什麼是HIVE 185 9.1.1  資料單元 186 9.1.2  資料類型 187 9.2  HIVE架構體系 189 9.3  HIVE三種運行模式 190 9.4  HIVE

安裝配置 191 9.4.1  內嵌模式 192 9.4.2  本地模式 195 9.4.3  遠端模式 198 9.5  HIVE常見屬性配置 200 9.6  BEELINE CLI的使用 201 9.7  HIVE資料庫操作 205 9.8  HIVE表操作 208 9.8.1  內部表 209 9.8.2  外部表 213 9.8.3  分區表 215 9.8.4  分桶表 219 9.9  HIVE查詢 223 9.9.1  SELECT子句查詢 224 9.9.2  JOIN連接查詢 230 9.10  其他HIVE命令 233 9.11  HIVE中繼資料表結構分析 235 9.

12  HIVE自訂函數 237 9.13  HIVE JDBC操作 239 9.14  案例分析：HIVE與HBASE整合 242 9.15  案例分析：HIVE分析搜狗使用者搜索日誌 246 第10章  Sqoop 251 10.1  什麼是SQOOP 251 10.1.1  Sqoop基本架構 252 10.1.2  Sqoop開發流程 252 10.2  使用SQOOP 253 10.3  資料導入工具 254 10.4  資料匯出工具 259 10.5  SQOOP安裝與配置 261 10.6  案例分析：將MYSQL表數據導入到HDFS中 262 10.7  案例分析：將HDFS

中的資料匯出到MYSQL中 263 10.8  案例分析：將MYSQL表數據導入到HBASE中 264 第11章  Kafka 267 11.1  什麼是KAFKA 267 11.2  KAFKA架構 268 11.3  主題與分區 269 11.4  分區副本 271 11.5  消費者組 273 11.6  資料存儲機制 274 11.7  集群環境搭建 276 11.8  命令列操作 278 11.8.1  創建主題 278 11.8.2  查詢主題 279 11.8.3  創建生產者 280 11.8.4  創建消費者 280 11.9  JAVA API操作 281 11.9.1

 創建Java工程 281 11.9.2  創建生產者 281 11.9.3  創建消費者 283 11.9.4  運行程式 285 11.10  案例分析：KAFKA生產者攔截器 287 第12章  Flume 294 12.1  什麼是FLUME 294 12.2  架構原理 295 12.2.1  單節點架構 295 12.2.2  組件介紹 296 12.2.3  多節點架構 297 12.3  安裝與簡單使用 299 12.4  案例分析：日誌監控（一） 302 12.5  案例分析：日誌監控（二） 304 12.6  攔截器 306 12.6.1  內置攔截器 307 12.6.

2  自訂攔截器 310 12.7  選擇器 313 12.8  案例分析：攔截器和選擇器的應用 315 12.9  案例分析：FLUME與KAFKA整合 319 第13章  Storm 322 13.1  什麼是STORM 322 13.2  STORM TOPOLOGY 323 13.3  STORM集群架構 324 13.4  STORM流分組 326 13.5  STORM集群環境搭建 329 13.6  案例分析：單詞計數 332 13.6.1  設計思路 332 13.6.2  代碼編寫 333 13.6.3  程式運行 339 13.7  案例分析：STORM與KAFKA整合

341 第14章  Elasticsearch 347 14.1  什麼是ELASTICSEARCH 347 14.2  基本概念 348 14.2.1  索引、類型和文檔 348 14.2.2  分片和副本 348 14.2.3  路由 349 14.3  集群架構 350 14.4  集群環境搭建 352 14.5  KIBANA安裝 355 14.6  REST API 357 14.6.1  集群狀態API 357 14.6.2  索引API 358 14.6.3  文檔API 360 14.6.4  搜索API 363 14.6.5  Query DSL 365 14.7  HEA

D外掛程式安裝 371 14.8  JAVA API操作：員工資訊 375 第15章  Scala 379 15.1  什麼是SCALA 379 15.2  安裝SCALA 380 15.2.1  Windows中安裝Scala 380 15.2.2  CentOS 7中安裝Scala 381 15.3  SCALA基礎 382 15.3.1  變數聲明 382 15.3.2  資料類型 383 15.3.3  運算式 385 15.3.4  迴圈 386 15.3.5  方法與函數 388 15.4  集合 391 15.4.1  陣列 391 15.4.2  List 393 15.4.

