雲上大數據圖片

⑴ 大數據架構流程圖

大數據管理數據處理過程圖

大數據(big data),指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力。大數據處理的主要流程包括數據收集、數據存儲、數據處理、數據應用等主要環節。隨著業務的增長,大量和流程、規則相關的非結構化數據也爆發式增長。

平台數據架構流程圖

標准大數據平台架構,標准大數據平台架構,大數據平台架構,數據倉庫,數據集市,大數據平台層級結構,數據挖掘,舉報,包含該模版的分享。數據架構設計(數據架構組) 概述 總體描述 相對於業務架構和應用架構,數據架構在總體架構中處於基礎和核心地位。

產品體驗結構流程圖

產品的功能結構圖,產品功能結構圖,產品主要流程圖,產品的核心流程,我們繼續圍繞著得到app的核心流程探究。還原產品,產品結構、核心流程體驗、核心頁面體驗的情況,而不僅僅是界面表層；從產品視角、用戶視角來分析,而不是自我感覺，撰寫報告,推出報告。產品體驗從產品現狀、目標用戶及場景、關鍵功能體驗

程序流程圖

程序流程圖又稱程序框圖，是用統一規定的標准符號描述程序運行具體步驟的圖形表示。程序框圖的設計是在處理流程圖的基礎上，通過對輸入輸出數據和處理過程的詳細分析，將計算機的主要運行步驟和內容標識出來。

軟體開發周期

軟體生命周期(Software Life Cycle,SLC)是軟體的產生直到報廢或停止使用的生命周期。軟體生命周期內有問題定義、可行性分析、總體描述、系統設計、編碼、調試和測試、驗收與運行、維護升級到廢棄等階段一個軟體產品或軟體系統也要經歷孕育、誕生、成長、成熟、衰亡等階段

軟體測試流程魚骨圖

軟體測試流程: 需求分析，制訂測試計劃，設計測試用例與編寫，實施測試，提交缺陷報告，生成測試總結和報告。軟體測試按照研發階段一般分為5個部分：單元測試、集成測試、確認測試、系統測試、驗收測試。根據設計用例的方法不同,黑盒測試包括等價劃分法、邊界值分析法、錯誤推測法、因果圖法等。

雲平台整體架構圖

雲計算的體系結構由5部分組成,分別為應用層,平台層,資源層,用戶訪問層和管理層,雲計算的本質是通過網路提供服務,所以其體系結構以服務為核心。公認的雲架構是劃分為基礎設施層、平台層和軟體服務層三個層次的。

項目管理九大體系

項目管理思維導圖包括項目采購管理、項目成本核算、時間管理等關於項目管理的九大體系。項目管理十大領域:進度、成本、質量、范圍等4個核心領域,風險、溝通、采購、人力資源、干係人等5個輔助領域,1個整體領域。

產品經理項目管理思維導圖

思維導圖可以幫助產品經理梳理多而亂的產品思路，也可以幫助產品經理進行需求管理、產品分析等。產品經理會使用思維導圖來對產品的思路進行一個有效的分析，梳理產品邏輯，然後再畫原型圖。一個優秀的產品經理，不僅僅是會畫原型，寫需求文檔，更重要的是做出用戶滿意的產品。

項目規劃時間軸流程圖

項目規劃時間軸流程圖,對一個項目從開始到竣工的整個過程進行總結歸納。時間線圖,又叫時間軸圖,能以歷史進程為載體,將過往的重要事項或者里程碑,標注在軸線上,並加以說明。它的作用是能夠可視化內容,以圖文的形式呈現出來。時間軸是一種表達事物發展進程的可視化圖示,被許多商業管理人士所使用。

⑵ 雲計算和大數據之間有什麼區別

1）大數據和雲計算的概念區別：大數據說的是一種移動互聯網和物聯網背景下的應用場景，各種應用產生的巨量數據，需要處理和分析，挖掘有價值的信息；雲計算說的是一種技術解決方案，就是利用這種技術可以解決計算、存儲、資料庫等一系列IT基礎設施的按需構建的需求，兩者並不是同一個層面的東西。
（2）大數據與雲計算的關系那麼上面說了大數據和雲計算的區別，兩者之間又有著非常緊密的聯系，大數據是雲計算非常重要的應用場景，而雲計算則為大數據的處理和數據挖掘都提供了最佳的技術解決方案。
大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作，大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘電網、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統，大數據指的海量的數據 一般日處理 PB級別以上，一般用於挖掘，分析，做一些智能商業板塊。

