云计算大数据密切相关的技术

『壹』 云计算系统的核心技术有哪些

在云计抄算系统中运用了许多技术，袭其中以编程模型、数据管理技术、数据存储技术、虚拟化技术、云计算平台管理技术更为关键。而根据各企业对云计算人才的技能需求不同，求职者也要学习不同的技能，比如比如你计划从事大数据、nosql领域，你需要掌握Hadoop、Hbase、Cassandra以及一些理论（CAP、Base等）；如果你想要从事云平台（Iaas、Paas）相关工作，你可以研究虚拟化技术（kvm、hyper-v等等）、OpenStack、esxi等技术。

『贰』 大数据核心技术有哪些

大数据的核心是云技术和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。简单总结就是大数据目标驱动是BI，大数据实施落地式云技术。大数据的总体架构包括三层：数据存储、数据处理、数据分析，三层相互配合让大数据最终产生价值。数据有很多分法，有结构化，半结构化，非结构化; 也有元数据，主数据，业务数据; 还可以分为GIS，视频，文件，语音，业务交易类各种数据。传统的结构化数据库已经无法满足数据多样性的存储要求，因此在RDBMS基础上增加了两种类型，一种是hdfs可以直接应用于非结构化文件存储，一种是nosql类数据库，可以应用于结构化和半结构化数据存储。从存储层的搭建来说，关系型数据库，NoSQL数据库和hdfs分布式文件系统三种存储方式都需要。数据处理层核心解决问题在于数据存储出现分布式后带来的数据处理上的复杂度，海量存储后带来了数据处理上的时效性要求，这些都是数据处理层要解决的问题。

『叁』 请问大数据的关键技术有哪些

1.分布式存储系统(HDFS)。2.MapRece分布式计算框架。3.YARN资源管理平台。4.Sqoop数据迁移工具。5.Mahout数据挖掘算法版库。权6.HBase分布式数据库。7.Zookeeper分布式协调服务。8.Hive基于Hadoop的数据仓库。9.Flume日志收集工具。

『肆』 大数据和云计算技术有哪些

大数据运维，大数据挖掘，大数据分析，大数据处理等等岗位的工作的。云计算和大数据还有物联网都是以后发展的趋势。三大趋势。柠檬学院大数据。

『伍』 大数据相关的技术都有哪些

云技能

大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集剖析需求分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。能够说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。大数据需求的云技能，比方虚拟化技能，分布式处理技能，海量数据的存储和管理技能，NoSQL、实时流数据处理、智能剖析技能(类似模式识别以及自然语言理解)等。

分布式处理技能

分布式处理系统能够将不同地址的或具有不同功用的或具有不同数据的多台计算机用通讯网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，和谐地完成信息处理使命。比方Hadoop。

存储技能

大数据能够抽象地分为大数据存储和大数据剖析，这两者的联系是：大数据存储的意图是支撑大数据剖析。到目前为止，还是两种天壤之别的计算机技能领域：大数据存储致力于研制能够扩展至PB甚至EB等级的数据存储平台;大数据剖析关注在最短时刻内处理大量不同类型的数据集。

