雲計算大數據密切相關的技術

『壹』 雲計算系統的核心技術有哪些

在雲計抄算系統中運用了許多技術，襲其中以編程模型、數據管理技術、數據存儲技術、虛擬化技術、雲計算平台管理技術更為關鍵。而根據各企業對雲計算人才的技能需求不同，求職者也要學習不同的技能，比如比如你計劃從事大數據、nosql領域，你需要掌握Hadoop、Hbase、Cassandra以及一些理論（CAP、Base等）；如果你想要從事雲平台（Iaas、Paas）相關工作，你可以研究虛擬化技術（kvm、hyper-v等等）、OpenStack、esxi等技術。

『貳』 大數據核心技術有哪些

大數據的核心是雲技術和BI，離開雲技術大數據沒有根基和落地可能，離開BI和價值，大數據又變化為捨本逐末，丟棄關鍵目標。簡單總結就是大數據目標驅動是BI，大數據實施落地式雲技術。大數據的總體架構包括三層：數據存儲、數據處理、數據分析，三層相互配合讓大數據最終產生價值。數據有很多分法，有結構化，半結構化，非結構化; 也有元數據，主數據，業務數據; 還可以分為GIS，視頻，文件，語音，業務交易類各種數據。傳統的結構化資料庫已經無法滿足數據多樣性的存儲要求，因此在RDBMS基礎上增加了兩種類型，一種是hdfs可以直接應用於非結構化文件存儲，一種是nosql類資料庫，可以應用於結構化和半結構化數據存儲。從存儲層的搭建來說，關系型資料庫，NoSQL資料庫和hdfs分布式文件系統三種存儲方式都需要。數據處理層核心解決問題在於數據存儲出現分布式後帶來的數據處理上的復雜度，海量存儲後帶來了數據處理上的時效性要求，這些都是數據處理層要解決的問題。

『叄』 請問大數據的關鍵技術有哪些

1.分布式存儲系統(HDFS)。2.MapRece分布式計算框架。3.YARN資源管理平台。4.Sqoop數據遷移工具。5.Mahout數據挖掘演算法版庫。權6.HBase分布式資料庫。7.Zookeeper分布式協調服務。8.Hive基於Hadoop的數據倉庫。9.Flume日誌收集工具。

『肆』 大數據和雲計算技術有哪些

大數據運維，大數據挖掘，大數據分析，大數據處理等等崗位的工作的。雲計算和大數據還有物聯網都是以後發展的趨勢。三大趨勢。檸檬學院大數據。

『伍』 大數據相關的技術都有哪些

雲技能

大數據常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集剖析需求分布式處理框架來向數十、數百或甚至數萬的電腦分配工作。能夠說，雲計算充當了工業革命時期的發動機的角色，而大數據則是電。大數據需求的雲技能，比方虛擬化技能，分布式處理技能，海量數據的存儲和管理技能，NoSQL、實時流數據處理、智能剖析技能(類似模式識別以及自然語言理解)等。

分布式處理技能

分布式處理系統能夠將不同地址的或具有不同功用的或具有不同數據的多台計算機用通訊網路連接起來，在控制系統的統一管理控制下，和諧地完成信息處理使命。比方Hadoop。

存儲技能

大數據能夠抽象地分為大數據存儲和大數據剖析，這兩者的聯系是：大數據存儲的意圖是支撐大數據剖析。到目前為止，還是兩種天壤之別的計算機技能領域：大數據存儲致力於研製能夠擴展至PB甚至EB等級的數據存儲平台;大數據剖析關注在最短時刻內處理大量不同類型的數據集。

