基于云计算的数据集成工具使企业能够通过各种不同的数据和服务来处理日益复杂的IT框架。 IT框架的日益复杂导致对连接不同的数据和服务的需求不断增长。服务于企业需求是基于云计算的数据集成工具。 这些应用程序利用云计算来帮助企业连接、管理和集成来自不同来源的数据，并确保按需提供有价值的数据。它们可以更有效地使用大数据。 选择基于云计算的数据集成工具 选择基于云计算的集成工具时有几个关键考虑因素。重点关注工具提供的连接器集、服务的可扩展性、解决方案的运行速度，以及提供的安全级别。还需要考虑许多关键的管理功能。 它是依赖于基于云计算的面向消息的中间件技术，为数据集成和传输提供高性能和可靠性，并提供应用和服务可扩展性。 Azure Service Bus为用户提供强大、方便、可靠性、灵活性。 基于云计算的集成工具的比较图表 ? （来源：企业网D1Net）
CDAS 2017第四届中国数据分析师行业峰会大数据与云计算分论坛中，来自美团、微软、中国电信、易观等五位专家到会分享了云计算作为计算资源的底层，是如何支撑着上层大数据处理的。 承载美团点评的云计算基础服务运维 ? 美团云DevOps专家 雷雨 雷雨分享了美团云的基础设施运维和自动化方面的实践与探索，讲了公司的内部业务和对外业务。 UCloud战略总监 司照凯 司照凯讲到的数据安全屋，就像一个屋子，提供一个云计算平台。 大家把数据放在里面做交叉的分析和计算，最终让你带走的是结果而不是数据本身，所以是把数据所有权和使用权做了一个分离，你最终拥有的是数据的使用权而不是所有权。 ，减少重复计算。
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
大数据，云平台，云计算在今天这个时代如火如荼，但是这些技术本身并没有错，不要让方便于人，服务于人的大数据云计算变成云平台上的云算计。 我们都知道商业公司肯定得赚钱，但是不应该利用数据分析去做有违社会公平的事情，所有规则对所有用户都应该一致，平等对待。 大数据，云计算本身没有对错，错的的是我们该如何正确的使用数据。 不要让大数据的云计算变成“云算计”。 想靠云计算，算法起家的程序，合理的分析用户行为，为他推荐自己喜欢的内容这是功能，方便用户，智能推荐，挺好的，这是合理运用数据，但是一定要保护用户隐私。 云平台上的大数据，在这个时代收集太简单了，公司内部合理分析，不违反道德和法律，合理使用，方便用户才是正道，而这些公司所面临的最大的问题是如何保护数据，保护用户隐私，而不是如何收集和分析，以及使用。
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性，因为很多企业更多地采用云计算，并减少了自己的物理数据中心足迹。 云计算数据仓库是一项收集、组织和经常存储供组织用于不同活动(包括数据分析和监视)数据的服务。 在企业使用云计算数据仓库时，物理硬件方面全部由云计算供应商负责。 对于只看到大量等待数据并可供处理的大型仓库或数据仓库的最终用户来说，它们是抽象的。近年来，随着越来越多的企业开始利用云计算的优势，并减少物理数据中心，云计算数据仓库的市场不断增长。 •用户强调的优势之一是Redshift的性能，它得益于AWS基础设施和大型并行处理数据仓库架构的分布查询和数据分析。 Microsoft Azure SQL数据仓库非常适合任何规模的组织，这要归功于与Microsoft SQL Server的集成，希望可以轻松地将基于云计算的数据仓库技术引入。
数据的快速增长导致用户对计算机计算能力的需求越来越高。云计算在提高普通计算机快速处理能力上起到了很大的作用。 但是，云计算需要各种技术手段作为支持，其中包括虚拟化技术、分布式的储存方式、计算数据的管理以及数据同步运算等等。 1.云计算技术 云计算是一种基于网络的新的计算方式。 由于云计算基于的都是一些成熟的技术，很快得到了IT业界众多大厂商的大力推广和支持，在近些年来呈现很好的发展趋势，从而也凸显出云计算的许多特征。 再次，云计算具有虚拟化的特点。云计算对于软件和硬件资源实行虚拟化管理，用户能够不限时间，不限地点的访问云上的服务和数据，甚至是轻易的完成超级计算任务。最后，灵活定制也是云计算的一个重要特征。 2.2 MapReduce技术 MapReduce技术是谷歌设计的一种编程模式，适合应用在大规模数据集的并行处理当中，一般要求大于1TB云计算MapReduce的编程模式能够有效的利用云计算的资源。