3  Map映射 394 15.4.4  元組 396 15.4.5  Set 396 15.5  類和對象 398 15.5.1  類的定義 398 15.5.2  單例對象 399 15.5.3  伴生對象 399 15.5.4  get和set方法 400 15.5.5  構造器 402 15.6  抽象類別和特質 404 15.6.1  抽象類別 404 15.6.2  特質 406 15.7  使用ECLIPSE創建SCALA專案 408 15.7.1  安裝Scala for Eclipse IDE 408 15.7.2  創建Scala項目 409 15.8  使用INTELLI

J IDEA創建SCALA專案 410 15.8.1  IDEA中安裝Scala外掛程式 410 15.8.2  創建Scala項目 414 第16章  Spark 416 16.1  SPARK概述 416 16.2  SPARK主要組件 417 16.3  SPARK運行時架構 419 16.3.1  Spark Standalone模式 419 16.3.2  Spark On YARN模式 421 16.4  SPARK集群環境搭建 423 16.4.1  Spark Standalone模式 423 16.4.2  Spark On YARN模式 425 16.5  SPARK H

A搭建 426 16.6  SPARK應用程式的提交 430 16.7  SPARK SHELL的使用 433 16.8  SPARK RDD 435 16.8.1  創建RDD 435 16.8.2  RDD運算元 436 16.9  案例分析：使用SPARK RDD實現單詞計數 441 16.10  SPARK SQL 448 16.10.1  DataFrame和Dataset 448 16.10.2  Spark SQL基本使用 449 16.11  案例分析：使用SPARK SQL實現單詞計數 452 16.12  案例分析：SPARK SQL與HIVE整合 454 16.13  案

例分析：SPARK SQL讀寫MYSQL 457 前言 當今互聯網已進入大資料時代，大資料技術已廣泛應用于金融、醫療、教育、電信、政府等領域。各行各業每天都在產生大量的資料，資料計量單位已從B、KB、MB、GB、TB發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB。預計未來幾年，全球資料將呈爆炸式增長。谷歌、阿裡巴巴、百度、京東等互聯網公司都急需掌握大資料技術的人才，而大資料相關人才卻出現了供不應求的狀況。 Hadoop作為大資料生態系統中的核心框架，專為離線和大規模資料處理而設計。Hadoop的核心組成HDFS為海量資料提供了分散式存儲；MapReduce則為海量資料

提供了分散式運算。很多互聯網公司都使用Hadoop來實現公司的核心業務，例如華為的雲計算平臺、淘寶的推薦系統等，只要和海量資料相關的領域都有Hadoop的身影。 本書作為Hadoop及其周邊框架的入門書，知識面比較廣，涵蓋了當前整個Hadoop生態系統主流的大資料開發技術。內容全面，代碼可讀性強，以實操為主，理論為輔，一步一步手把手對常用的離線計算以及即時計算等系統進行了深入講解。 全書共16章，第1章講解了VMware中CentOS 7作業系統的安裝；第2章講解了大資料開發之前對作業系統集群環境的配置；第3~16章講解了Hadoop生態系統各框架HDFS、MapReduce、YARN、Z

ooKeeper、HBase、Hive、Sqoop和資料即時處理系統Flume、Kafka、Storm、Spark以及分散式搜索系統Elasticsearch等的基礎知識、架構原理、集群環境搭建，同時包括常用的Shell命令、API操作、源碼剖析，並通過實際案例加深對各個框架的理解與應用。 那麼如何學習本書呢？ 本書推薦的閱讀方式是按照章節順序從頭到尾完成閱讀，因為後面的很多章節是以前面的章節為基礎，而且這種一步一個腳印、由淺入深的方式將使你更加順利地掌握大資料的開發技能。 學習本書時，首先根據第1、2章搭建好開發環境，然後依次學習第3~16章，學習每一章時先瞭解該章的基礎知識和框架的架

構原理，然後再進行集群環境搭建、Shell命令操作等實操練習，這樣學習效果會更好。當書中的理論和實操知識都掌握後，可以進行舉一反三，自己開發一個大資料程式，或者將所學知識運用到自己的程式設計項目上，也可以到各種線上論壇與其他大資料愛好者進行討論，互幫互助。 本書可作為Hadoop新手入門的指導書籍或者大資料開發人員的參考用書，要求讀者具備一定的Java語言基礎和Linux系統基礎，即使沒有任何大資料基礎的讀者，也可以對照書中的步驟成功搭建屬於自己的大資料集群，是一本真正的提高讀者動手能力、以實操為主的入門書籍。通過對本書的學習，讀者能夠對大資料相關框架迅速理解並掌握，可以熟練使用Hadoop