⑶ 在衛星雲圖上表示晴天的顏色是什麼和什麼

藍色表示海洋，綠色表示陸地
白色或者灰色的地區表示的雲區，不同的地方雲層的厚度是不一樣的
雲的顏色越灰，表示雲層越薄。這個正好和實際生活觀察天空的雲的顏色相反。

看到你的補充了，衛星雲圖上雲的顏色越白，表示雲層越厚。所以白色的就是陰雨區

⑷ 什麼是雲計算什麼是大數據

雲計算又稱為網格計算，通過這項技術，可以在很短的時間內（幾秒鍾）完成對數以萬計的數據的處理，從而達到強大的網路服務。大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理悶亂和處理的數據集合。

雲計算是什麼意思

雲計算是分布式計算的一種，指的是通過網路「雲」將巨大的數據計算處理程序分解成無數個小程序，然後，通過多部伺服器組成螞清檔的系統進行處理和分析這些小程序得到結果並返回給用戶。

「雲」實質上就是一個網路，雲計算就是一種提供資源的網路，使用正耐者可以隨時獲取「雲」上的資源，按需求量使用，並且可以看成是無限擴展的，只要按使用量付費就可以。雲計算把許多計算資源集合起來，通過軟體實現自動化管理，只需要很少的人參與，就能讓資源被快速提供。

在新冠疫情肆虐之際，雲計算技術為全球經濟、供應鏈以及遠程工作的企業組織提供了支持，使得各項工作得以維持生機。隨著越來越多的企業開始採用雲計算模式，從雲計算向設備傳輸數據將越來越融入到我們的日常生活中。

什麼是大數據

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

近年來，隨著信息化和數據產業的發展，社會上對大數據相關專業的人才需求量持續上升，但是國內真正的大數據方面的專業人才數量非常少，這樣的供需不平衡就會導致數據行業產生一個較大的人才缺口，大數據工程師將迎來廣闊的就業前景。

⑸ 什麼是雲計算什麼是大數據二者有何聯系

雲計算的關鍵詞在於「整合」，無論你是通過現在已經很成熟的傳統的虛擬機切分型技術，還是通過google後來所使用的海量節點聚合型技術，他都是通過將海量的伺服器資源通過網路進行整合，調度分配給用戶，從而解決用戶因為存儲計算資源不足所帶來的問題。

大數據正是因為數據的爆發式增長帶來的一個新的課題內容，如何存儲如今互聯網時代所產生的海量數據，如何有效的利用分析這些數據等等。

他倆之間的關系你可以這樣來理解，雲計算技術就是一個容器，大數據正是存放在這個容器中的水，大數據是要依靠雲計算技術來進行存儲和計算的。

(5)雲上大數據圖片擴展閱讀：

雲計算常與網格計算、效用計算、自主計算相混淆。

網格計算：分布式計算的一種，由一群鬆散耦合的計算機組成的一個超級虛擬計算機，常用來執行一些大型任務；

效用計算：IT資源的一種打包和計費方式，比如按照計算、存儲分別計量費用，像傳統的電力等公共設施一樣；

自主計算：具有自我管理功能的計算機系統。

事實上，許多雲計算部署依賴於計算機集群（但與網格的組成、體系結構、目的、工作方式大相徑庭），也吸收了自主計算和效用計算的特點。

被普遍接受的雲計算特點如下：

(1) 超大規模

「雲」具有相當的規模，Google雲計算已經擁有100多萬台伺服器， Amazon、IBM、微軟、Yahoo等的「雲」均擁有幾十萬台伺服器。企業私有雲一般擁有數百上千台伺服器。「雲」能賦予用戶前所未有的計算能力。

(2) 虛擬化

雲計算支持用戶在任意位置、使用各種終端獲取應用服務。所請求的資源來自「雲」，而不是固定的有形的實體。應用在「雲」中某處運行，但實際上用戶無需了解、也不用擔心應用運行的具體位置。只需要一台筆記本或者一個手機，就可以通過網路服務來實現我們需要的一切，甚至包括超級計算這樣的任務。

