openstack大数据

❶ OpenStack 和 Hadoop 的区别是什么

二者完全不同。OpenStack是云解决方案，Hadoop是大数据处理架构的一种。二者使用的场景，擅长的领域完全不同，不具备可比性。

❷ openstack中，为什么要分离存储

增加额外持久化的空间。
非持久化存储用来运行操作系统，Cinder用来增加额外持久化的空间，Swift用于保存镜像和数据，也可用于大数据。
非持久存储开始，也称为临时存储。顾名思义，在OpenStack环境中使用虚拟机的用户在虚拟机终止后将丢失关联的磁盘。当租户在OpenStack集群上启动虚拟机时，Glance镜像的一份拷贝会下载到计算节点上。此镜像将作为Nova实例的第一个磁盘，它提供临时存储。一旦Nova实例终止，存储在该磁盘上的所有内容都将丢失。

❸ OpenStack 和 Hadoop 的区别是什么

openstack是一个iaas云平台（云计算saas，paas，iaas中的iaas），是亚马逊aws的开源实现。OpenStack是一个开源的云计算管理平台项目，由几个主要的组件组合起来完成具体工作。OpenStack支持几乎所有类型的云环境，项目目标是提供实施简单、可大规模扩展、丰富、标准统一的云计算管理平台。OpenStack通过各种互补的服务提供了基础设施即服务（IaaS）的解决方案，每个服务提供API以进行集成。
hadoop是一个分布式的软件架构，有分布式计算和分布式存储。
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapRece。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapRece为海量的数据提供了计算。

❹ 大数据分析工具有哪些

大数据分析工具有：

1、Hadoop：它是最流行的数据仓库，可以轻松存储大量数据。

2、MongoDB：它是领先的数据库软件，可以快速有效地分析数据。

3、Spark: 最可靠的实时数据处理软件，可以有效地实时处理大量数据。

4、Cassandra：最强大的数据库，可以完美地处理数据块

5、Python：一流的编程语言，可轻松执行几乎所有大数据分析操作。

不同类型的大数据分析是：

1、描述性分析：它将过去的数据汇总成人们易于阅读和理解的形式。使用此分析创建与公司收入、销售额、利润等相关的报告非常容易。除此之外，它在社交媒体指标方面也非常有益。

2、诊断分析：它首先处理确定发生问题的原因。它使用了各种技术，例如数据挖掘、机器学习等。诊断分析提供对特定问题的深入洞察。

3、预测分析：这种分析用于对未来进行预测。它通过使用数据挖掘、机器学习、数据分析等各种大数据技术来使用历史数据和当前数据。这些分析产生的数据用于不同行业的不同目的。

4、规范分析：当想要针对特定问题制定规定的解决方案时，会使用这些分析。它适用于描述性和预测性分析，以获得最准确的结果。除此之外，它还使用人工智能和机器学习来获得最佳结果。

❺ 全面认识openstack，它到底是什么包含什么

OpenStack是一个云平台管理的项目，它不是一个软件。这个项目由几个主要的组件组合起来完成一些具体的工作。

OpenStack是一个旨在为公共及私有云的建设与管理提供软件的开源项目，OpenStack被公认作为基础设施即服务（简称IaaS）资源的通用前端。

openstack自身都包含什么

以下是5个OpenStack的重要构成部分：

l Nova – 计算服务

l Swift – 存储服务

l Glance – 镜像服务

l Keystone – 认证服务

l Horizon – UI服务

❻ 与大数据密切相关的技术是什么技术

介绍新一代的BI分析平台——亦策观数台，增强分析、NLP（支持中文自然语言）、数据管理等。观数台是亦策软件拥有自主知识产权的产品，亦策观数台集合了亦策软件在商业智能（BI）领域多年的经验，精心为中国企业量身定制的本土化、敏捷型、可嵌入的商业智能（BI）平台。

其独特的关联引擎、增强智能等核心技术，是允许每位用户深入全面洞悉数据的下一代可视化分析平台。

它将自助式BI的灵活性提升至一个新的层次，包括自助服务可视化、指导式分析应用和仪表盘、嵌入式分析和报告等。观数台核心功能包括BI、报表、门户管理、数据采集、移动端，可以免费体验。

(6)openstack大数据扩展阅读：

想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：

第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

❼ 如何正确认识OpenStack的发展现状

首先，我们需要明确一个概念，什么是OpenStack？

OpenStack是一个基于组件模式的开源云计算管理平台。OpenStack支持几乎所有类型的云环境，实施简单、可大规模扩展、组件丰富、标准统一。OpenStack通过各种互补的服务提供了基础设施即服务(IaaS)的解决方案，每个服务提供API以进行集成。这一点已经达成共识，无需过多赘述!

