下面的回答很有意思：
这揭示了嵌入式和大数据的相互关系，嵌入式设备给大数据提供数据，大数据反馈给嵌入式指导信息。
如果说要将嵌入式和大数据结合，可以从整个数据流动的方向来看，嵌入式负责前期的数据收集，而大数据则负责后期的具体应用。由于嵌入式的广泛的使用，前期可以收集到的数据覆盖了我们生活的方方面面，包括不限于电量消耗、河流水质、地震灾害、汽车驾驶、家居环境，而大数据则可以通过研究历史数据再结合实时数据来进行分析和诊断，也可以把诊断结果推送给嵌入式系统实现一个闭环控制。
更详细的回答：
作者：Ada
链接：https://www.zhihu.com/question/266144212/answer/1303075564
来源：知乎
嵌入式主要就是读取各种输入信号，利用微处理器进行处理之后再在特定的接口输出各种波形的信号，这里的输入信号可以是各种传感器(位置、速度、温度、光照、烟雾、压力、湿度)的电压、电流信号，也可以是通讯信号，而输出的信号则可以作用于各种开关电路和马达（motor），这些开关电路和马达则会作用于被它们驱动的系统（电梯、空调、微波炉、烤箱、机器人、汽车、飞机...）。
可以说一个嵌入式系统就是一个最小的信号处理单元，而每一个信号处理单元则都完成着某一个特定的任务。由于信号处理单元是各个电子产品里面的重要组成部分，嵌入式系统也是各个电子产品里面的重要组件。随着时代的发展，尤其是大数据的新起，嵌入式系统也在单纯的输入输出和信号处理组件上添加了更多的组件来支持大数据应用，包括语音处理模块（mp3、wma...）、图像处理模块、通讯模块（usb、tcp\ip、wifi、bluetooth...）、加密模块（hash、public key...）
而大数据则是对一系列处理海量数据技术的总称，里面包括了数据的存储和调用（hadoop、spark、kafka...），数据分析和挖掘（statistics、machine learning、nlp、ocr、）以及数据可视化展现（BI、javscript...）。不管这些技术是什么，里面涉及到的一个核心就是数据量大，如果数据量不大，那这些技术的存在价值就会大打折扣，而嵌入式系统则可以提供海量的数据。一般的嵌入式系统通常都有几十上百个接口，也就是至少2位数的输入信号（数据流），而这些接口的采样频率通常成百上千，也就是说1秒钟每个信号会产生至少100多个数据，那可以大概保守计算下一个嵌入式系统一天就可以有10*100*24*60*60=864000000条数据，可以完全满足大数据的要求。而且不同于网络上的数据，这些经过嵌入式系统之后的数据格式统一，需要额外处理的工作量也很小。
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