(3) 高可靠性

「雲」使用了數據多副本容錯、計算節點同構可互換等措施來保障服務的高可靠性，使用雲計算比使用本地計算機可靠。

(4) 通用性

雲計算不針對特定的應用，在「雲」的支撐下可以構造出千變萬化的應用，同一個「雲」可以同時支撐不同的應用運行。

(5) 高可擴展性

「雲」的規模可以動態伸縮，滿足應用和用戶規模增長的需要。

(6) 按需服務

「雲」是一個龐大的資源池，你按需購買；雲可以像自來水，電，煤氣那樣計費。

大數據特徵：

1 容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息；

2 種類（Variety）：數據類型的多樣性；

3 速度（Velocity）：指獲得數據的速度；

4 可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。

5 真實性（Veracity）：數據的質量

6 復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道

7 價值（value）：合理運用大數據，以低成本創造高價值

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。

⑹ 大數據、雲計算、數據中心這三者之間有什麼區別和聯系

不少人把數據中心、雲計算數據中心、大數據搞混淆，覺得這三者是一樣的產品，其實有顯著的區別，數據中心機房是一整套復雜的設施，如今，雲計算即將成為信息 社會 的公共資源，而數據中心則是支撐雲計算服務的基礎設施，所以自從雲計算橫空出世，一切信息技術都開始圍著它轉，雲計算有如神一樣地存在著，下面看看數據中心、雲計算、大數據之間有什麼區別和聯系？

一、大數據

1、 大數據(Big Data)又稱為巨量資料，指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產，「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

2、大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

3、移動互聯網的大數據主要來自四個方面

（1）、內容數據:

Web2.0時代以後，每個人都成為了媒體，都在網路上生產內容，包括文字、圖片、視頻等等。

（2）、電商數據:

隨著電子商務的發展，線上交易量已經占據整個零售業交易的大部分。每一筆交易都包含了買家、賣家以及商品背後的整條價值鏈條的信息。

（3）、社交數據:

隨著移動社交成為最主要的社交方式，社交不僅僅只有人與人之間的交流作用，社交數據中包括了人的喜好、生活軌跡、消費能力、價值取向等各種重要的用戶畫像信息。

（4）、物聯網數據:

各行各業都出現了物聯網的需求和解決方案，每時每刻都在產生巨量的監測數據。那麼如此之多的數據，包含著很多有價值的信息，這些信息並不是以直觀的形式呈現出來的，需要有辦法對這些數據進行處理，無論是計算、存儲還是通信，都提出了很高的要求，雲計算的相關技術就是對巨量數據的計算、存儲和通信的解決方案。

二、雲計算

雲計算是一種基於互聯網的計算方式，通過這種方式，共享的軟硬體資源和信息可以按需提供給計算機和其他設備。典型的雲計算提供商往往提供通用的網路業務應用，可以通過瀏覽器等軟體或者其他Web服務來訪問，而軟體和數據都存儲在伺服器上。雲計算服務通常提供通用的通過瀏覽器訪問的在線商業應用，軟體和數據可存儲在數據中心。

三、數據中心

數據中心是全球協作的特定設備網路，用來在internet網路基礎設施上傳遞、加速、展示、計算、存儲數據信息，數據中心大部分電子元件都是由低壓直流電源驅動運行的。數據中心面臨的物理問題是伺服器本身和用來連接這些伺服器到其他應用環境的電纜。

四、三者之間的聯系：

1、大數據和雲計算的概念區別：

大數據說的是一種移動互聯網和物聯網背景下的應用場景，各種應用產生的巨量數據，需要處理和分析，挖掘有價值的信息；雲計算說的是一種技術解決方案，就是利用這種技術可以解決計算、存儲、資料庫等一系列IT基礎設施的按需構建的需求，兩者並不是同一個層面的東西。

2、大數據與雲計算的關系，以上介紹了大數據和雲計算的區別，兩者之間又有著非常緊密的聯系，大數據是雲計算非常重要的應用場景，而雲計算則為大數據的處理和數據挖掘都提供了最佳的技術解決方案。

3、大數據必然與雲計算相關(大數據和雲計算沒有必然聯系，你要作大數據，可以用雲計算，也可以不用)，數據中心是雲計算的基礎，從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分，大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術，隨著雲時代的來臨，大數據(Big data)也吸引了越來越多的關注。