集成環境進行大資料專案的開發。 讀者若對書中講解的知識有任何疑問，可關注下面的公眾號聯繫筆者，還可以在該公眾號中獲取大資料相關的學習教程和資源。   掃描下述二維碼可以下載本書原始程式碼：   由於時間原因，書中難免出現一些錯誤或不準確的地方，懇請讀者批評指正。 張偉洋 2019年5月於青島  

物聯網之芯：感測器件與通信晶片設計

為了解決nb專業代儲的問題，作者曾凡太 這樣論述：

本書為“物聯網工程實戰叢書”第2卷。書中從物聯網工程的實際需求出發，闡述了感測器件與通信晶片的設計理念，從設計源頭告訴讀者我要設計什麼樣的晶片。積體電路設計是一門專業的技術，其設計方法和流程有專門著作介紹，不在本書講述範圍之內。 本書適合作為高等院校物聯網工程、通信工程、網路工程、電子資訊工程、微電子和積體電路等相關專業的教材，也適合感測器和晶片研發人員閱讀，另外也適合作為智慧城市建設等政府管理部門相關人員的參考讀物。 叢書序 序言 第1章 物聯網積體電路（IoT IC）晶片設計概述1 1.1 集成感測器件技術演進2 1.2 物聯網積體電路晶片分類3 1.3 物聯網積體

電路晶片設計要求4 1.3.1 物聯網積體電路晶片設計一般要求4 1.3.2 物聯網邊緣層設備IC晶片設計要求5 1.3.3 物聯網中間層設備IC晶片設計要求6 1.3.4 物聯網核心層設備IC晶片設計要求7 1.3.5 物聯網積體電路晶片安全性設計8 1.3.6 物聯網積體電路晶片低功耗設計9 1.4 物聯網積體電路晶片生態圈構建9 1.4.1 英特爾佈局雲端物聯網11 1.4.2 Marvell做業界最全晶片平臺解決方案11 1.4.4 TI建立協力廠商物聯網雲服務生態系統12 1.5 物聯網積體電路晶片定制化之變13 1.6 物聯網積體電路晶片產業化發展13 1.6.1 物聯網積體電路晶

片技術發展趨勢14 1.6.2 IC企業在物聯網領域的佈局23 1.6.3 感測器晶片和通信晶片是物聯網積體電路晶片產業的方向28 1.7 本章小結29 1.8 習題29 第2章 積體電路製造與設計基礎30 2.1 積體電路發展簡史30 2.2 積體電路產業變遷32 2.3 積體電路分類與命名規則35 2.3.1 按電路屬性、功能分類35 2.3.2 按集成規模分類37 2.3.3 按導電類型分類38 2.3.4 按用途分類38 2.3.5 按外形分類39 2.3.6 積體電路命名規則39 2.4 積體電路製造40 2.4.1 晶圓製造40 2.4.2 晶圓生產工藝流程44 2.4.3 積體

電路生產流程44 2.4.4 積體電路工藝46 2.4.5 CMOS工藝49 2.5 積體電路封裝49 2.5.1 積體電路封裝技術49 2.5.2 積體電路封裝形式枚舉52 2.6 積體電路微組裝工藝58 2.6.1 不同工藝晶片組裝58 2.6.2 積體電路組裝案例59 2.7 數位積體電路設計概要62 2.8 本章小結64 2.9 習題64 第3章 物聯網感測器件設計65 3.1 感測器件概述65 3.2 材料型感測器66 3.2.1 材料型感測器的基礎效應66 3.2.2 感測器半導體材料特性設計68 3.2.3 摻雜工藝改變半導體敏感特性69 3.2.4 設計材料成分，改變製造工藝

，調節敏感特性72 3.3 結構型感測器73 3.3.1 電阻敏感結構74 3.3.2 電感敏感結構75 3.3.3 電容敏感結構78 3.4 半導體敏感器件81 3.4.1 磁敏元件結構81 3.4.2 濕敏元件結構85 3.4.3 光敏元件結構88 3.4.4 氣敏元件結構93 3.5 生物敏感元件結構95 3.5.1 酶感測器結構95 3.5.2 葡萄糖感測器結構97 3.5.3 氧感測器結構99 3.6 圖像敏感元件結構101 3.6.1 CCD圖像感測器101 3.6.2 CMOS圖像感測器106 3.6.3 色敏三極管108 3.7 感測器介面技術109 3.7.1 感測器融合11