MapReduce Google File System提供了大数据存储的方案，这也为后来HDFS提供了理论依据，但是在大数据存储之上的大数据计算则不得不提到MapReduce。 用户首先创建一个 Map 函数处理一个基于 key/value pair 的数据集合，输出中间的基于 key/value pair 的数据集合；然后再创建一个 Reduce 函数用来合并所有的具有相同中间 大多数这样的数据处理运算在概念上很容易理解。然而由于输入的数据量巨大，因此要想在可接受的时间内完成运算，只有将这些计算分布在成百上千的主机上。如何处理并行计算、如何分发数据、如何处理错误？ 第二部分描述基本的编程模型和一些使用案例。 第三部分描述了一个经过裁剪的、适合我们的基于集群的计算环境MapReduce 实现。 5 性能 本节我们用在一个大型集群上运行的两个计算来衡量 MapReduce 的性能。一个计算在大约 1TB 的数据中进行特定的模式匹配，另一个计算对大约 1TB 的数据进行排序。
该公司分析师预测，到2020年，云计算、托管和传统基础设施服务的支出将持平。这源于早期的研究，该研究表明混合基础设施服务的使用有所增加。 随着企业将越来越多的IT负载投入到外包数据中心服务和云计算中，分布式IT环境的重要性和扩散性都得到了提高。 其次，物联网或者更具体地说是工业物联网已经悄然增长了几十年。 基于云计算的DCIM满足管理边缘计算基础设施的需求 ? 任何网络中的DCIM部署都可能是复杂的，而且成本可能很高（无论是使用内部部署模型还是作为服务模型提供的）。 相比之下，基于云计算的DCIM或DMAS（数据中心管理即服务）克服了这种初始惯性，为所面临的挑战提供了一种实用的解决方案。 DMaaS结合了简化的安装和基于订阅的方法，以及与云计算分析的安全连接，为服务器机房、配线间或IT设施的优化提供智能和可操作的洞察。
今天听了一场报告会，是清华计算机系60周年系列讲座之一，主讲人是哈工大软院院长李建中教授，主题《计算和数据资源受限的大数据计算的复杂性理论与高效算法研究》，李老师介绍的大数据计算理论体系很完善，由于只有一个小时 没什么问题，如果真碰到了大数据计算问题就麻烦了。 由此也给出大数据计算的定义： 大数据计算：求解大数据计算问题的过程。 大数据计算的挑战 报告的前提是“计算和数据资源受限”，为什么这个很重要呢？ 数据量再大还得继续乘 1024。 多项式时间不再是大数据计算问题易解性的判别标准。对于PB、EB需要至少亚多项式，对于ZB、YB至少需要polylog多项式时间才算易解。 大数据计算问题处理的是大数据。计算受限和数据受限是大数据计算中普遍存在的客观现象。 这时对于一个大数据计算问题的复杂度分析就很重要，到底能不能计算，多长时间能计算出来，算出来的结果准不准，都需要理论支持。
这一部分主要是讲大规模数据处理平台和云计算平台。 ? 由于现在数据量在不断增加，单独的机器很难完成大规模的数据处理。 所以引进了hadoop和spark这样的平台，提供更好地平行计算能力，容错能力，以及load balance，极大的提高了数据处理的的速度和规模。 通过提供付费的云端服务，为众多的公司提供软硬件支持。 首先介绍学习大数据处理平台。 ? 需要了解Map-Reduce的基本原理，这是大规模数据处理的基本框架。 ? 另外，就是了解一些OLTP和数据仓库的知识。在很多商业数据处理方面，需要用到这类知识来更好做数据汇报。 最后要就是云计算服务了。 ? 云计算服务有三种模式，SaaS，PaaS，和IaaS。 IaaS：基础设施即服务, 用户无需购买硬件, 而是租赁云计算提供商的基础设施, 部署自己的OS, 进行自己的计算, 这里的用户一般是商业机构而不是终端消费者。