4、數據中心是雲計算的基礎設施，我們通常講到的伺服器資源分配，帶寬分配，業務支撐能力，流量防護和清洗能力，都是基於數據中心的大小，和其帶寬的容量，數據中心分布在不同的核心城市，輻射到周邊城市，提供基礎支撐，其一般都符合國家機房一級標准，具備極強的容災能力，多數廠商會選擇兩地三中心等方式來架設機房，雲計算是在數據中心的基礎上提供的從基礎服務到增值服務的一種閑置資源利用。

5、但有一點不變的是，不管雲計算怎樣去變化，必然需要依託數據中心實現落地。可以說，數據中心是雲計算的根，雲計算是數據中心「葉子」，雲計算通過「光合作用」促進數據中心的發展，而數據中心得壯大又為雲計算發展提供了堅實的基礎，這三者起到相互依存，互相促進的作用。

⑺ 青雲李威：在雲上做大數據平台有什麼獨特的挑戰

7月18日,"雲用戶生態發展論壇暨第三屆中國雲計算用戶大會"在北京國家會議中心召開。在下午的會議中，青雲QingCloud系統工程師及大數據平台負責人李威帶來主題為「大數據雲平台之最佳實踐」的精彩演講，以下是他的演講實錄：
李威：大家好，我是QingCloud青雲的系統工程師李威。今天我講的這個話題可能技術性有點強，可能需要大家費點腦子。分成幾大塊。第一，先說一下雲計算和大數據的關系。第二，在雲上做大數據平台有什麼獨特的挑戰。第三，我們會講一下大數據平台它有一個比較基本的，或者說通用的一個系統架構是什麼樣子。最後，分享一些我們自己的，包括和在客戶那兒的一些跟大數據相關的最佳實踐。
大數據的例子，我就不說太多了，說一些我們的一些企業客戶的。比如說第一個是一個非常大型的一個跨國的一個互聯網社交企業。然後他們會用我們在雲上的大數據的一些平台，包括一些具體的技術，會做比如用戶畫像。就是你在社交網路裡面，然後為什麼推薦給你的朋友正好是你可能會認識的，然後為什麼推薦給你的信息可能就是你感興趣的。這個都是用戶畫像用大數據來做的。
第二，像一個非常大型的互聯網的金融企業，它會用大數據做一些風控分析。因為在互聯網金融，尤其是互聯網金融行業裡面，它之所以可以和傳統金融PK，就是因為它在風控這方面可以用大數據技術把風險控制的非常小。大家可以想一想，在P2P平台上面，憑什麼沒有像以前傳統銀行各種人來調查你，沒有什麼抵押金，但是可以讓你用錢。包括政府部門海量信息檢索，比如它需要把全國的各種部門聯合起來，然後我需要有一個犯罪嫌疑人他有沒有可能在各個地方有一些其他數據，我可以搜索，可以挖掘，然後進行一些分析。
大數據很火，它跟雲計算到底什麼關系?其實我們認為大數據現在大家可能覺得到什麼地方都聽見大數據，其實很可能每個人說的不一樣，也得人說的是大數據平台，有的人說的是大數據的某個產品，有的人可能說的是大數據的某個應用，比如Alpha Go。
尤其在企業裡面，我們和客戶談的時候，客戶第一個比較想不明白的就是大數據的產品和技術太多了，而且每個場景都區別不是那麼明顯。所以，在大數據這個技術裡面，我們第一個要解決的就是到底怎麼選擇大數據的解決方案，怎麼為企業做大數據解決方案。但是，每個企業需求變化又特別大，或者有很多企業，就是傳統企業他們對大數據的需求不是非常明確，互聯網企業他們需求變化非常快。按照傳統的比如建一套大數據平台，可能花費很多成本，時間成本、人力成本，包括金錢。但是雲平台，大家知道IaaS、PaaS、SaaS，最後所有東西都變成伺服器。你要構建一個非常復雜方案的時候成本就低，因為你只需要按照服務構建的方式來做，而且這樣非常靈活，如果你發現其中方案某一部分有問題，你可以很快的替換掉，因為很多都是平台上的服務。所以，它可以滿足你的業務不確定性的需求，包括業務彈性的需求。因為大家知道現在變化太快了。
第二，雲計算給大數據帶來的好處是什麼?比如它可以自動化運維，一些復雜系統的安裝、部署、監控都不用你自己做，在界面上非常快的就可以，非常簡單就能做完。然後還有一些包括穩定、性能，這個不多說了，雲計算的好處大家肯定知道特別多，說幾個有意思的。
