在“設(shè)定濕度冶旁的文本框中輸入所要設(shè)置的室內(nèi)濕度，然后按“設(shè)定濕度冶按鈕，這時(shí)室內(nèi)的溫度就會(huì)慢慢改變，上升或下降，直到當(dāng)前濕度達(dá)到所設(shè)定的濕度.
3.3滴灌系統(tǒng)測(cè)試
運(yùn)行程序后顯示當(dāng)前土壤濕度，滴灌系統(tǒng)一開始處于關(guān)閉狀態(tài)。由于土壤中水分的蒸發(fā)，土壤濕度不斷下降。當(dāng)土壤濕度降到0.15時(shí)滴灌自動(dòng)打開，開始噴水。滴灌噴水后土壤濕度增加，直到當(dāng)前土壤濕度達(dá)到設(shè)定值(默認(rèn)值為0.4)，這時(shí)滴灌再次關(guān)閉.
3.4照明系統(tǒng)測(cè)試
運(yùn)行程序后顯示當(dāng)前的室內(nèi)光強(qiáng)度，如果是早晨七點(diǎn)到晚上六點(diǎn)，則窗簾打開，其他時(shí)間段窗簾關(guān)閉。電燈的狀態(tài)不僅受時(shí)間段控制，也受室內(nèi)光強(qiáng)度控制。如果是晚上十點(diǎn)到第二天早晨七點(diǎn)，電燈處于關(guān)閉狀態(tài)。在早晨七點(diǎn)到晚上六點(diǎn)之間，電燈一般是關(guān)閉狀態(tài)，除非室內(nèi)自然光強(qiáng)度低于150lux，晚上六點(diǎn)到晚上十點(diǎn)，電燈是打開狀態(tài)的。
3.5云平臺(tái)測(cè)試
將五臺(tái)電腦建立連接并啟動(dòng)，第一臺(tái)電腦用于模擬傳感器和底層設(shè)備，第二臺(tái)電腦作為連接底層網(wǎng)絡(luò)和上層網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)關(guān)，剩下三臺(tái)電腦作為服務(wù)器集群(云計(jì)算中心)。第一臺(tái)電腦產(chǎn)生傳感數(shù)據(jù)后傳給第二臺(tái)電腦，第二臺(tái)電腦作為網(wǎng)關(guān)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)給服務(wù)器集群，服務(wù)器集群采用hadoop計(jì)算架構(gòu)對(duì)傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式并行處理，判斷當(dāng)前智能家居各系統(tǒng)的狀態(tài)，并發(fā)出指令給底層設(shè)備，達(dá)到智能控制的效果。
4結(jié)束語(yǔ)
文中在云計(jì)算理論的基礎(chǔ)上針對(duì)智能家居中的門禁系統(tǒng)、溫濕度系統(tǒng)、滴灌系統(tǒng)和照明系統(tǒng)搭建了基于hadoop的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)?？梢詫?duì)大量傳感信息進(jìn)行分布式并行處理，并根據(jù)處理結(jié)果向底層設(shè)備發(fā)送指令以實(shí)現(xiàn)智慧化服務(wù)。此云計(jì)算平臺(tái)是在hadoop分布式計(jì)算框架的基礎(chǔ)上采用三臺(tái)電腦模擬服務(wù)器集群實(shí)現(xiàn)對(duì)海量數(shù)據(jù)的并行處理，有效解決了成本和計(jì)算瓶頸問題。