En la era de transformación digital, nuestra cotidianidad se encuentra crecientemente invadida por dispositivos inteligentes con la capacidad de percibir distintos tipos de variables de contexto para adaptarse a nuestras necesidades y preferencias. Esta situación ha dado paso a un nuevo paradigma de computación conocido como Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés), el cual tiene numerosos retos que pueden ser categorizados en: relacionados con los dispositivos de captura y actuación, relacionados con la comunicación entre dispositivos y relacionados con las aplicaciones. El presente trabajo se enmarca en este último grupo de desafíos y en particular en la capacidad de las aplicaciones de ser sensibles al contexto, mediante el tratamiento semántico de los flujos de datos masivos y dinámicos producidos por los dispositivos IoT. El modelo semántico de contexto extendido con datos abiertos enlazados XSCM_4_IoT propuesto por la profesora Libia Denise Cangrejo en su tesis doctoral, es una propuesta de solución que permite capturar contexto de bajo nivel y procesarlo hasta producir contexto de alto nivel que se publica como datos semánticos abiertos. Sin embargo, el mencionado modelo tiene limitaciones respecto al tratamiento de fujos de datos semánticos generados en tiempo real, esta limitación es heredada del uso de tecnologías semánticas clásicas, las cuales no se han adaptado al contexto de datos dinámicos y masivos actual. Esta situación, ha dado paso a una nueva área de investigación conocida como procesamiento de flujo de datos RDF (RSP, por sus siglas en inglés) la cual estudia el razonamiento semántico de flujos en tiempo real. En ese sentido, el presente trabajo propone, por un lado las modificaciones necesarias a nivel de arquitectura de referencia y de solución del modelo XSCM_4_IoT para habilitar el tratamiento de flujos de datos en tiempo real, avanzando así en la concepción de un modelo semántico que permita el manejo de contexto dinámico en todos sus ciclos y niveles. Por otro lado, propone un razonador semántico en tiempo real viable en el contexto de IoT - RTR_4_IoT, el cual cuenta con las característica de ser interoperable, jerárquico, escalable, configurable, extensible, adaptable y abierto al ser diseñado usando exclusivamente tecnologías de código abierto pertenecientes al ecosistema para el tratamiento de datos masivos de Hadoop.