感知技能

大数据的采集和感知技能的开展是紧密联系的。以传感器技能，指纹识别技能，RFID技能，坐标定位技能等为根底的感知才能提高同样是物联网开展的基石。

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『陆』 云计算的关键技术有哪些

云计算关键技术 云计算是分布式处理、并行计算和网格计算等概念的发展和商业实现，其技术实质是计算、存储、服务器、应用软件等IT软硬件资源的虚拟化，云计算在虚拟化、数据存储、数据管理、编程模式等方面具有自身独特的技术。云计算的关键技术包括以下几个方向： 虚拟机技术 虚拟机，即服务器虚拟化是云计算底层架构的重要基石。在服务器虚拟化中，虚拟化软件需要实现对硬件的抽象，资源的分配、调度和管理，虚拟机与宿主操作系统及多个虚拟机间的隔离等功能，目前典型的实现（基本成为事实标准）有Citrix Xen、VMware ESX Server 和Microsoft Hype-V等。 数据存储技术 云计算系统需要同时满足大量用户的需求，并行地为大量用户提供服务。因此，云计算的数据存储技术必须具有分布式、高吞吐率和高传输率的特点。目前数据存储技术主要有Google的GFS（Google File System，非开源）以及HDFS（Hadoop Distributed File System，开源），目前这两种技术已经成为事实标准。 数据管理技术 云计算的特点是对海量的数据存储、读取后进行大量的分析，如何提高数据的更新速率以及进一步提高随机读速率是未来的数据管理技术必须解决的问题。云计算的数据管理技术最著名的是谷歌的BigTable数据管理技术，同时Hadoop开发团队正在开发类似BigTable的开源数据管理模块。 分布式编程与计算 为了使用户能更轻松的享受云计算带来的服务，让用户能利用该编程模型编写简单的程序来实现特定的目的，云计算上的编程模型必须十分简单。必须保证后台复杂的并行执行和任务调度向用户和编程人员透明。当前各IT厂商提出的云计划的编程工具均基于Map-Rece的编程模型。 虚拟资源的管理与调度 云计算区别于单机虚拟化技术的重要特征是通过整合物理资源形成资源池，并通过资源管理层（管理中间件）实现对资源池中虚拟资源的调度。云计算的资源管理需要负责资源管理、任务管理、用户管理和安全管理等工作，实现节点故障的屏蔽，资源状况监视，用户任务调度，用户身份管理等多重功能。 云计算的业务接口 为了方便用户业务由传统IT系统向云计算环境的迁移，云计算应对用户提供统一的业务接口。业务接口的统一不仅方便用户业务向云端的迁移，也会使用户业务在云与云之间的迁移更加容易。在云计算时代，SOA架构和以Web Service为特征的业务模式仍是业务发展的主要路线。 云计算相关的安全技术 云计算模式带来一系列的安全问题，包括用户隐私的保护、用户数据的备份、云计算基础设施的防护等，这些问题都需要更强的技术手段，乃至法律手段去解决。

『柒』 大数据关键技术有哪些

大数据关键技术涵盖数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。

1、大数据采集技术

大数据采集技术是指通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。

因为数据源多种多样，数据量大，产生速度快，所以大数据采集技术也面临着许多技术挑战，必须保证数据采集的可靠性和高效性，还要避免重复数据。

2、大数据预处理技术

大数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作。

因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取的主要目的是将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的结构，以达到快速分析处理的目的。

3、大数据存储及管理技术

大数据存储及管理的主要目的是用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。

4、大数据处理

大数据的应用类型很多，主要的处理模式可以分为流处理模式和批处理模式两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理。

(7)云计算大数据密切相关的技术扩展阅读：

大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹。

1、制造业，利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

2、金融行业，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

3、汽车行业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。

4、互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

5、电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。

『捌』 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。

(8)云计算大数据密切相关的技术扩展阅读：

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。

『玖』 云计算和大数据是什么关系

1.云计算是提取大数据的前提
信息社会，数据量在不断增长，技术在不断进步，大部分企业都能通过大数据获得额外利益。在海量数据的前提下，如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身，那么有价值相当于没价值。来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力，对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。
2.云计算是过滤无用信息的“神器”
首次收集的数据中，一般来说90%属于无用数据，因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据。在大量无用数据中，重点需过滤出两大类，一是大量存储着的临时信息，几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网络数据，价值极低。云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源，可用来过滤掉无用数据，其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。
3.云计算可高效分析数据
数据分析阶段，可引入公有云和混合云技术，此外，类似Hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段。当完成数据分析后，提供分析的原始数据不需要一直保留，可以使用私有云把分析处理结果，即可用信息导入公司内部。

『拾』 云计算有哪些技术

一、在讲什么是云计算之前，先思考下我们为什么需要“云”“云计算”

如今越来越多的应用正在迁移到“云”上，如我们生活中接触的各种“云盘”存储。实际上，“云”并不新潮，已经持续了超过10年，并还在不断扩大到所有领域。可预见的事：下一个10年中，几乎所有的应用都会部署到云端，而它们中的大部分都将直接通过你手中的移动设备，为我们提供各种各样的服务。

为什么会需要“云”？

传统的应用正在变得越来越复杂：需要支持更多的用户，需要更强的计算能力，需要更加稳定安全等等，而为了支撑这些不断增长的需求，企业不得不去购买各类硬件设备（服务器，存储，带宽等等）和软件（数据库，中间件等等），另外还需要组建一个完整的运维团队来支持这些设备或软件的正常运作，这些维护工作就包括安装、配置、测试、运行、升级以及保证系统的安全等。便会发现支持这些应用的开销变得非常巨大，而且它们的费用会随着你应用的数量或规模的增加而不断提高。这也是为什么即使是在那些拥有很出色IT部门的大企业中，那些用户仍在不断抱怨他们所使用的系统难以满足他们的需求。而对于那些中小规模的企业，甚至个人创业者来说，创造软件产品的运维成本就更加难以承受了。

