第1章 大数据概述 单元测验 1单选(2分)第三次信息化浪潮的标志是：（B） A.虚拟现实技术的普及 B.云计算、大数据、物联网技术的普及 C.互联网的普及 D.个人电脑的普及 2单选(2分)就数据的量级而言 （B） A.2048 B.1024 C.1000 D.512 3单选(2分)以下关于云计算、大数据和物联网之间的关系，论述错误的是：（A） A.云计算侧重于数据分析 B.云计算、大数据和物联网三者紧密相关 ，相辅相成 C.物联网可以借助于云计算实现海量数据的存储 D.物联网可以借助于大数据实现海量数据的分析 4单选(2分)以下哪个不是大数据时代新兴的技术：（B） A.Spark B.MySQL C.Hadoop B，C，D） A.查询分析计算 B.图计算 C.批处理计算 D.流计算 15多选(3分)云计算的典型服务模式包括三种：（A，B，C） A. B.HBase的实现包括的主要功能组件是库函数，一个Master主服务器和一个Region服务器 C.如果不启动Hadoop，则HBase完全无法使用 D.Zookeeper是一个集群管理工具，常用于分布式计算
本文也介绍一个新技术，就是粒计算，粒计算同样是和云计算有着千丝万缕的联系。 ? 其实，粒计算比云计算的概念出现得还早。 不仅在大数据、人工智能这些领域，在云计算里，粒计算同样受欢迎。云计算是一种计算资源，集合了海量的数据处理，与大数据、人工智能都有着紧密联系，而粒计算正是处理海量数据，尤其是不确定性数据的好手。 云计算可以根据用户需求通过网络对松散耦合的粗细粒度应用组件进行分布式部署、组合和使用，形成多粒度或者可变粒度的服务。云计算的技术底层架构中，分布式操作系统也支撑软件的多粒度和可变粒度。 在云计算中，为了保证计算和存储等操作的完整性，在实现上要考虑很多大规模分布式计算机集群进行海量数据处理时容错处理问题，在出现部分失效的情况下计算任务仍然能够正确执行，这时粒计算就会发挥作用。 粒计算是云计算的最佳拍档，随着云计算要处理的数据量越来越庞大，大量无用甚至错误的数据影响到了云计算的处理效率和结果，引入粒计算后，可以有效提升云计算的计算效率，充分地发挥出云计算的优势。
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Google也允许第三方在Google的云计算中通过Google App Engine，基于所提供的接口运行大型并行应用程序。 二 . 云计算的定义 NIST: 云计算是一种能够通过网络随时随地以便利的、按需付费的方式获取计算资源（包括网络、服务器、存储、应用和服务等）并提高其可用性的模式，这些资源来自一个共享的、可配置的资源池，并能够以最省力和无人干预的方式获取和释放 ，可靠性比较高，与电信领域的需求匹 配度较高 （1）.虚拟化技术的定义： 通俗讲是在物理计算机（x86架构）上，通过虚拟化软件生成虚拟的计算机，供上层应用使用。 分布式计算 分布式计算以GFS,MapReduce, BigTable,HDFS, Hbase,等技术为代表，通过多副本容灾的方式增强可靠性；通过分布式技术，构建超大型的存储系统，支持大型计算；适合互联网流文件 IT业分布式计算技术并未考虑电信业务处理数据包小、高并发特性的特点，用现有的分布式计算，直接用于电信领域不能满足业务要求高性能、高可靠性的要求 分布式计算技术需针对电信领域的场景、业务特征专门优化之后，
章 大数据处理架构Hadoop 单元测验 image-20201216214556400 image-20201216214622576 image-20201216214751851 第3章 分布式文件系统 image-20201216225117992 image-20201216225136714 image-20201216225201361 image-20201216225225621 第4章 分布式数据库
