物联网 (IoT) 通过将物理设备连接到网络，从而持续从各种来源收集数据，在生成大数据方面发挥着核心作用。 IoT 设备，如传感器、可穿戴设备或工业设备，旨在监控和传输有关其环境、操作或用户交互的实时信息。 这种持续的原始数据流（通常结构化为时间序列指标、事件日志或传感器读数）创建了构成大数据系统基础的海量数据集。 例如，一个智能工厂可能会部署数千个传感器，跟踪机器温度、振动水平和生产率，每天生成数 TB 的数据。
IoT 以两种关键方式促进大数据的发展：规模和粒度。 诸如环境传感器或车队跟踪器之类的设备会产生高频数据流（例如，每秒更新的 GPS 坐标），而诸如摄像头或麦克风之类的边缘设备会捕获非结构化数据（图像、音频）。 一个实际的例子是城市范围的交通管理系统，该系统使用 IoT 摄像头和车辆传感器来收集实时拥堵数据。 这种细粒度的、带有时间戳的信息可以对交通模式进行详细分析，但也需要能够处理高速数据摄取和存储的基础设施。 使用 IoT 数据的开发人员通常使用 Apache Kafka 等分布式系统或基于云的管道来管理这些工作负载。
然而，IoT 生成的数据带来了独特的挑战。 设备可能在连接受限的情况下运行，从而导致数据流不完整或延迟。 例如，偏远地区的农业传感器可能每天批量上传一次土壤湿度读数。 此外，IoT 系统通常需要在边缘进行预处理（例如，过滤传感器数据中的噪声）以减少传输到中央服务器的量。 开发人员必须设计架构，以平衡实时处理与资源约束，使用边缘计算框架（AWS IoT Greengrass）或 MQTT 等轻量级协议等工具。 这些考虑因素确保 IoT 数据可用于预测性维护或实时分析等大数据应用。