所以，云计算，应运而生——更大、更快、更强

针对上述问题解决方案便是“云计算”！将应用部署到云端后，可以不必再关注那些令人头疼的硬件和软件问题，它们会由云服务提供商的专业团队去解决。使用的是共享的硬件，这意味着像使用一个工具一样去利用云服务（就像插上插座，你就能使用电一样简单）。

只需要按照你的需要来支付相应的费用，而关于软件的更新，资源的按需扩展都能自动完成。

二、形象点来说说“云计算”

【1】 水龙头观点论：

当需要的时候，扭开水龙头，水就来了，我只需要操心交水费就是了！

当你需要用一个软件时，你不用跑去电脑城，打开应用商店，它就下载下来了，你只需要交钱就是了；

当你想看报纸的时候，你不用跑去报刊亭，只要打开头条新闻，新闻唾手可得；

当你想看书的时候，你不用跑去书城，只需要打开阅读软件，找到这样的一本书，在手机上阅读；

当你想听音乐的时候，你不用再跑去音像店苦苦找寻CD光碟，打开音乐软件，就能聆听音乐；

云计算，像在每个不同地区开设不同的自来水公司，没有地域限制，优秀的云软件服务商，向世界每个角落提供软件服务——就像天空上的云一样，不论你身处何方，只要你抬头，就能看见！

【2】荤段子观点论：

网上很流行的一种比喻：男人找个女友或老婆是自建私有云，单身约炮或者到娱乐场所消费是公有云服务，按需使用并可弹性扩容，已婚男人找二奶小蜜则属于混合云。

这种解释方式对男人比较适用，通常稍微一解释就心领神会！

【3】共享单车-滴滴出行论：

出行需要用车，云计算或者云服务好比乘坐出租车或专车快车共享单车，随时需要随时用，按用量（路程）付费即可。

自己买车开车是混合云，车是自己的，出去付费停车或加油相当于部分使用公有云，而亚马逊或微软云在国内跟黑车差不多被政策限制

【4】一日三餐吃货论：

饿了要吃饭，在家里自己做饭属于自建私有云，需要建造厨房购买锅碗瓢盆柴米油盐等，吃完饭还需要自己刷锅洗碗等运维工作，费时费力；

外面餐馆提供的就相当于公有云服务，按需胡吃海塞吃完结账抹嘴走人，餐馆后厨如何安排做菜顺序并加快出菜速度就是负载均衡和虚拟化概念；

请厨师到家里上门做饭则属于典型的混合云，在资产安全的情况下有限使用公有云。

三、“云计算”的五大特点

• 大规模、分布式
  “云”一般具有相当的规模，一些知名的云供应商如Google云计算、Amazon、IBM、微软、阿里等也都拥能拥有上百万级的服务器规模。而依靠这些分布式的服务器所构建起来的“云”能够为使用者提供前所未有的计算能力。

• 虚拟化
  云计算都会采用虚拟化技术，用户并不需要关注具体的硬件实体，只需要选择一家云服务提供商，注册一个账号，登陆到它们的云控制台，去购买和配置你需要的服务（比如 云服务器，云存储，CDN等等），再为你的应用做一些简单的配置之后，你就可以让你的应用对外服务了，这比传统的在企业的数据中心去部署一套应用要简单方便得多。而且你可以随时随地通过你的PC或移动设备来控制你的资源，这就好像是云服务商为每一个用户都提供了一个IDC(Internet Data Center)一样。

• 高可用性和扩展性
  那些知名的云计算供应商一般都会采用数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性。基于云服务的应用可以持续对外提供服务（7*24小时），另外“云”的规模可以动态伸缩，来满足应用和用户规模增长的需要。

• 按需服务，更加经济
  用户可以根据自己的需要来购买服务，甚至可以按使用量来进行精确计费。这能大大节省IT成本，而资源的整体利用率也将得到明显的改善。

• 安全
  网络安全已经成为所有企业或个人创业者必须面对的问题，企业的IT团队或个人很难应对那些来自网络的恶意攻击，而使用云服务则可以借助更专业的安全团队来有效降低安全风险。