云服务与边缘计算-图表 (来源http://t.cn/Ez2kkBz) 在Aran Khanna的“边缘深度学习”（来源 http://t.cn/Ez2kpQ3）一文中，给边缘设备下了一个非常简洁的定义 与云相比，边缘设备和雾节点在物理上更接近，通常只有一步之遥，而边缘设备到中心云节点通常路途遥远。雾节点甚至可以通过有线连接到边缘设备。 三、边缘计算与机器学习的复杂性 ? 一种用于在边缘计算环境中进行机器学习的示例模型 （来源http://t.cn/Ez2sDRQ ) 与中心云服务器或雾节点相比，边缘设备的内存要小得多，计算能力也要小得多。 在边缘设备与雾节点之间或雾节点与中央云之间的数据传输中实施插入恶意代码成为可能。当然，随着大家的努力，这些挑战已经得到解决，因此，在边缘计算面前的道路似乎越来越清晰。 最后，云中心模式当然不会消失。
云计算为我们提供了在远程数据服务器上存储、管理和分析信息的机会。同时，该技术也存在数据处理延迟等缺点。这就是为什么在使用云计算处理时间紧迫的任务时，您可能会面临各种困难。 云计算的好处 与边缘计算不同，如果使用云计算，所有数据都将被处理并存储在远程数据中心或服务器中。任何需要访问此信息的设备或应用程序都必须连接到云。 边缘计算vs云计算 请记住，有时，您可能需要同时使用这两种技术来获得较高的结果。边缘计算和云计算的结合可以为您提供最大化其潜力的机会，同时减少其缺点。 当然，现在，边缘计算似乎比云计算有更多的好处，但你不应该低估后者的优势。 如今，网络的未来似乎介于边缘计算和云计算之间。 此外，您可以选择边缘计算和云计算来实现公司的目标。
云计算是需要灾难恢复的关键技术和服务之一。更重要的是，云计算灾难恢复(Cloud DR)是证明企业实力以及使云计算业务流程顺利运行的理想解决方案之一。 以下介绍与云计算灾难恢复相关的一些关键服务和优势： 什么是云计算灾难恢复? 云计算灾难恢复是在云计算运营环境中存储和维护数据作为安全措施的一个过程。 云计算灾难恢复旨在恢复企业的重要数据，或在发生停机或自然灾难时启动故障切换。 云计算灾难恢复的好处是什么? 以下概述了与采用云计算灾难相关的一些主要好处： 更快的恢复：在任何情况下，数据恢复都必须快速及时，以便按时交付最终产品。 云计算灾难恢复消除了维护传统备份设施的需要，这些备份设施在一些企业中仍然占主导地位。但与云计算灾难恢复相比效率低下。云计算灾难恢复还减少了恢复点目标(RPO)和恢复时间目标(RTO)。
云计算和边缘计算经常被讨论,但它们在功能上可能有所不同。云计算,即按需提供数据存储和计算能力的计算机系统,已经存在了几十年。 与物联网相比,边缘计算可以被看作是云计算的一种替代方法,它在数据源附近处理实时数据,而数据源被认为是网络的边缘。 此外,与在云环境中一样,所有数据都是在一个集中的位置收集和处理的,通常是在一个数据中心,这样在保证可靠的远程访问的同时,通常很容易进行安全和控制。 然而,在某些情况下,云基础设施中存在一些问题和挑战,边缘计算可以在其中发挥重要作用,提高云计算的性能。 为什么边缘计算对云计算至关重要 由于各种各样的应用程序和不同的社交媒体平台每天都会生成大量的数据,所以所有的数据都在云中存储、计算、处理。
公有云计算平台使企业能够使用全球服务器补充其私有数据中心，将基础设施扩展到任何位置，并根据自身需求扩展和缩减计算资源。这些公私混合云为企业计算应用提供了前所未有的灵活性、价值和安全性。 云和边缘计算有许多优点和用例，并且可以一起使用。 什么是云计算 根据研究机构Gartner的定义，“云计算是一种使用网络技术以服务形式提供可扩展、弹性IT功能的计算方式。” 云计算有许多优点。 降低成本：与云计算相比，使用局域网进行数据处理可以让企业以更低的成本获得更高的带宽和存储。 何时使用边缘计算和云计算？ 边缘计算和云计算具有不同的特点，大多数企业机构最终会同时使用这两种计算。下面是您部署不同工作负载时需要考虑的一些因素。 不同的企业机构所采用的混合云解决方案也有所不同，例如在云端训练+在边缘部署、在数据中心训练+在边缘使用云管理工具、在边缘训练+将模型集中到云端进行联合学习等。云与边缘的结合可以创造无限的可能性。