感知技能

大數據的採集和感知技能的開展是緊密聯系的。以感測器技能，指紋識別技能，RFID技能，坐標定位技能等為根底的感知才能提高同樣是物聯網開展的基石。

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『陸』 雲計算的關鍵技術有哪些

雲計算關鍵技術 雲計算是分布式處理、並行計算和網格計算等概念的發展和商業實現，其技術實質是計算、存儲、伺服器、應用軟體等IT軟硬體資源的虛擬化，雲計算在虛擬化、數據存儲、數據管理、編程模式等方面具有自身獨特的技術。雲計算的關鍵技術包括以下幾個方向： 虛擬機技術 虛擬機，即伺服器虛擬化是雲計算底層架構的重要基石。在伺服器虛擬化中，虛擬化軟體需要實現對硬體的抽象，資源的分配、調度和管理，虛擬機與宿主操作系統及多個虛擬機間的隔離等功能，目前典型的實現（基本成為事實標准）有Citrix Xen、VMware ESX Server 和Microsoft Hype-V等。 數據存儲技術 雲計算系統需要同時滿足大量用戶的需求，並行地為大量用戶提供服務。因此，雲計算的數據存儲技術必須具有分布式、高吞吐率和高傳輸率的特點。目前數據存儲技術主要有Google的GFS（Google File System，非開源）以及HDFS（Hadoop Distributed File System，開源），目前這兩種技術已經成為事實標准。 數據管理技術 雲計算的特點是對海量的數據存儲、讀取後進行大量的分析，如何提高數據的更新速率以及進一步提高隨機讀速率是未來的數據管理技術必須解決的問題。雲計算的數據管理技術最著名的是谷歌的BigTable數據管理技術，同時Hadoop開發團隊正在開發類似BigTable的開源數據管理模塊。 分布式編程與計算 為了使用戶能更輕松的享受雲計算帶來的服務，讓用戶能利用該編程模型編寫簡單的程序來實現特定的目的，雲計算上的編程模型必須十分簡單。必須保證後台復雜的並行執行和任務調度向用戶和編程人員透明。當前各IT廠商提出的雲計劃的編程工具均基於Map-Rece的編程模型。 虛擬資源的管理與調度 雲計算區別於單機虛擬化技術的重要特徵是通過整合物理資源形成資源池，並通過資源管理層（管理中間件）實現對資源池中虛擬資源的調度。雲計算的資源管理需要負責資源管理、任務管理、用戶管理和安全管理等工作，實現節點故障的屏蔽，資源狀況監視，用戶任務調度，用戶身份管理等多重功能。 雲計算的業務介面 為了方便用戶業務由傳統IT系統向雲計算環境的遷移，雲計算應對用戶提供統一的業務介面。業務介面的統一不僅方便用戶業務向雲端的遷移，也會使用戶業務在雲與雲之間的遷移更加容易。在雲計算時代，SOA架構和以Web Service為特徵的業務模式仍是業務發展的主要路線。 雲計算相關的安全技術 雲計算模式帶來一系列的安全問題，包括用戶隱私的保護、用戶數據的備份、雲計算基礎設施的防護等，這些問題都需要更強的技術手段，乃至法律手段去解決。

『柒』 大數據關鍵技術有哪些

大數據關鍵技術涵蓋數據存儲、處理、應用等多方面的技術，根據大數據的處理過程，可將其分為大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據處理、大數據分析及挖掘、大數據展示等。

1、大數據採集技術

大數據採集技術是指通過 RFID 數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得各種類型的結構化、半結構化及非結構化的海量數據。

因為數據源多種多樣，數據量大，產生速度快，所以大數據採集技術也面臨著許多技術挑戰，必須保證數據採集的可靠性和高效性，還要避免重復數據。

2、大數據預處理技術

大數據預處理技術主要是指完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗、填補、平滑、合並、規格化及檢查一致性等操作。

因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取的主要目的是將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的結構，以達到快速分析處理的目的。

3、大數據存儲及管理技術

大數據存儲及管理的主要目的是用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。

4、大數據處理

大數據的應用類型很多，主要的處理模式可以分為流處理模式和批處理模式兩種。批處理是先存儲後處理，而流處理則是直接處理。

(7)雲計算大數據密切相關的技術擴展閱讀：

大數據無處不在，大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、體能和娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的印跡。