0 3.7.2 I3C匯流排協定111 3.8 幾種感測器設計實例116 3.8.1 MEMS感測器概述117 3.8.2 微機電系統（MEMS）壓力感測器118 3.8.3 微機電系統（MEMS）加速度感測器118 3.8.4 智慧壓力感測器119 3.8.5 智慧溫濕度感測器121 3.8.6 智慧液體渾濁度感測器121 3.9 本章小結122 3.10 習題123 第4章 物聯網通信積體電路設計124 4.1 通信電路概述124 4.1.1 物聯網常用通信方式124 4.1.2 物聯網通信電路進展128 4.2 物聯網有線通信電路設計130 4.2.1 RS232電路設計131 4.2

.2 用VHDL設計UART收發電路132 4.2.3 用Verilog HDL設計USART收發電路135 4.2.4 RS485電路設計141 4.2.5 光纖收發器電路142 4.2.6 USB 2.0介面電路設計143 4.2.7 USB 3.0晶片設計147 4.2.8 USB 3.0轉千兆乙太網單晶片設計148 4.3 物聯網無線通訊技術150 4.3.1 物聯網無線通訊技術概述150 4.3.2 物聯網無線通訊技術特性154 4.4 RFIC晶片設計155 4.4.1 RFIC 設計歷程156 4.4.2 RFIC設計流程156 4.4.3 RFIC設計行業的衰落160 4.4.

4 幾款射頻晶片性能一覽161 4.5 WiFi晶片設計163 4.5.1 WiFi晶片產業概況164 4.5.2 WiFi晶片設計171 4.5.3 WiFi無線收發基帶處理器設計174 4.5.4 WiFi晶片設計案列186 4.5.5 5G WiFi技術191 4.6 藍牙晶片設計193 4.6.1 TI CC2541藍牙晶片概述193 4.6.2 TI CC2541藍牙晶片RF片載系統195 4.6.3 TI CC2541藍牙晶片開發工具195 4.6.4 TI CC2541 藍牙低功耗解決方案196 4.7 本章小結197 4.8 習題197 第5章 窄帶物聯網（NB-IoT）19

8 5.1 NB-IoT概念198 5.2 NB-IoT商業模式199 5.3 NB-IoT技術標準200 5.4 NB-IoT實現高覆蓋、大連接、微功耗、低成本的技術路線201 5.4.1 NB-IoT提升無線覆蓋的方法201 5.4.2 NB-IoT實現大連接的關鍵技術203 5.4.3 NB-IoT實現低成本的技術路線204 5.4.4 NB-IoT實現低功耗的措施206 5.5 NB-IoT晶片設計208 5.5.1 NB-IoT晶片設計目標208 5.5.2 物聯網晶片生產廠商產品一覽209 5.5.3 NB-IoT終端晶片系統結構213 5.5.4 Rx架構的選擇216 5.5.5

Rx混頻器（Mixer）設計216 5.5.6 Rx直流偏移消除電路218 5.5.7 Tx中的模擬基帶219 5.6 NB-IoT業務範圍、應用場景及競爭挑戰221 5.6.1 NB-IoT主要業務範圍221 5.6.2 NB-IoT應用場景222 5.6.3 NB-IoT發展與挑戰223 5.7 本章小結223 5.8 習題224 第6章 “芯”隨“物”動，“物”依“芯”聯 物聯網晶片產業範疇 物聯網（IoT）被認為是世界產業技術革命的第三次浪潮，有著前所未有的大市場。隨著物聯網的普及，作為核心設備的晶片也迎來蓬勃發展，成為物聯網產業競爭的制高點。在千億連接和萬

億市場的吸引之下，運營商、通信設備商、IT廠商、軟體公司和互聯網企業等各方勢力，紛紛競逐這個潛力無窮的“風口”市場。 物聯網晶片產業主要包括RFID晶片、移動晶片、M2M晶片、微控制器晶片、無線感測器晶片、安全晶片、移動支付晶片、通信射頻晶片和身份識別類晶片等。囊括在物聯網這個術語中的器件有感測器、各種類型的處理器、越來越多的片上和片外記憶體、I/O介面和chipsets。封裝這些器件的不同方法也在不斷湧現，包括雲中定制ASIC、各種各樣的SoC、用於網路和伺服器的2.5D晶片，以及用於MEMS和感測器集群的fan-out晶圓級封裝技術。移動晶片作為連接物聯網的核心器件，也是整個網路資訊傳送

