只是问一个愚蠢的问题，希望有人能回答这个问题。
我对MQTT经纪人感到困惑。基本上，令人困惑的是，有很多东西被用于数据存储，传输和处理（如Flume，HDInsight，Spark等）。那么，何时以及为什么我需要使用一个MQTT代理？
如果我想在HiveMQ中使用Windows 10 IoT应用程序，我可以从哪里获取详细信息？如何使用它？我如何从这个MQTT经纪人那里获益？我是否可以不使用Azure或HDFS直接从我的IoT应用程序发送数据？那么，MQTT经纪人如何融入其中或帮助我实现某些目标呢？
我是所有这些的新手，并试图找到一些教程，但是，我没有得到任何正确的东西。请详细解释一下，或者为此提供一些教程？
答案 0 :(得分：6)
MQTT是基于pub-sub的传输的客户端 - 服务器协议，具有相对较小的开销，因此适用于移动和物联网应用程序（与Flume等不同）。 MQTT代理基本上是一个服务器，用于处理与MQTT客户端之间的消息传递。即使存在各种MQTT附加组件，功能也会在传输层停止。
如果您希望实施一个可以将数据从IoT设备可靠地传输到后端系统进行处理的解决方案，我建议您查看Kaa open-source IoT platform。它远远超过MQTT，不仅提供适用于低功耗IoT设备的传输层，还提供应用级逻辑的坚实组块（包括应用程序级数据结构的对象绑定，临时数据持久性等） ）。
以下是解释how to build a scalable IoT analytics system with Kaa and Spark in less than an hour的网络研讨会链接。
答案 1 :(得分：5)
这是一种建筑选择。没有MQTT就可以实现物联网应用，但使用MQTT时有一些优势。如果您对MQTT完全陌生，请查看这个深入的MQTT系列：http://forkbomb-blog.de/2015/all-you-need-to-know-about-mqtt
基本上，主要的架构优势是发布/订阅设计用于低延迟，高吞吐量（移动）通信，协议开销最小（如果带宽非常宝贵，这很重要）。您可以完全解耦消费者和生产者。
HDFS是（分布式）Hadoop文件系统，是Map / Reduce处理的基础。它与MQTT代理无法比较。但是，MQTT代理可以写入HDFS（如果HiveMQ使用自定义插件）。
基本上MQTT是一个协议，而你提到的产品是解决完全不同问题的产品：
Flume基本上用于大规模的日志聚合。您不会使用MQTT，至少没有太多优势，因为这通常在后端应用程序中完成。
Spark和Hadoop在大数据处理时大放异彩。它们是一个框架，而不是一个随时可用的解决方案。它们与MQTT不具有可比性。像HiveMQ这样的MQTT代理通常与这些代理一起使用，Spark / Hadoop用于数据处理，HiveMQ用于通信。
我希望这有助于您入门。最好是阅读所有这些技术的典型用例，这对于单个SO答案来说有点过于宽泛。
答案 2 :(得分：3)
MQTT是一种数据传输，因此我必须将它与HTTP进行比较。 HTTP有两个重要特征，a）它从一个点到另一个点，b）它是请求/响应，因此只有一端可以开始数据传输。 MQTT将许多端点连接到许多端点，任何一端都可以开始数据传输。因此，如果您只有一个设备，只有一个服务或人员可以访问它，并且只通过轮询，那么HTTP就很棒。 MQTT意味着许多设备可以将数据发布到许多服务或人员，反之亦然。您的问题假设您的数据总是会出现在某种数据存储中，但许多交互都是关于事件并立即响应它们，如敲响门铃或降低起落架。在这些情况下，您经常需要记录数据，并立即采取行动，例如手机发出门铃噪音。
最后，您将数据以语义方式发送到MQTT，而不是通过IP地址发送。 这意味着您的服务订阅/ mikeshouse / doorbell而不是轮询192.168.22.4，一旦您拥有许多设备，这将是一个巨大的收获。