随着越来越多的企业采用云计算服务，采用最新的软件工具和开发方法，它们之间的界限越来越模糊。企业的真正区别取决于其数据。 随着越来越多的企业采用云计算服务，采用最新的软件工具和开发方法，它们之间的界限越来越模糊。企业的真正区别取决于其数据。 企业的开发人员正在使用基于云计算的存储库来对应用程序代码进行版本控制。它也需要得到保护。 企业要在不关闭数据的情况下有效管理数据，并阻止非法访问请求，企业需要一个可靠的云计算数据管理策略，并需要考虑五个重要因素。 1. 数据存储加密 大多数时候数据都存储在存储设备中。 也就是说，利用多个云账户将备份数据与生产数据隔离开来。企业需要确保备份其云计算基础设施的配置信息，以防因任何原因需要重建它。
然而，云计算却处于一个截然不同的阶段，远远超过了初始的炒作阶段，进入了一个混合部署的新时代，在这一新时代中云计算显然地扩展到了数据中心中。 在2014年，我们可以期待大数据和云计算的发展： 1、大数据和云计算一同成长：大多数组织知道他们应该使用云计算平台，但云计算到大数据的主要贡献将会转移。 不久，云计算将成为许多大数据的来源，从开放数据到社会数据到聚合数据——所有来源都将为大数据项目提供能量和动力。 企业要建立一个包括全面数据源的大数据基础设施。 3、混合数据中心的云渲染：虽然企业已经采用了云计算，但云部署仍然十分的孤立，在云中运行的这些基于内部部署的系统并不总能正常的工作。不久，基于云的和内部部署的不同将会变得无关紧要。 在2014年，大数据将开始基于业务目的而被采用，将被许多应用程序、应用软件和设备所消耗。现在，大数据正在走向可用化，越来越多的用例将在今年出现。
云计算和大数据现状不说了 学习BigData和Cloud，需要学习这些基本的技能与知识： 大数据Java基础 大数据Linux基础 大数据网络基础， Python网络编程开发， 大数据统计学基础， 大数据矩阵计算基础 研究方向有这些： Hadoop方向 Spark方向 NoSQL 虚拟化方向：Openstack云系统 流数据实时分析系统 Storm实时数据平台 高性能计算 这些方向具体就不说了，列出来大家有个底。】 对于招聘，看了一下 ? （图片仅供参考，来自51job.com） 怎么说呢，个人觉得6k--10k吧！有时候，这职位，学历是个问题。慢慢之后的薪水还是可以的，能力得不错。
关于大数据和云计算二者的区别你们都知道吗？人们对于它们通常会混淆或者误解，分别用一句话来解释它们之间的关系就是：云计算是硬件资源的虚拟化；大数据是海量数据的高效处理。 另外，如果做一个更形象的解释，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用，在云计算领域目前的老大应该算是Amazon，可以说为云计算提供了商业化的标准，另外值得关注的还有 大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前 整体来看，未来的趋势是，云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话，“动一下鼠标就可以在秒级操作PB级别的数据 谈了这么多，核心还是想说明大数据两大核心为云技术和BI，离开云技术大数据没有根基和落地可能，离开BI和价值，大数据又变化为舍本逐末，丢弃关键目标。
企业级的大数据平台，Hadoop至今仍然占据重要的地位，而基于Hadoop去进行数据平台的架构设计，是非常关键且重要的一步，在实际工作当中，往往需要有经验的开发工程师或者架构师去完成。 今天的大数据开发分享，我们就来讲讲，基于Hadoop的数仓设计。 数据仓库，是数据存储管理的重要一环，基于Hadoop的数据仓库工具Hive，提供类SQL语言，HiveQL去实现基本的查询。 并且，传统数据仓库建立在关系型数据仓库之上，计算和处理能力不足，当数据量达到TB级后基本无法获得好的性能。 基于Hadoop的数仓设计 ①Hive 基于Hadoop的数据仓库，首先考虑的肯定是Hive，因为Hive本身就是建立在Hadoop之上的数据仓库 Hive在某种程度上可以看成是用户编程接口，本身并不存储和处理数据 ③Impala Impala作为新一代开源大数据分析引擎，最初参照Dremel（由Google开发的交互式数据分析系统），支持实时计算，提供与Hive类似的功能，在性能上高出Hive3~30倍。