的樞紐。 物聯網晶片產業現狀 目前我國物聯網晶片的研發企業由於缺乏相關技術人才，創新服務能力不足，再加上晶片設計週期長、風險高等因素，導致了在晶片領域一直處於劣勢。我國晶片產業的產業基礎、產業結構、產業規模和創新能力與發達國家相比還有很大差距，技術空白點很多，骨幹企業規模和利潤都遠遠不及競爭對手。我國物聯網發展對晶片需求龐大，核心晶片主要依賴進口。以感測器為例，中高端感測器進口比例高達80%，傳感晶片進口比例高達90%，跨國公司在中國MEMS感測器市場占比高達60%。 全球產業正在整合，產業模式在變，中國積體電路產業只有靠創新的研發、創新的思維，才能找到正確路徑，避免掉入陷阱。物聯網產業

規模發展需要跨越三大壁壘：行業壁壘、技術壁壘和需求壁壘。如何突破物聯網晶片產業的核心關鍵技術，正成為我國晶片產業界要考慮的重點。 如何在IC層面推進物聯網技術的創新？從不同視角看物聯網會有不同的理解。 物聯網專家看物聯網：物聯網晶片要微功耗、低成本、多功能。晶片企業看物聯網：小晶片，大機會。投資機構看物聯網：只投物聯網晶片創業公司，這絕對是產業鏈的上游。 物聯網晶片創業挑戰 無論是做物聯網晶片、模組，還是做終端產品，創業的風險其實都很大。物聯網晶片的定位是位於整個產業鏈的上游，雖然投入非常大，門檻也很高，但進入後競爭者想要加入的難度會很高。物聯網市場的長尾效應，讓這些新加入的晶片公司能

夠在廣闊而分散的市場中找到自己的一席之地。晶片市場運營環境正在由運營商需求為主導向行業使用者需求為主導轉變，所以在這個階段，晶片初創企業與行業巨頭並不是競爭對手，而是開拓各自領域的行業夥伴。 物聯網晶片設計聽上去像是很簡單的主題，但深入一點就會發現，物聯網並不是單一的主題，肯定沒有什麼類型的晶片可以構成物聯網的廣泛應用和市場普適。 開發用於汽車、醫療設備和工業控制系統的晶片，還存在安全性的考量。這會帶來額外的複雜度和成本，另外還需要額外的時間來設計、驗證和調試這些設備。 在物聯網邊緣，這些設備盡可能地與設計目標相符。它們會將數以十億計的事物連接到互聯網。它們必須要廉價，必須出現在現場，必

須要能與物理世界進行交互，並且必須滿足低功耗要求。通過感測器和執行器與現實世界交互，涉及高電壓、物理學、MEMS和光子學這樣的領域。物聯網晶片設計需要更可靠、更安全，還需要滿足一些行業標準，比如汽車領域的ISO 26262或用於工業物聯網（IIoT）的OMAC和OPC工業標準。這些都會導致成本增長，也會拉長這些設備上市的時間。尤其是在移動電子產品領域，需要非常低的功耗以延長電池壽命，這需要複雜的電源管理，進一步增加了產品價格和設計複雜性。 “芯”隨“物”動：技能實力確定物聯網“江湖地位” 晶片的功能、性能和成本隨物聯網工程應用而動態變化。實現這些變化，要靠晶片設計企業的研發和技術實力。

（1）誰是霸主？群雄逐鹿核心戰場 萬物互聯離不開小小的晶片，包括華為、聯發科、英特爾和高通在內的行業巨頭紛紛發力物聯網晶片。晶片是物聯網時代的戰略制高點，誰能掌握核心技術，誰就能成為物聯網產業的霸主。 戰鼓擂響，深耕手機晶片市場多年的聯發科聚焦物聯網晶片，推出新一代客制化WiFi無線晶片平臺系列MT7686、MT7682和MT5932，這3款晶片具備了更多實用功能，功耗大大降低（約90%），喚醒時間小於0.1秒，開發者在開發新產品時能獲得周到的技術支援。 華為積極戰略佈局物聯網領域，高度集成的Boudica 120晶片將大規模發貨。預計全球將有20多個國家都部署NB-IoT（窄帶物聯網）

網路。華為已經與40多家合作夥伴展開合作，涉及20多個行業業態，在智慧停車和消防領域的應用處於領先地位。 風靡城市的共用單車是窄帶物聯網技術最大的應用市場之一。搭載物聯網晶片的單車將從一種出行方式擴展為一種生活方式。摩拜不僅牽手高通，在新款單車中加入高通的最新物聯網晶片，還與華為達成戰略合作，在窄帶物聯網應用及創新等領域開展深度合作。 物聯網成為推動世界高速發展的重要生產力，各國都在投入鉅資深入研究探索，我國也不例外。工信部發佈《關於實施深入推進提速降費、促進實體經濟發展2017專項行動的意見》，提出了NB-IoT商業化的具體方向，加快NB-IoT商用進程，包括拓展蜂窩物聯網在工業互聯網、