问题是，我们如何正确认识OpenStack的发展现状？

像人工智能、物联网、大数据一样，OpenStack在美国已经获得了比较成熟的发展，这是社会进步、IT产业升级的表现。在中国，OpenStack虽然看上去也很火，但从实际发展状态来看，还有一定差距。

一些IT应用比较成熟的客户，像中国的大型央企、国企，考虑数据安全，他们不会在关键核心业务上购买OpenStack，宁愿花上几个月或者半年时间做一套应用，这样更能满足企业应用需求。另外，一些资金实力相差悬殊的中小型企业更不会选择OpenStack，因为一旦系统崩溃，他们没有太多的IT技术人员去维护。中型企业可能会考虑OpenStack，但也不会把OpenStack直接拿来用，为了提高应用的稳定性、安全性和可靠性，也要做更多的定制化开发。

有些企业可能会基于OpenStack做数据分析、流程管控、订单管理等，但这些需求实际上已经不是OpenStack的范围，OpenStack只是提供了一个框架。其实，OpenStack当初的本意也是如此，具体的算法需要企业往里实打实的填入，但是国内的企业需要快速产出和投入，不愿意花费大量的精力去做这样的工作。所谓“专业的人做专业的事”，没有企业愿意劳民伤财地去做IT系统。

当然，OpenStack之所以让广大国外厂商大力推崇，也不是毫无根据。OpenStack在开源社区上方面的生态模式，非常值得肯定，也值得我们去借鉴。但OpenStack生态圈仍然是相对狭隘的生态圈，它由厂商发起，并且基于软、硬件技术形成的一种协议。中国的云生态应该走不一样的路，互联网生态模式应该做供应链整合，可能OpenStack会是一部分的工具应用，但思路应该更加开阔，切不可不迷信OpenStack。

❽ OpenStack 和 Hadoop 的区别是什么

openstack是一个开源的云计算框架，而Hadoop是一个开源的大数据框架，二者的侧重点不同。
虽然云计算和大数据有一些交叉的部分，但主要内容还是有区别的，云计算是在云平台上提供存储和计算资源，而以Hadoop为模型的大数据是提供了一种分布式的存储（HDFS）和计算模型（Map/Rece），可以自己使用多台计算机搭建Hadoop平台，也可以在一台计算机上通过虚拟机搭建Hadoop平台，甚至可以在云平台上搭建Hadoop平台。

❾ 如何在openstack上部署hadoop

随着信息时代的快速发展，大数据技术和私有云环境都非常实用;只是，假设将两者结合在一起。企业会获得巨大的利润。虽然结合两者会让环境变得更复杂。企业仍然能够看到将 OpenStack 私有云和 Apache Hadoop 环境结合在一起产生的显著的协同效应。怎样来做会更好?

方案1. Swift、Nova + Apache Hadoop MapRece

对于希望在大数据环境中实现更高程度的灵活性、可扩展性和自治性的企业，能够利用 Apache 和 OpenStack 提供的开源产品的与生俱来的能力。为此，企业须要最大限度地利用这两种技术栈。这就要求采用与前面所述的解决方式不同的思维方式来设计环境。
在这方面软件开发专业网是非常有经验的。

要获得全然可伸缩的、灵活的大数据环境，必须在一个同一时候提供存储和计算节点的私有云环境中执行它。为此。企业必须先构建私有云。然后加入大数 据。因此。在这样的情况下，必定会用到 Swift、Nova 和 RabbitMQ。并控制器节点来管理和维护环境。
可是。问题在于企业是否须要针对不同的系统和业务部门将环境分为若干个部分(比如，非大数据虚拟机或客 户机实例)。假设企业准备全然使用私有云，那么应当加入 Quantum，从网络的角度对不同的环境进行划分。

方案2. Swift+Apache Hadoop MapRece

在私有云环境中。常见的大数据部署模型之中的一个是：将 OpenStack 的 Swift 存储技术部署到 Apache Hadoop MapRece 集群，从而实现处理功能。使用这样的架构的优势是。企业将获得一个可扩展的存储节点，能够用该节点来处理其不断累积的数据。依据 IDC 的调查，数据年增长率已经达到 60%，该解决方式将满足不断增长的数据需求。同一时候同意组织同一时候启动一个试点项目来部署私有云。