计算机的性能已经完全不能支持发展的需求，网络技术的发展为计算机资源共享创建了可能，云计算和边缘计算也渐渐出现在大众视野之中。 云计算这个概念首次在2006年8月的搜索引擎会议上提出，2010年云计算概念在中国落地，大量的云计算解决方案、技术与标准开始逐步推广，互联网和IT行业成为第一批云计算技术的关注者和使用者。 而人们更多地理解成在线计算，“云”就是提供进行计算的平台。 边缘计算是为了弥补云计算的一些不足而产生的，随着万物互联的时代来临，网络设备增多，数据的传输要求变得非常高，数据传输到云计算中心再处理，增大了系统的延迟，数据量庞大，带宽承受不住，而且数据安全也得不到保障 云计算与边缘计算已经在很多应用场景下开花结果，产生了自身的价值，各种应用产品也随着各种需求而被开发出来，智能家居、工业物联网、智慧城市、5G边缘计算器等等都改变着我们生活的一部分！
科学计算的速度除了之前说的和语言相关，还包括另外2个关键要素，第一个是分布式，第二个是系统资源的限制(包括CPU，Memory和Storage)。 语言和运行平台的问题，我们可以通过Python+计算库来实现，但是分布式和系统资源呢？ 首先，如果我们要实现科学计算的分布式，除了在程序里面自己实现之外，还有很多相关的开源框架，比如Hadoop + Hive这类的大数据现成框架。但是这一类的系统偏大偏重，且升级更新不够自动化和轻量。 其实有一种更为轻量级的方式，Docker+K8s实现分布式计算和资源自动划分。 原理很简单，我们在实现算法的时候，并不要求实现分布式的架构，只需要能读取数据，计算分析数据，然后输出数据到文件即可。 只需要简单的几步，基本上一个有自动调度功能，资源划分功能，高可用功能和运行状态监控功能的一个分布式计算系统就已经搭好了。
计算都是为了应用服务！物联网的发展极大的促进了各种形式的计算！ 我们都很熟悉云计算，一种利用网络实现随时随地、按需、便捷地使用共享计算设施、存储设备、应用程序等资源的计算模式。 比如大家熟知云计算系统由云平台、云存储、云终端、云安全四个基本部分组成。云平台从用户的角度可分为公有云、私有云、混合云等。 作为云计算算延迟、拥塞、低可靠性、安全攻击等问题的补充：边缘计算和雾计算甚至海计算等等开始被提出，以弥补云计算的一些短板问题！ 雾计算可理解为本地化的云计算 边缘计算（Edge Computing） 边缘计算可以理解为是指利用靠近数据源的边缘地带来完成的运算程序。 还有： 霾计算：霾计算可以简单理解为垃圾云或雾计算，就是云计算和雾计算的对立面。
十年前云计算兴起和发展，近年“边缘计算”有着云计算一样的势头迅速走红。 分布性：边缘计算实际部署天然具备分布式特征。这要求边缘计算支持分布式计算与存储、实现分布式资源的动态调度与统一管理、支撑分布式智能、具备分布式安全等能力。 边缘计算与云计算的关系 也许有人产生疑问，边缘难道是要替代云计算?其实并不是，至少从目前来看，两者是协同的关系。 边缘计算和云计算的关系可以比喻为集团公司的地方办事处与集团总公司的关系。 云计算把握整体，聚焦非实时、长周期数据的大数据分析，能够在周期性维护、业务决策支撑等领域发挥特长;边缘计算则专注于局部，聚焦实时、短周期数据的分析，能更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行。 因此，边缘计算与云计算互相协同，两者存在紧密的互动协同关系。
误区1：企业的数据中心在安全方面胜过云计算 这里有一些重量级人物对于这个话题的思考：“纽约时报”科技编辑Quentin Hardy指出，与传统数据中心环境中存储的数据相比，云端的数据可能受到更高程度的安全保护 Linthicum说：“主要云提供商的安全状态与大多数企业数据中心一样好或者更好，安全因素不应该被认为是采用公共云服务的主要阻碍。” 误区2：监管者机构讨厌云计算 云计算的两个标准组织和美国联邦政府机构越来越接受云计算的虚拟化设计，并将其视为一种可行的技术形式。例如，PCI安全标准委员会已经发布了云计算指南。 误区3：遵从云计算并不需要企业承担责任 合规性仍然是云计算服务提供商和受监管公司之间的双重责任。 云计算如今正在使用兼容设置来提高安全性，这与行业专家的观点一致，认为云计算技术适用于任何组织。