城市公共服務及管理等領域的應用，支援智慧工廠、智慧聯網汽車等創新業態發展。 （2）誰執牛耳？專利才是爭奪目標 物聯網萬億“蛋糕”雖然美味，但想要咬下去並不是那麼容易。在2G、3G甚至4G時代，中國企業並沒有佔據先發優勢，尤其是在核心技術方面，頻頻吃了專利的虧。例如，高通在CDMA領域擁有3 900多項專利，核心專利600多項，占CDMA所有專利的27%，壟斷了全球92%以上的CDMA市場。在中國，這一比例幾乎達到100%。吃過專利虧的中國企業在佈局物聯網時，更應該未雨綢繆，在專利上加大投入，儘早掌握行業的話語權。 根據諮詢公司LexInnova發佈的物聯網專利調查報告顯示，晶片廠商和網路

設備製造商在物聯網專利方面，晶片巨頭高通和英特爾排名前兩位，專利數量是第三名的兩倍。 物聯網發展還處在初級階段，變數還很多，但可以肯定的是，這將是一場激烈的專利戰。 （3）全面出擊？高通推出系列方案 高通公司第一個產品系列是移動SoC。它保留了高通為智慧手機打造的晶片性能；為了適應物聯網的需求，做了相應的軟硬體調整和改動，使其兼具強勁計算性能和聯網能力。 第二個產品系列是應用SoC。它由高通和穀歌聯手打造，集成Google Android Things軟體系統，支援觸控式螢幕、攝像頭及Google Assistant家居中樞產品的應用。家庭環境的物聯網產品只需要支援WiFi連接，不太需

要4G LTE的連接能力。通過減少對蜂窩技術的支援，優化應用SoC的成本。應用SoC可以用於智慧助手類產品、溫度調節器、安全類產品，甚至智慧冰箱。哈曼和聯想分別與高通合作，宣佈採用高通家居中樞平臺開發家居產品。 第三個產品系列是LTE SoC。它支援面向物聯網的4G LTE連接，譬如NB-IoT和e-MTC。LTE SoC系列除了支援LTE蜂窩連接外，還可利用其內置的ARM Cortex M系統微型控制器提供一定的計算性能。此系列非常適合智慧城市的相關應用。 第四個產品系列是連接SoC。這個系列僅內嵌了MCU，因此計算性能有限；在連接方面，僅支持WiFi、藍牙及802.15.4連接。 第五

個產品系列是藍牙SoC。它結構簡單，擁有微型控制器，僅支援藍牙無線連接。 高通還和亞馬遜、微軟合作，在晶片的M4微型控制器中集成了它們的雲平臺SDK。通過這兩款平臺，高通的客戶可以為家居打造成本較低，但仍然具備智慧特性的產品。 “物”依“芯”聯：設計新概念、新技術和新方法 萬物互聯，依賴物聯網晶片。聯網設備種類繁多，對物聯網晶片的功能和性能提出了更多要求。物聯網晶片涉及的新概念、新技術和新方法層出不窮。 （1）eMTC與NB-IoT，3GPP的新寵 隨著物聯網的進步和成長，許多行業都在期待有一個低成本、微功耗、更高節點密度的LTE晶片，為行業帶來革命性的改變。為了應對這些要求，國際化

組織3GPP宣佈了兩個全新的LTE規格，一個是Cat-M1（eMTC），另一個是Cat-NB1（NB-IoT）。eMTC與NB-IoT在運營商佈局LTE時，複用現有的FDD-LTE和TDD-LTE的網路基本設施。因此通過少量的設備投資，網路就可以實現對Cat-NB1和Cat-M1的雙模支持，從而更高效、快速地支持物聯網的演進與成長。晶片性能高達1.2Gbps的峰值速率，支援全網通、雙SIM卡、雙VoLTE和LAA，首批商用終端即將上市。 （2）軟硬體協同設計方法縮短設計週期 zGlue提供晶片與系統設計方案，將物聯網產品設計與製造相結合，具有高集成度、系統靈活、成本更低、風險更低和上市時間

更短等特點。zGlue提供了一個完整的產品設計解決方案，包括zCAD軟體、ZIP集成平臺、zGlueSmart FabricTM系統管理基片和zGlue ZipPlet StoreTM。研發人員可以訪問zGlue ZipPlet StoreTM，從供應商提供的晶片組中選擇並配置所需功能，自動在zGlueSmart FabricTM上生成滿足市場需求的晶片產品。zGlue Zip設計自動生成硬體和軟體發展環境，在設計平臺上立即開始功能驗證，所以從產品概念到批量生產的研發週期被縮短，上市時間也提前了。 （3）eSIM晶片應用普及 eSIM卡的概念就是將傳統的SIM卡直接集成在各種物聯網晶片之上