比如，網路和存儲，計算引擎的切換，這個比較有意思。也就是當你的平台足夠復雜，足夠大的時候，每塊部分都是一個伺服器，每一塊變成一個伺服器之後，可以非常靈活的替換掉它，把他換成別的產品實現，或者別的技術實現。後面就是Service Orchestration，就是比如你有一個界面，需要畫各種圖，或者工具也好，但是他們有一個非常致命的缺點，你畫的那個圖是不能執行的，就是是不能部署，不能執行的。Service Orchestration是給你一個大的拓撲圖，這也是青雲今年年初發布的一個產品，叫做資源編排。可以在雲平台把一整套的架構部署出來，這是雲上他們這些帶來的一些好處。
雲上大數據平台的挑戰。很多企業做大數據平台在物理機上做，為什麼沒有在雲上做?因為挑戰非常多。第一，穩定性的挑戰，比如高可用、災備。第二，性能。一直被人垢病的，因為你是虛擬機，肯定沒有網路機的硬碟快。在青雲第一個IaaS層的穩定性已經運行好幾年了，沒有太多可說的。垢病性能這一塊，我們去年做了軟體定義網路的2.0，2.0出來之後，這個是為雲計算，為大的IaaS平台專門研發的一套SDN，可以做到點對點之間的網路傳輸，可以達到物理網卡。第二，在硬碟這塊一直被垢病的，我們容器技術，可以把硬碟的技術降的非常低。第三個好處就是遷移，遷移技術非常好，因為現在已經有一些比較成形的，比如關系型資料庫和非關系型資料庫。
我們說解決這些挑戰之後，我們會有一個大數據的平台系統架構出來這個架構其實都是一個非常通用的架構。就是你可能在很多企業裡面，不管京東、美團、亞馬遜，可能看到的基本都是這樣的樣子。其實先從左開始看起，其實是一個數據的生命周期，就是數據從哪個地方收集，可能是日誌，可能是感測器，收集過來到中間的核心平台，最下面一層就是IaaS，青雲所有PaaS層的服務都是基於IaaS做的，就是都是在雲上面的。然後到第一個就是存儲。中間三個大塊，第一個叫實時計算，叫Storm，當然Twitter現在出來的可能宣稱比Storm更強。第二，就是Batch Processing，第三個就是Big SQL，包括像Kylim等。右邊就是你做所有平台可能都會做的，包括它的數據管理、監控、安全，包括用來做分布式的配置中心的一項東西。
所有的數據經過存儲、計算之後，你可能會通過一些，就是你想要一些非常好的用戶友好的方式使用這些數據，我們一般可能會把數據提交到比如說像一些交互性比較好的技術組件裡面，這樣在最上層，不管報表還是可視化，像Hadoop生態圈裡面比較流行的做可視化就比較方便。
我現在畫的這個圖裡面，基本上就是在大數據的生命周期裡面最核心的，或者說最主流的產品或者技術都涵蓋在裡面了，青雲自己的大數據平台也是按照這個架構來做的。
接下來先說一下，我會按照這個架構，挨個的挨個的說。第一，先說一下計算。計算上面最經典的就是Hadoop，這個圖不需要太多說。如果大家平時研究大數據，可以提一點，從2.0後之，它的HDFS有高可用，把之前的變成Yarn來支持，這樣會提升很大的性能。第二個計算型的架構就是Spark，比如它上面有主流的一些功能。如果做實時計算，Storm肯定首選的。MapRece延遲非常高，但是吞吐量很大。MapRece的硬碟非常高，Spark Streaming由於它是硬碟計算，所以計算還好。如果之前有一些Hadoop生態圈的基礎，可能選Spark比較好，如果不是要求非常實時，因為Spark平台非常強，它本身就是一個平台，現在的平台發展非常快，所以可能選Spark，對你要求非常高，現在我們碰見的客戶都有。第二，Big SQL裡面，提幾個，一個是Phoenix，提供了SQ語言上包裝的產品。第二種就是MPP的。
存儲。最初就是HDFS，第一，一定是為大文件設計的，不是為海量小文件設計的。如果想處理海量小文件，在青雲平台上有一個想像就是對象存儲，我們當時設計的時候不管文件什麼類型，不管文件什麼大小，都可以用這個存儲。HDFS為什麼不能存海量小文件，原因很簡單，像Linux裡面所有數據都有一個索引，如果存海量小文件，索引的數據有一個特點，不管數據文件大還是小，索引的數據都是一樣的大。存海量小文件的時候其實文件沒有多大，它會非常影響性能，導致數據整個存儲空間沒有利用慢，但是性能已經不可用了。
