随着信息技术的飞速发展,各类数据源产生的数据量持续增加,尤其是大数据和物联网（Io T,Internet of Things）等新兴技术引发的数据增长。在如此庞大、快速且持续的数据流中,提取有价值的信息供人们使用面临着众多挑战。近年来,越来越多的领域对于海量、高速流式数据进行实时处理的需求日益强烈,尽管深度学习技术在Io T观测数据的建模和分析任务方面已取得显著成果。但是,针对具有“概念漂移”特性的数据,尚未对其进行充分探索,如何有效解决数据流中“概念漂移”问题仍是一大挑战。此外,面对特定流式数据处理场景,满足物联网领域不断增长的实时数据处理需求变得尤为重要。因此,研究领域的关注焦点在于探索和开发具备实时、动态数据处理与分析能力的流式计算架构和系统。为实现这一目标,需要充分挖掘数据中蕴含的信息价值,构建高效、可扩展且可靠的实时数据处理方案,以满足持续增长的数据处理需求。针对上述问题和挑战,本文的工作内容主要集中在两个方面:（1）为解决物联网流式数据中的概念漂移问题,本研究结合在线学习理论和深度学习算法,提出了在线深度学习算法ECNN和ODLVAE。特别是ODLVAE算法,具备动态更新、冷启动、适用于平稳和非平稳数据流等特性,表现出强大的不确定性适应能力、自适应性和灵活性,有效解决了流式数据概念漂移问题。本研究在公开数据集和团队采集的数据集上进行了实验验证,结果表明该算法具有良好的精度与性能。（2）针对具体物联网业务场景中流式数据处理所面临的数据存储、数据乱序、及数据重复等问题,提出了相应的解决方案。基于Kafka、Flink等流式数据处理框架,提出了一系列解决方案,包括数据存储优化、乱序处理及数据去重等,有效地提高了流式数据处理的效率和准确性。针对上述内容,设计了支撑在线学习方案的分布式流处理架构与系统。本研究依托多种大数据技术,构建了满足实时性、容错性与高可用的分布式集群和系统,确保了流式数据处理的稳定性和可靠性。此外,该框架表现出了卓越的扩展能力和灵活性,能够适应各种业务场景的需求。