，而不是作為獨立的可移除零部件加入設備中，使用者無須插入物理SIM卡。 如果說SIM卡是移動互聯時代的物種，那麼eSIM就是專門為萬物互聯時代量身打造的嵌入式集成晶片。簡單概括，eSIM具備不占空間、低成本、高安全等特性，在技術上有著SIM卡無法比擬的優勢。eSIM將成為物聯網設備的中樞神經。 目前，eSIM已經應用到了車聯網、共用單車和消費級電子設備等眾多領域。摩拜單車最新的智慧鎖就是基於eSIM晶片設計，實現了更省電、終身免維護，且防盜能力強等特點。eSIM這顆“芯”已經成為萬物互聯的硬體載體和安全信任的根本。 物聯網技術在智慧公用領域的應用由來已久。應用在表具（燃氣表、水錶和電錶）

上的“GPRS無線遠傳方案”通過GPRS移動通信網路實現伺服器與表具資料的資訊交互。物聯網表在實際應用中存在維護成本高、改造成本大、功耗大，以及在實際應用中往往長時間暴露於外部環境，使得傳統實體SIM卡容易氧化而引起接觸不良和掉線等問題。eSIM晶片可以避免此類問題，有效提高應用的穩定性和可靠性，從而大大降低實際運營中的維護成本。 智慧醫療領域中物聯網技術的應用已經逐步深入。但是在複雜的應用場景中，當前智慧醫療設備往往受到干擾性強、攜帶不方便等因素的困擾，導致實際應用效果不盡如人意。 智慧醫療設備通過內置eSIM卡技術避免了實體SIM卡的空間限制，有效縮小了配件產品的體積，可以輔助實現多種

醫療設備便捷式設計的實現，從而拓寬使用場景，有效提高抗干擾性，提升資料傳輸的可靠性和穩定性。因此，內置eSIM卡技術的應用對於便捷式智慧醫療設備業務拓展和功能延展有著重要意義。中國聯通正式宣佈在6座城市率先啟動“eSIM一號雙終端”業務的辦理，這也意味著可穿戴設備可以和使用者手機共用號碼。 （4）SDR概念加速研發進程 在通用的硬體平臺上用軟體實現各種通信模組的SDR（Software Defined Radio，軟體定義無線電）概念，其實早在3G時代就已經出現了。物聯網晶片企業從技術分類上來看，其實只有兩大類：一類是用傳統ASIC（Application Specific Integra

ted Circuit，專用積體電路）方式；另一類就是以SDR做物聯網晶片前端設計的方式。 低頻次連接、傳輸速率低的物聯網的出現，恰恰使SDR功耗高的短板變得不再重要，而使得軟體屬性晶片（泛指通過軟體設計的晶片，如SDR（軟體定義無線電）和SDN（軟體定義網路）基於FPGA基片，通過軟體程式設計而開發的晶片）特有的反覆運算迅速、製作成本低、定制化開發快等技術優勢被放大。基於SDR的物聯網晶片解決方案支援NB-IoT和LORA技術的雙模產品，可應用于智慧城市、智慧消防、智慧健康和智慧三表等領域。 （5）用於神經網路計算的高性能晶片 麻省理工學院（MIT）的研究人員開發出了一種可用於神經網路

計算的高性能晶片。該晶片的處理速度可達其他處理器的7倍之多，而所需的功耗卻比其他晶片少94%~95%。未來這種晶片將有可能被使用在運行神經網路的移動設備或物聯網設備上。 處理器在進行計算的時候，會在記憶體中來回移動資料。由於機器學習演算法需要大量的運算，因此在來回移動資料的時候會消耗大量能源。這些計算可以被簡化成一種具體的操作，這種操作被稱為點積（dot product）。他們的想法是，是否可以將這個點積功能部署到記憶體中，從而不用再不斷地移動這些資料。 神經網路晶片會將節點的輸入值轉化為電壓，然後在進行儲存和進一步處理的時候將其轉換為數位形式。這種做法讓這塊晶片能夠在一個步驟中同時對16個