---- 一、通信行业数据动态 1 作为中国联通的全资子公司，中国联通云数据有限公司以成为“国际一流、国内领先”的云服务提供商为目标，聚焦电子政务、医疗、教育、环保、旅游、制造、农业、交通物流等重点领域 ，以“沃云”为云计算服务品牌，依托强大的云网一体优势，在全国12大云数据中心、31个省分节点建立云计算资源池，通过自主研发、安全可靠的沃云平台为政府、企业、行业以及个人客户提供优质的服务。 【中国通信网】 二、电子商务数据动态 1 未来几年，阿里巴巴将在北京组建云计算、大数据、移动互联网等信息技术领域的研发基础平台，同时北京也将成为集团电子商务、阿里健康、阿里影业、阿里音乐等相关创新产业的运营基地 【和讯网】 三、互金行业数据动态 1 在如今新金融的行业里，主要有三种风控模式：第一类是参照银行的风控标准，再结合自己的数据基础及模型做些调整，但大体上还是偏传统方式的模式；第二类是利用大数据，不过互联网金融的大数据风控并不是完全改变传统风控 【经济参考报】 2 北京万友丽珠智能科技有限公司是一家基于云计算、大数据等信息技术的互联网公司。
基于关联规则的推荐系统一般转化率较高，因为当用户已经购买了频繁集合中的若干项目后，购买该频繁集合中其他项目的可能性更高。该机制的缺点在于： 计算量较大，但是可以离线计算，因此影响不大。 基于用户的推荐 基于用户的协同过滤推荐的基本原理是，根据所有用户对物品或者信息的偏好（评分），发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群，在一般的应用中是采用计算K近邻的算法；然后，基于这 K 个邻居的历史偏好信息 缺点在于一般的Web系统中，用户的增长速度都远远大于物品的增长速度，因此其计算量的增长巨大，系统性能容易成为瓶颈。因此在业界中单纯的使用基于用户的协同过滤系统较少。 这种方法计算出来的推荐是开放的，可以共用他人的经验，很好的支持用户发现潜在的兴趣偏好。 然后而它也存在以下几个问题： 方法的核心是基于历史数据，所以对新物品和新用户都有“冷启动”的问题。 推荐的效果依赖于用户历史偏好数据的多少和准确性。 在大部分的实现中，用户历史偏好是用稀疏矩阵进行存储的，而稀疏矩阵上的计算有些明显的问题，包括可能少部分人的错误偏好会对推荐的准确度有很大的影响等等。
混合云（hybrid cloud） 一般来说，云计算可以被看作通过计算机通信网络（例如互联网）来提供计算服务的分布式系统，其主要目标是利用分布式资源来解决大规模的计算问题。 基础设施即服务 这项服务是云计算提供的最简单的内容，其涉及大规模的计算资源的交付，这些计算资源包括存储空间、运算能力和网络带宽等。 平台即服务 这项服务为云计算提供了应用程序的接口。对于云计算来说，基础设施即服务在很多应用场景下能力不足。 随着网络应用程序数的井喷式增长，平台即服务的相关研究与应用逐步涌现。 在计算领域，术语“平台”是一个相对广泛的概念，有些文献将平台定义为一组有机结合起来的技术，基于这些技术，能够开发其他的应用程序。 对于物联网来说，云计算能够以更加分布式的、动态的方式来扩展其能处理的真实世界中物/设备的范围，进而交付大量实际生活中的场景所需要的服务。
借助于云API，开发人员无需了解源代码或者内部工作机制的细节规模就可以将操作管理、监控、续费等功能集成到自身的管理系统中，实现集中化、自助化的运维管理，这都将大大提高基础设施的水平。 软件定义一切囊括了在基础设施可编程性标准提升下不断增长的市场势头、由云计算内在自动化驱动的数据中心互通性、DevOps和快速的基础设施提供等。 未来云计算平台，云管理员设备和云服务器之间的连接可以加密，也可支持多种认证机制，即基于V**的解决方案、共享密钥 用户名 密码、SAML和其他联合身份标识、智能卡身份验证等等。 此外，云计算平台及数据中心可以将所有企业内容(包括文档、报表、账单、网页、图片、传真，甚至多媒体音频、视频、等等)集中进行管理和控制，结合其强大的数据搜索引擎，为各企业提供商务智能和大数据分析，同时提供端到端的快速访问 5、混合云 在未来的云计算平台，几乎每个人都将采取某种类型的混合云平台，这是大势所趋。大多数公司正在和云发生关联，不管人们处于什么平台，新的云管理解决方案的目标是控制云。
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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