云计算大致分两种，一个是私有云，一个是公有云，还有人把私有云和公有云连接起来称为混合云，咱们暂且不说这个。 云容科技就给您分析下私有云和公有云： 私有云便是把虚拟化和云化的这套软件布置在他人的数据中心里边，使用私有云的用户往往很有钱，自己买地建机房，自己买服务器，然后让云厂商布置在自己这里，除了虚拟化，也推出了云计算的产品 所谓公有云便是虚拟化和云化软件布置在云厂商自己数据中心里边的，用户不需求很大的投入，只要注册一个账号，就能在一个网页上点一下创立一台虚拟电脑，例如ecs也即阿里的公有云，还有国内其他云品牌，腾讯云，网易云等 并且因为他的云渠道需求支撑自己的电商使用，而传统的云计算厂商多为IT厂商出身，几乎没有自己的使用，因而阿里云的云渠道对使用更加的友好，迅速发展成为云计算的榜首品牌，赚了很多钱。 在阿里发布其云计算渠道财报之前，人们都猜测，阿里电商赚钱，云也赚钱吗？后来一发布财报，发现不是一般的赚钱。
1.2、云计算的概念 云计算（cloud computing），分布式计算技术的一种，其最基本的概念，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻 进一步的云计算不仅只做资料搜寻、分析的功能，未来如分析DNA结构、基因图谱定序、解析癌症细胞等，都可以透过这项技术轻易达成。 稍早之前的大规模分布式计算技术即为“云计算”的概念起源。 三、云计算基本原理 云计算的基本原理是，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更与互联网相似。 四、云计算时代 目前，PC依然是我们日常工作生活中的核心工具——我们用PC处理文档、存储资料，通过电子邮件或U盘与他人分享信息。如果PC硬盘坏了，我们会因为资料丢失而束手无策。 而在“云计算”时代，“云”会替我们做存储和计算的工作。“云”就是计算机群，每一群包括了几十万台、甚至上百万台计算机。“云”的好处还在于，其中的计算机可以随时更新，保证“云”长生不老。
1：什么是云计算？ 云计算是一种按量付费的模式！云计算的底层是通过虚拟化技术来实现的！ 2：云计算的服务类型 2.1 IAAS 基础设施即服务(infrastructure as an service) 虚拟机 ecs openstack 2.2 PAAS 平台即服务(platform service ) php，java docker容器 2.3 SAAS 软件即服务(software as an service ) 企业邮箱服务 cdn服务 rds数据库 开发+运维 3：为什么要用云计算 小公司：10台 20w+ idc 5w + 100M 10W， 10台云主机，前期投入小，扩展灵活，风险小 大公司：闲置服务器计算资源，虚拟机，出租（超卖） 64G 服务器 64台1G 320台 虚拟化，通过模拟计算机的硬件，来实现在同一台计算机上同时运行多个不同的操作系统的技术。
图一：云计算三种服务类型 二、雾计算 雾计算的出现从某种意义上来讲，是补充了云计算的不足。 云计算是新一代的集中式计算，而雾计算是新一代的分布式计算，符合了互联网的去中心化特征，它们是相辅相成的两种计算方式。 图二：雾计算 三、边缘计算 边缘计算是指在靠近物或者数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数据化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求 我们不难看出，雾计算与边缘计算的区别：1、雾计算更具层次性和平坦架构，边缘计算依赖于不构成网络的单独节点；2、雾计算在节点之间具有广泛对等互联的能力，边缘计算在孤岛中运行其节点，需要通过云实现对流量传输 如果说物联网的核心是让每个物体智能连接、运行，那么边缘计算就是通过数据分析处理，实现物与物之间传感、交互和控制。
批量计算（Batch）是为有大数据计算业务的企业、科研单位等提供高性价比且易用的计算服务。批量计算可以根据用户提供的批处理规模，智能地管理作业和调动所其需的最佳资源……
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