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如何介绍云计算及大数据,谁能通俗易懂的介绍一下阿里云,大数据,云计算?

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简介负责大数据的,尽可能通俗易懂的说一下大数据。(图片来自网络,侵删)1、假设有一个普通人,今天花了几笔钱,拿一个记事本就可以记下来。然后这个人想节约点开销,于是把支出金额从大到小排序,再从最大的支出开

谁能通俗易懂的介绍一下阿里云,大数据,云计算?

  负责大数据的,尽可能通俗易懂的说一下大数据。(图片来自网络,侵删)

1、假设有一个普通人,今天花了几笔钱,拿一个记事本就可以记下来。然后这个人想节约点开销,于是把支出金额从大到小排序,再从最大的支出开始看哪个可以少花点钱——整个过程肉眼+心算就可以完成。

2、假设有一个普通人,一年花了几千笔钱,再想做排序,靠记事本就费时费力了。这时候Excel会是一个特别好用的工具,点一下排序按钮就排出来了。当支出的笔数达到几万、十几万时,用Excel做排序依然很轻松。什么,你说你没听说过也没用过Excel?!就把这玩意当成一张横平竖直,有很多行有很多列的表格就行了,这个表格是靠按钮来操作的。

3、假设有家小超市,每年交易笔数达几百万,超市主人想对交易金额做个排序,Excel就会很慢了。这时候就会用到数据库了,比如结构化数据库MySQL、Oracle等。不用担心这么专业的名字看不懂,就把这当做是更专业的Excel表格,只不过这个表格是通过SQL脚本这种命令来操作的。

4、假设有家大型商超集团,已经开了10年了,最近10年全集团的交易笔数达几十亿。这时候再想做排序,拿MySQL、Oracle算也会开始吃力了。不是算不出来,而是会很慢——当然有索引的情况下另当别论,这篇文章是给非专业人士看的,就先简化下这类技术问题。这时候就会用到大数据技术,注意是“大数据技术”,而不是“大数据”!把这几十亿的交易记录,存在好几十台电脑(服务器)上,然后这几十台电脑在大数据技术的协调下,一起做计算,计算完再汇总到一起去,得到最终的排序结果。

5、最后,假设有家做量化投资的公司,每天收集几万个知名网站上的几百万的新闻,每年累计下来能有几亿亿的文字。然后从这些文字中提取一些会影响股市涨跌的内容。

  这几亿亿的文字,就是大数据了,具有如下4个特征:规模性(Volume):量大;多样性(Varity):多种网站的多种新闻;高速性(Velocity):每天数据增长速度都很快,要求计算速度也特别快;价值性(Value);单独一两篇文章价值很稀薄,需要很多文章才能获取到有用的价值。

  然后用刚才4中提到的大数据技术来对这几亿亿的文字做计算。

终于有人把大数据、云计算技术架构与实践技术讲明白了

  前言大数据云计算正在快速发展,相关技术热点也呈现百花齐放的局面,业界各大厂商纷纷制定相应的战略,新的概念、观点和产品不断涌现。

  大数据和云计算作为新一代IT技术变革的核心,必将成为广大学生、科技工作者构建自身IT核心竞争能力的战略机遇。

  因而作为高层次IT人才,学习大数据和云计算知识,掌握相关技术迫在眉睫。

  今天就给大家分享大数据云计算技术架构与实践技术,因为内容过多,所以只把部分知识点拿出来粗略的介绍了一下,每个小节都有更加细化的内容,希望大家能够喜欢~~~~~~~

主要内容

  本文是从大数据和云计算相结合的视角,系统地介绍大数据云架构技术与实践。

  全文分为五篇19章,分别介绍大数据云计算的概论、关键技术、体系架构、云架构实践与编程和安全。本文层次清晰,结构合理,主要内容包括大数据云计算关系、大数据应用价值、分布式计算、NoSQL数据库、机器学习、虚拟化.Docker容器、Web2.0、绿色数据中心、基础设计即服务IaaS、平台即服务PaaS、软件即服务SaaS,、容器即服务CaaS、大数据云架构搭建.Spark大数据编程、大数据和云计算面临的安全威胁、保障大数据安全、应用大数据保障安全等。

下面给大家做一个简答的介绍:

  第1章大数据概述,介绍大数据产生背景,大数据发展历程,大数据概念和特点,大数据应用场景,大数据研究展望等内容。

  第2章大数据和云计算,介绍大数据和云计算的关系,云计算的概念,云计算的由来,云计算类型,云计算的商业模式。

  第3章大数据应用价值,介绍大数据的应用价值.数据的生成、分析.存储.分享.检索、消费都在大数据的生态系统中进行,应用大数据技术,让数据参与决策,发掘找到大数据真正有效的价值,进而改变人们的未来,革新生活模式,产生社会变革。

  第4章分布式计算框架,介绍构成大数据云计算的主要关键技术-分布式计算技术,以及Hadoop、Spark.Flink等分布式大数据计算框架。

  第5章NoSQL数据库,介绍NoSQLNoSQL.=NotOnlySQL,这是-.项全新的数据库技术,然后引出分布式数据库的重要理论CAP,最后介绍HBase。

  第6章机器学习,介绍机器学习的概念、分类和发展历程,简要介绍多种机器学习算法。

  第7章虚拟化,介绍构成云计算的主要关键技术虚拟技术,它整合多种计算资源,实现架构动态化,并达到集中管理和动态使用物理资源及虚拟资源,以提高系统结构的弹性和灵活性,降低成本、改进服务、减少管理风险等目标。

  第8章Docker容器,介绍Docker容器相关的概念、优势、由来和实现原理。

  第9章Web2.0,介绍构成云计算主要的关键技术Web2.0,是因特网的一次理念和思想体系的升级换代,由原来自上而下的由少数资源控制者集中控制主导的因特网体系转变为自下而上的由广大用户集体智慧和力量主导的因特网体系。

  第10章绿色数据中心,介绍构成云计算的主要关键技术绿色数据中心,是指数据机房中的IT系统、机械.照明和电气等能取得最大化的能源效率和最小化的环境影响。

  第11章基础设施即服务,介绍云计算环境中的laaSInfrastructureasaService,分析Amazon公司的laaS案例。

  第12章平台即服务,介绍云计算环境中的PaaSPlatformasaService,分析GoogleAppEngine和WindowsAzurePlatform的PaaS案例。

  第13章软件即服务,介绍云计算环境中的SaaSSoftwareasaService,分析Salesforce的SaaS案例。

  第14章容器即服务,介绍云计算环境中的CaaSContainerasaService,简述Kubernetes和Mesos容器调度框架,分析互联网公司SAE容器云和互联网公司“去哪网”容器云。

  第15章大数据云架构搭建,介绍分布式的Hadoop与Spark集群搭建和基于Docker容器的Spark大数据云架构。

  第16章Spark大数据编程,介绍使用IntellijIDEA构建Spark开发环境,并列举应用Spark计算框架的WordCount和基于SparkStreaming股票趋势预测案例。

  第17章大数据云计算面临的安全威胁,介绍大数据云计算面临的各种安全威胁,阐述不同行业大数据安全的需求,指出大数据安全应该包括保障大数据安全和大数据用于安全两个层面的含义。

  第18章保障大数据安全,介绍保障大数据安全的相关技术和相关实践。

  第19章应用大数据保障安全,介绍应用大数据保障安全,包括大数据安全检测及应用,安全大数据,基于大数据的网络态势感知和视频监控数据的安全应用等方面内容。

  不断积累的大数据包含着很多在小数据量时不具备的深度知识和价值,带来巨大的技术创新与商业机遇。

  大数据分析挖掘将为行业企业带来巨大的商业价值,实现各种高附加值的增值服务,进一步提升行业企业的经济效益和社会效益。谈到大数据,不可避免地要提及云计算,云计算结合大数据,这是时代发展的必然趋势。

  有人把云计算和大数据比作是一个硬币的两面。

  云计算是大数据的IT基础和平台,而大数据是云计算范畴内最重要、最关键的应用。

  大数据必然架构在云上才能高效运作并对外服务,两者之间缺一不可,相辅相成,相互促进。

  更进一步,大数据和云计算是新一代IT技术变革的核心,是中国建立自己IT体系的战略机遇。

  阅读本文,期待读者既能从宏观角度更全面地认识大数据云架构,同时也能从微观技术实践角度接触大数据和云计算,更深入地学习和掌握大数据和云计算知识。

标签: 如何介绍云计算及大数据

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