第二個比較主流的存儲就是Hbase，Hbase是架構在HDFS之上，它可以存非常寬的樣表，也可以存非常高的樣表，所有表的數據分布在每個節點上，其實它的架構比這個復雜多了。其實你可以看成對應一個表的概念。不知道大家有沒有人看Hbase，可能剛開始看Hbase比較費解，因為它是列式的存儲，和以前看到的資料庫解的不一樣。其實它的定義非常簡單，就是最上面，第二行那句話，是一個稀疏的、分布式的、多維的、持久化的一個影射。稀疏的就是是一個單位格的比，Hbase在存儲格式上已經解決了這個問題，可以存一個稀疏的表。第二，分布式的就不用解釋了。這個圖裡面可以看到有一些時間戳的概念在裡面，這是一個比如第一個是一個記錄的Row Key，然後有一個Column Families，然後有一個版本號。
存儲裡面的選型，剛才說了幾個，做存儲選型怎麼選?並不一定是一開始肯定會聽到很多人說Hbase一定比HDFS快，這些說法都是不責任的，都是一定要在什麼場景下。比如說Hadoop，這樣的方式就是在做全局文件掃描的時候是快的，但是像Hbase做隨機存儲的時候是快的，所以也是分場景的。但是像中間這個KUDU，昨天一個客戶說他們正在用一個KUDU，屬於一個中間的方案，介於HDFS和Hbase之間的一個存儲引擎，現在還沒有看到大規模的生產應用。這個就是今年年初做的一個數據倉庫，Greenplum Database，是去年開源的。之前Greenplum的核心就能工業他們自己出來，它最大的一個好處，我們覺得有幾個，第一個是標準的SQL，你可能看到很多市面上的產品都說支持SQL，但是其實都不是標準的。不是標準的意味著什麼?比如很多語法不一樣，你以前像數據工程師，數據分析師，他們用的比較高級的用法都沒法用。但是，Greenplum Database不一樣，因為它的核心計算引擎我們覺得比MySQL更好，它還有很多別的特點。
我們說完計算的產品，說完存儲的產品，接下來一些數據的傳輸。數據傳輸我們說一個最經典的Kafka，是分布式、可分區、多副本、低延遲的。低延遲什麼意思?左右這兩張圖長的很像，其實就是Kafka相當於進入和留出的數據，Kafka就是領英開源的，因為我們平台提供了Kafka服務，他們現在也在用，這是他們是使用出來的一個產品。意思就是Kafka的延遲非常低，基本數據不落下來，直接就出去了。
為什麼它可以這樣?有兩個非常本質的原因：第一，它在寫數據的時候是直接寫到PageCatch裡面，往外發的時候直接通過Linux發出去的，所以它的吞吐量延時非常低，這是兩個核心的原因。Kafka的架構非常簡單，就是三個松偶合的，比如最上層是它的生產者，然後是一個集群，中間是一個伺服器，Kafka的伺服器，下面是它的消費者。它的生產者一個集群都可以往broker裡面發數據，相當於broker把數據發到第一個Partition裡面，第二個發到第二個Partition裡面，Partition第一個主要概念就是你發布的消息是什麼，你生產出的消息相對於在Kafka裡面有幾個隊列，每個隊列就是一個Partition。
第二個集群就是它的消費者，消費者可以提比較重要的一點，它有一個消費組的概念，這個組的概念非常重要。當你想把一個Topic的消息想多播出去，想被很多個消費者處理的時候，這個時候需要建多個消費組，這個消息才能被多個消費者來消費。如果只建了一個消費組，哪怕這個消費組有好幾個消費者，每次都是由一個消費者處理的。第二個問題，就是消費組裡面消費者的數量，這裡面一個是兩個，一個是四個，就是一個消息裡面有四個Partition，如果有四個消費者，正好一對一，每個消費者消費一個Partition，如果只有一個消費者，有一個會消費兩個Partition。這種情況比較好。有一種情況要避免，就是比如有5個消費者，你那個Topic只有4個隊列，你就會浪費掉一個消費者。這個是需要注意的。
說完了計算，說完了存儲，說完了傳出，然後說一些我們碰到的問題。第一個大問題就是復制因子的問題，為什麼原生的不用考慮，但是雲上為什麼要獨特考慮呢?原因很簡單，因為在雲上面所有的服務都是基於IaaS做的，IaaS這一層本身有高可用，就是它的數據本身就是有副本的，如果你還照搬物理機上的做法，你就找三個副本，你想想2×3就是6個。所以，第一個就是要去副本，把它用兩個副本，這是我們最開始想的方案，用兩個副本就行了。但是，後來我們覺得兩個副本還是2×2=4，還是空間浪費上會多一點。