该部署模型的最佳使用场景是企业希望通过存储池尝试使用私有云技术。同一时候在内部使用大数据技术。最佳实践表明企业应当先将大数据技术部署到您的 生产数据仓库环境中。然后构建并配置您的私有云存储解决方式。假设将 Apache Hadoop MapRece 技术成功融合到数据仓库环境中。而且已经正确构建并执行您的私有云存储池。那么您就能够将私有云存储数据与预调度的 Hadoop MapRece 环境集成在一起。

方案3. Swift + Cloudera Apache Hadoop 发行版

对于那些不愿意从头开始使用大数据的企业，能够使用 Cloudera 等解决方式供应商提供的大数据设备。
Cloudera 的发行版包含 Apache Hadoop (CDH) 解决方式，它同意企业不必针对 Hadoop 的每一个细微区别来招募或培训员工。因此能够在大数据方面实现更高的投资回报 (ROI)。
对于那些不具备大数据或私有云技能集。希望以缓慢、渐进的方式将该技术集成到其产品组合的企业。这一点尤其吸引人。

大数据和云计算属于相对较新的技术，很多企业希望通过它们实现成本节省;只是。很多企业对于是否全然采用这些技术犹豫不决。通过利用供应商支持 的大数据软件版本号，企业在这方面将会更加从容，同一时候还能够了解怎样使用这些技术来发挥自身的优势。此外，假设使用大数据软件分析大型数据集，并且能够通过 私有云存储节点来管理这些数据集。那么这些企业还能够实现更高的利用率。为了最好地将这一策略集成到企业中，首先须要安装、配置和管理 CDH，以便分析企业的数据仓库环境。然后将 Swift 中存储的数据加入到须要的地方。

在设置并测试了私有云环境后。能够将 Apache Hadoop 组件合并到当中。
此时。Nova 实例可用于存放 NoSQL 或 SQL 数据存储(没错，它们能够共存)以及 Pig 和 MapRece 实例;Hadoop 能够位于一个独立的非 Nova 机器上，以便提供处理功能。
在不久的将来，Hadoop 有望在 Nova 实例上执行，使私有云自包括到全部 Nova 实例中。

方案4. GFS、Nova、Pig 和 MapRece

从架构的角度看，除了使用 OpenStack 的 Swift 实现可扩展存储外，可能还有其它选择。本例使用了 Google File System (GFS)、Nova 组件和 Apache Hadoop 组件，详细来讲，使用了 Pig 和 MapRece。该演示样例同意企业集中精力开发一个仅用于计算处理的私有云计算节点，同一时候利用 Google 的公共存储云作为数据存储。通过使用这样的混合云，企业能够专注于计算处理功能的核心能力，由第三方负责实现存储。该模型能够利用其它供应商的存储解决方 案，如 Amazon Simple Storage Service;可是，在使用不论什么外部存储之前，企业应当在内部使用可扩展的文件系统 (XFS) 来构建该解决方式。并进行对应的测试，然后再将其扩展到公共云中。此外，依据数据的敏感性。企业可能须要使用数据保护机制，比方模糊处理 (obfuscation)、解除匿名化、加密或散列。

技巧和提示

在将云计算和大数据技术并入企业环境时，一定要为这两个技术平台构建员工的技能集。
当您的员工理解这些技术后，就能够组建一个实验室来测试这两 个平台合并后的效果。因为包括很多不同的组件。因此在实现过程中。请务必遵循前面提到的经过验证的路径。
此外，企业在尝试合并这两种模式时可能会遇到一些 挫折，应当在进行若干次尝试后改用其它方法。这些方法包括设备和混合云。

障碍和陷阱

因为这些都是比较新的技术，所以大多数企业须要利用现有资源进行测试，之后再进行大量的资本支出 (CapEx)。然而，假设没有对这些技术在企业中的应用进行合理的预算和人员培训，那么试点和测试工作将会以失败告终。相同。假设缺少完整的私有云部 署。企业应当首先在当中实现大数据技术，然后再实现私有云。

最后，企业须要为私有云和大数据计划制定一个战略路线图。要获得成功的部署，则须要进行很多其它的分析 “工作”，这有可能会迟延处理过程。为了消除这样的风险，应当采用一种迭代式的项目管理方法，以分阶段的方式部署到业务部门中。通过这样的方法将这些技术部署 到企业中。企业须要确认怎样通