随着物联网的发展,感知设备在数据融合、信息交互、数据共享等技术的支撑下,创新出了多样的上层智能物联网应用。这些应用的底层监测终端设备来源于各行各业,产生了庞大且复杂的数据,然而因不同种类的数据监测终端所应用的信息交换标准不统一,造成了各行业数据大量堆积、难聚合,难共享,阻碍了关联各行业的智能应用的发展。如何对数据进行高效融合处理、快速查询、完成数据共享、并保证数据可靠是本文重点研究内容。本文以物联网平台多源感知数据为例,设计并实现了分布式数据融合管理系统。论文主要工作如下:1)设计了数据融合平台。平台可接入多种不同标准的监测终端,并对监测属性名依据其含义重新定义名字,进行统一格式转换、实现数据表属性与格式一致化,同时定义了严格的语法和转换规则检查机制,实现数据高效融合处理。2)设计了分布式实时库管理子系统。针对分布式物联网数据存取需要强实时性与一致性的要求,分三个层次实现:第一,对实时库数据切片完成启动、分布部署、管理以及邻居内存库数据对齐;第二,对库结构进行增删改查、实时刷新,通过组播应答方式保证强一致性,即用户任意时刻都可查到最新数据;第三,数据更新后对邻居广播,每个切片订阅相关修改并自动更新来保证弱一致性,即一段时间后邻居相关切片会逐渐达到一致状态且容忍部分数据丢失。3)设计了分布式数据融合管理架构。针对数据存储位置多样,用户读写困难的问题,设计了客户端代理与分布式集群。客户端代理将用户请求路由到分布式节点,并对上层透明。分布式集群实现读写分离、主从备份、异地灾备,减轻了单节点存储压力、实现负载均衡、保障数据可靠。针对实时数据总量庞大的问题,设计了数据采样,利用内存快照方式存储历史数据到持久化库,压缩数据总量。最后为管理人员提供了一种中心管理架构,负责统筹管理整个系统,提供所需配置下载、更新并监测各个模块的正常运行。最后,本系统在集群环境中实现了分布式数据融合管理系统的所有功能。并对系统各个模块的功能与性能进行了测试,测试结果验证了系统的可用性、可靠性和稳定性。