1、製造業，利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。

2、金融行業，大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

3、汽車行業，利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。

4、互聯網行業，藉助於大數據技術，可以分析客戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

5、電信行業，利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施。

『捌』 與大數據密切相關的技術是什麼技術

介紹新一代的BI分析平台——亦策觀數台，增強分析、NLP（支持中文自然語言）、數據管理等。觀數台是亦策軟體擁有自主知識產權的產品，亦策觀數台集合了亦策軟體在商業智能（BI）領域多年的經驗，精心為中國企業量身定製的本土化、敏捷型、可嵌入的商業智能（BI）平台。

其獨特的關聯引擎、增強智能等核心技術，是允許每位用戶深入全面洞悉數據的下一代可視化分析平台。

它將自助式BI的靈活性提升至一個新的層次，包括自助服務可視化、指導式分析應用和儀表盤、嵌入式分析和報告等。觀數台核心功能包括BI、報表、門戶管理、數據採集、移動端，可以免費體驗。

(8)雲計算大數據密切相關的技術擴展閱讀：

想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，著手從三個層面來展開：

第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

『玖』 雲計算和大數據是什麼關系

1.雲計算是提取大數據的前提
信息社會，數據量在不斷增長，技術在不斷進步，大部分企業都能通過大數據獲得額外利益。在海量數據的前提下，如果提取、處理和利用數據的成本超過了數據價值本身，那麼有價值相當於沒價值。來自公有雲、私有雲以及混合雲之上的強大的雲計算能力，對於降低數據提取過程中的成本不可或缺。
2.雲計算是過濾無用信息的「神器」
首次收集的數據中，一般來說90%屬於無用數據，因此需要過濾出能為企業提供經濟利益的可用數據。在大量無用數據中，重點需過濾出兩大類，一是大量存儲著的臨時信息，幾乎不存在投入必要;二是從公司防火牆外部接入到內部的網路數據，價值極低。雲計算可以提供按需擴展的計算和存儲資源，可用來過濾掉無用數據，其中公有雲是處理防火牆外部網路數據的最佳選擇。
3.雲計算可高效分析數據
數據分析階段，可引入公有雲和混合雲技術，此外，類似Hadoop的分布式處理軟體平台可用於數據集中處理階段。當完成數據分析後，提供分析的原始數據不需要一直保留，可以使用私有雲把分析處理結果，即可用信息導入公司內部。

『拾』 雲計算有哪些技術

一、在講什麼是雲計算之前，先思考下我們為什麼需要「雲」「雲計算」

如今越來越多的應用正在遷移到「雲」上，如我們生活中接觸的各種「雲盤」存儲。實際上，「雲」並不新潮，已經持續了超過10年，並還在不斷擴大到所有領域。可預見的事：下一個10年中，幾乎所有的應用都會部署到雲端，而它們中的大部分都將直接通過你手中的移動設備，為我們提供各種各樣的服務。

為什麼會需要「雲」？

傳統的應用正在變得越來越復雜：需要支持更多的用戶，需要更強的計算能力，需要更加穩定安全等等，而為了支撐這些不斷增長的需求，企業不得不去購買各類硬體設備（伺服器，存儲，帶寬等等）和軟體（資料庫，中間件等等），另外還需要組建一個完整的運維團隊來支持這些設備或軟體的正常運作，這些維護工作就包括安裝、配置、測試、運行、升級以及保證系統的安全等。便會發現支持這些應用的開銷變得非常巨大，而且它們的費用會隨著你應用的數量或規模的增加而不斷提高。這也是為什麼即使是在那些擁有很出色IT部門的大企業中，那些用戶仍在不斷抱怨他們所使用的系統難以滿足他們的需求。而對於那些中小規模的企業，甚至個人創業者來說，創造軟體產品的運維成本就更加難以承受了。

所以，雲計算，應運而生——更大、更快、更強

針對上述問題解決方案便是「雲計算」！將應用部署到雲端後，可以不必再關注那些令人頭疼的硬體和軟體問題，它們會由雲服務提供商的專業團隊去解決。使用的是共享的硬體，這意味著像使用一個工具一樣去利用雲服務（就像插上插座，你就能使用電一樣簡單）。