節點的點積進行計算，而且無須在記憶體和處理器之間移動資料。這種處理方法更加接近於人類大腦的工作方式。 （6）積體電路工藝和封裝技術 物聯網晶片設計流程和製造工藝都必須創新，其中包括功率管理、電路簡化和成本降低。晶片的工藝節點從55nm遷移到28nm會節省更多成本。隨著工藝的發展，成本還會繼續下降。 另外還有其他降低成本的方法，如將多個感測器封裝到一個集群中以實現規模經濟的方法。這種方法背後的思想是，即使並不是所有的感測器都會被使用，但生產集群感測器的成本還是比單獨生產單個感測器的成本更低。 （7）虹雲工程推動物聯網覆蓋範圍 中國正在積極推進網路演進，發展下一代網路技術。有報導稱，中國

的虹雲工程會在2018年底發射首顆技術驗證星，開展低軌寬頻通信演示驗證及應用示範。2022年，中國將部署和運營整個衛星系統，構建156顆衛星組成的天基寬頻互聯網，形成以低軌寬頻通信為主，兼顧導航和遙感的綜合資訊系統。屆時，無論我們身處沙漠、海洋或飛機上，都能享受與家裡一樣的上網速度和服務體驗。 美國太空探索技術公司SpaceX星鏈（Starlink）計畫將開展對地通信測試。該專案計畫在2024年前發射近1.2萬顆小衛星，向全世界推出高速互聯網服務，助力物聯網的普及和發展。 關於本書 本書是“物聯網工程實戰叢書”的第2卷——《物聯網之芯：感測器件與通信晶片設計》。本書基於物聯網工程的實際應

用，系統介紹了感測器件與通信晶片的設計理念與方法，從源頭告訴讀者需要設計什麼樣的晶片，以及如何去設計這樣的晶片。 僅以此文致敬那些為物聯網的發展做出貢獻的工程師們！同時感謝在本書寫作和出版過程中提供過幫助的各位朋友！本書參考了較多文獻，但因為所參考的文獻繁多，未能一一列出，非常感謝文獻作者對促進我國物聯網工程技術的繁榮和發展所做出的貢獻。 曾凡太 于山東大學 2018年10月

製造服務化科技服務業者之價值創造

為了解決nb專業代儲的問題，作者莊浩緯 這樣論述：

優質而踏實的造物作業，已然是台灣不可忽視的實力，製造業更佔台灣 GDP 31%，而品牌商在沒有製造業的協助下也無法完成可供消費者使用的終端產品。隨著全球製造能力和效率的躍進，經濟發展的典範從製造生產轉至服務作為，亦使代工為主的製造業廠商，透過長期產業知識和技術的累積，轉型成具有含量高專屬知識的科技服務業，運用其知識內涵到各項生活場景的服務，提供軟硬體加服務的解決方案。本研究以製造服務化的科技服務業者為核心研究對象，針對業者同時對品牌商與終端使用者進行的服務價值建構，探究業者對雙方所提供的市場價值、價值共創過程，以及製造服務化科技服務業者的內部執行與作為。透過「價值提升」、「價值共創」、「智慧

資本」、「組織作為」四項分析構面為主軸，研究選擇兩家過去專職製造代工，且為該領域領導廠商，現行有提供相關應用的全面解決方案服務，進行深入的個案研究。經由分析與討論後獲得以下列結論：結論一：為滿足終端使用者使用上的情境價值：品牌商尋求製造服務化科技服務業者所擁有的專屬知識，補足己身較弱勢的技術領域，以回應終端使用者的評論；製造服務化的科技服務業者則在其一站式服務中，為產品加入多種使用情境模式，提升創新生活目標。結論二：製造服務化的科技服務業者利用資訊科技系統和實體互動，來加強三方的價值共創。與品牌商的價值共創互動，使雙方不同領域的知識，得快速且有效的進入產品和服務中；與終端消費者的價值共創互動，

為產品和服務加入使用者意見，包含「溝通階段前」、「使用階段」的直接接觸，成為生產中修改的依據，和未來對品牌商「溝通階段」的資訊來源。結論三：製造服務化的科技服務業者由客戶資本和第四方專業知識提供者，建構不同類型產品的服務模式和智慧資本累積，造就由業者發貣商業模式的市場機會。創新中介者的角色帶來產品延伸的可能。結論四：組織作為、智慧資本、品牌商和終端消費者的價值共創，是相互雙向流通的，形成更完善的服務項目。相較於過去文獻多為知識密集服務業單點的服務建構，或業者與商業客戶、業者與消費者的雙向互動，本研究指出製造服務化的科技服務業者同時掌握品牌商客戶和終端使用者，三方價值共創的互動交流情形，及其角色

定位和功能的重要性，和業者內部組織作為智慧資本累積的關聯性。