随着物联网技术的飞速发展,出现了许多与物联网相关的应用领域。如基于GPS的车联网系统、基于RFID技术的物联网物流系统等等。这些应用给人们生活带来巨大便利的同时,也产生了大量的数据,"物联网"和"大数据"成为了一对密切相关的技术应用领域。如何有效地从物联网大数据中发现有价值模式关系,有利于管理者对企业未来的发展趋势做出正确的决策,同时也有利于提高企业效益,因此研究物联网大数据分析方法和技术是很有必要的。针对物联网大数据处理的技术挑战,从复杂事件关系和处理技术入手,研究RFID物联网大数据的分析方法。在引入复杂事件关系概念后,把物联网大数据处理转化为复杂关系模式的提取和分析上来,从而为简化物联网大数据的处理复杂度提供支持。对传统的K-means算法进行优化改进,使其适合大数据RFID物联网数据的需求。基于Hadoop云集群平台实现了 K-means聚类分析算法,在传统聚类算法基础上选择适合RFID物联网数据聚类的中心点选择技术,使之聚类效率有所改进,设计并实现了一个RFID物联网聚类分析原型系统,进一步检验了上述工作的可行性。