Using Spark and Riak for IoT apps Patterns and Anti-patterns

根据您的问题，您似乎在寻找关于Pavel Hardak在SPARK SUMMIT 2017上分享的《Using Spark and Riak for IoT apps Patterns and Anti-patterns》演讲内容的相关信息，特别是关于IoT市场数据分析、IoT项目规划以及IoT独特优势的深入分析。然而，提供的知识库参考资料并未包含该演讲的具体内容。

为了帮助您更好地理解这些主题，虽然我无法直接提供演讲的详细信息，我可以基于IoT领域的通用知识给出一些指导性的概述：

IoT市场数据分析： - 数据量与多样性：IoT产生的数据量巨大且类型多样，包括传感器数据、设备状态、用户行为等，为市场分析提供了丰富素材。 - 实时性要求：IoT数据分析强调实时处理能力，以便快速响应市场变化或设备异常，Spark等大数据处理框架能有效支持实时流处理。 - 预测性分析：利用机器学习模型预测设备故障、市场需求趋势，优化供应链管理，提升运营效率。

IoT项目规划要点： - 安全性设计：从一开始就将安全设计纳入项目核心，保护数据传输和存储的安全。 - 可扩展性考量：随着设备数量的增长，系统需具备良好的水平扩展能力，如采用云计算服务和分布式数据库（如Riak）。 - 互操作性与标准化：确保不同设备和服务间的互操作性，遵循行业标准和协议，简化集成过程。

IoT的独特优势： - 智能化决策：实时数据分析使决策更加精准及时，推动自动化和智能化进程。 - 高效运维管理：远程监控和预测维护减少现场检查需求，降低运维成本。 - 创新商业模式：基于数据的服务和产品定制化成为可能，为企业开辟新的收入来源。

对于更具体的演讲内容，建议直接搜索该演讲的视频回放、幻灯片或相关文章，以获取最直接的信息。