後來我們想更高級的方案是什麼?就是我們在IaaS這一層提供一種能力，讓PaaS層可以選擇，說我要幾個副本，就是變成一個選項，這樣比如像大數據這樣，或者非常脆弱的應用，但是有時候比如不需要，有它自己的一個副本的策略，完全不需要IaaS層的副本，這個時候就根據你自己的配置，或者根據你自己的產品的需要可以配置IaaS層的副本策略，這樣跟物理就是一樣的了。
這個參數調優，比如像典型的大數據裡面每個產品或者每個平台都有兩三百個參數，這個太正常了，這個時候做調優第一個重要的步驟就是你應該知道我們應該盡量去知道這些調優的參數之間什麼關系，他們之間到底什麼關系，不能只知道每一個參數是干什麼的，要不然調一個，影響另外一個，或者調按沒有任何反應，那是因為你沒有把這個關系搞清楚。像這樣的圖，可以把yarn裡面的Node Manager都弄的比它小，然後是yarn裡面分配的內存，這個之間的關系嘎明白，在做性能調優的時候是很重要的。
最後一個比較重要的最佳實踐就是在數據格式上，這個肯定很多人都會忽略。但是在大數據裡面非常重要，為什麼?因為數據很大，數據量非常大的時候，如果不注重數據格式就會導致這幾個問題。比如可能性能會下降，然後你的空間反而浪費了很多，成倍的上升。
其實數據格式比較注意的項非常多。我們挑出兩個比較重要的准則，第一這個數據格式要可分隔。可分隔支持的格式有這些，比較多的像Avro、Parquet Lzop+index、SequenceFile，不支持的就是XML、JSON文件。
然後可塊壓縮的，支持的就是Avro、Parquet、Lzop+index、SequenceFile，不支持的就是CSV、JSON記錄。大家可以想一下，我們在大數據平台裡面計算都是並行計算，它所有的數據都是分開來計算的，然後每一個分片對它進行計算，所以，第二個是可塊壓縮的。其實還有很多點，比如數據格式是不是支持眼鏡的，像Avro就支持，就是數據格式的老版本和新版本還是可以兼容的。包括像SequenceFile，可伸縮，可壓縮，但是它只在Hadoop這個生態系統，不像Avro和Parquet。我們7月28號在北京飯店有一個青雲自己的用戶大會，我們只負責服務，上面都是各個行業的精英講他們自己技術的干貨，產品的干貨，我們是這樣形式做的。

⑻ 在雲創大數據實驗平台圖片不顯示

圖片格式、大小和路徑出現錯誤。
圖片不顯示可能是以下三種原因，第一種情況可能是上傳的圖片大小超過了使用限制，另一種情況就是圖片路徑錯誤，還有種情況是在上傳圖片時，可能由於你的圖片是png格式，但是後台不允許上傳該格式的圖片。
雲創大數據是以大數據存儲與智能處理為核心發展的高新技術企業，以人工智慧、大數據、雲計算技術為基礎，針對海量數據存儲與智能分析處理的迫切需求，通過技術延伸與融合，構建了集感知、存儲、處理於一體的實驗平台。

⑼ 什麼是雲計算，物聯網和大數據

雲計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網路訪問， 進入可配置的計算資源共享池（資源包括網路，伺服器，存儲，應用軟體，服務），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。

(9)雲上大數據圖片擴展閱讀

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1.對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷

2.做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型

3.面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值

例如：

1.洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2.google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3.統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4.麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。