只需要按照你的需要來支付相應的費用，而關於軟體的更新，資源的按需擴展都能自動完成。

二、形象點來說說「雲計算」

【1】 水龍頭觀點論：

當需要的時候，扭開水龍頭，水就來了，我只需要操心交水費就是了！

當你需要用一個軟體時，你不用跑去電腦城，打開應用商店，它就下載下來了，你只需要交錢就是了；

當你想看報紙的時候，你不用跑去報刊亭，只要打開頭條新聞，新聞唾手可得；

當你想看書的時候，你不用跑去書城，只需要打開閱讀軟體，找到這樣的一本書，在手機上閱讀；

當你想聽音樂的時候，你不用再跑去音像店苦苦找尋CD光碟，打開音樂軟體，就能聆聽音樂；

雲計算，像在每個不同地區開設不同的自來水公司，沒有地域限制，優秀的雲軟體服務商，向世界每個角落提供軟體服務——就像天空上的雲一樣，不論你身處何方，只要你抬頭，就能看見！

【2】葷段子觀點論：

網上很流行的一種比喻：男人找個女友或老婆是自建私有雲，單身約炮或者到娛樂場所消費是公有雲服務，按需使用並可彈性擴容，已婚男人找二奶小蜜則屬於混合雲。

這種解釋方式對男人比較適用，通常稍微一解釋就心領神會！

【3】共享單車-滴滴出行論：

出行需要用車，雲計算或者雲服務好比乘坐計程車或專車快車共享單車，隨時需要隨時用，按用量（路程）付費即可。

自己買車開車是混合雲，車是自己的，出去付費停車或加油相當於部分使用公有雲，而亞馬遜或微軟雲在國內跟黑車差不多被政策限制

【4】一日三餐吃貨論：

餓了要吃飯，在家裡自己做飯屬於自建私有雲，需要建造廚房購買鍋碗瓢盆柴米油鹽等，吃完飯還需要自己刷鍋洗碗等運維工作，費時費力；

外面餐館提供的就相當於公有雲服務，按需胡吃海塞吃完結賬抹嘴走人，餐館後廚如何安排做菜順序並加快出菜速度就是負載均衡和虛擬化概念；

請廚師到家裡上門做飯則屬於典型的混合雲，在資產安全的情況下有限使用公有雲。

三、「雲計算」的五大特點

• 大規模、分布式
  「雲」一般具有相當的規模，一些知名的雲供應商如Google雲計算、Amazon、IBM、微軟、阿里等也都擁能擁有上百萬級的伺服器規模。而依靠這些分布式的伺服器所構建起來的「雲」能夠為使用者提供前所未有的計算能力。

• 虛擬化
  雲計算都會採用虛擬化技術，用戶並不需要關注具體的硬體實體，只需要選擇一家雲服務提供商，注冊一個賬號，登陸到它們的雲控制台，去購買和配置你需要的服務（比如 雲伺服器，雲存儲，CDN等等），再為你的應用做一些簡單的配置之後，你就可以讓你的應用對外服務了，這比傳統的在企業的數據中心去部署一套應用要簡單方便得多。而且你可以隨時隨地通過你的PC或移動設備來控制你的資源，這就好像是雲服務商為每一個用戶都提供了一個IDC(Internet Data Center)一樣。

• 高可用性和擴展性
  那些知名的雲計算供應商一般都會採用數據多副本容錯、計算節點同構可互換等措施來保障服務的高可靠性。基於雲服務的應用可以持續對外提供服務（7*24小時），另外「雲」的規模可以動態伸縮，來滿足應用和用戶規模增長的需要。

• 按需服務，更加經濟
  用戶可以根據自己的需要來購買服務，甚至可以按使用量來進行精確計費。這能大大節省IT成本，而資源的整體利用率也將得到明顯的改善。

• 安全
  網路安全已經成為所有企業或個人創業者必須面對的問題，企業的IT團隊或個人很難應對那些來自網路的惡意攻擊，而使用雲服務則可以藉助更專業的安全團隊來有效降低安全風險。