Los datos espaciales ocupan una gran proporción de la gran cantidad de datos que constantemente emergen, pero una gran cantidad de datos espaciales no pueden ser entendidos directamente por las personas. Incluso un dispositivo informático independiente altamente configurado difícilmente puede satisfacer las necesidades de procesamiento de visualización. Con el fin de proteger la seguridad de los datos y facilitar a los usuarios la búsqueda de datos y la recuperación por error, este documento realiza una investigación sobre estrategias de respaldo y recuperación de almacenamiento en la nube basadas en el Internet de las cosas seguro y la plataforma Spark. En la parte del método, este artículo introduce el contenido relacionado con la seguridad del Internet de las cosas, Spark y el respaldo y recuperación de la computación en la nube, y propone análisis de clúster y dos algoritmos de Ullman. En la parte experimental, este artículo explica el entorno experimental y los objetos experimentales y diseña un experimento para la recuperación de datos. En la parte de análisis, este artículo analiza el marco de desafío-respuesta-verificación, el número de paquetes de
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