大数据需要哪些云计算技术_光环大数据培训

大数据分析知识：数据存储与管理——数据仓库、云计算和数据库随着技术的不断发展，越来越多的数据产生并蓄积，如何进行有效管理和利用已成为人们关注的焦点之一。

本文将从数据存储和管理的角度出发，分别介绍数据仓库、云计算和数据库的概念、特点及其在大数据领域的应用。

一、数据仓库数据仓库（Data Warehouse）是指从各个数据源中提取数据并经过处理后存储到一个统一且独立的数据集合中，以方便用户进行分析和决策的系统。

数据仓库通过将数据分析和查询分离，实现了数据决策支持系统的高效运行，从而提高数据的利用率。

数据仓库的特点：1.面向主题：数据仓库是面向主题的，即数据集中一般针对某个主体领域或数据分析任务。

例如，销售数据仓库、人力资源数据仓库等。

2.集成性：数据仓库具有集成性，可以将不同类型的数据源通过ETL（Extract-Transform-Load）的方式进行标准化、转换和加载，并保证数据之间的一致性和完整性。

3.时间性：数据仓库关注历史数据的存储和分析，并提供不同时间维度的数据展示方式，为决策者提供多样化的选择。

数据仓库在大数据领域的应用：1.数据分析和挖掘：通过数据仓库中的数据进行多维分析和数据挖掘，为决策者提供全面的数据支持。

2.企业级统一视图：数据仓库可以实现企业级统一视图，使决策者可以获得一份全面的数据报告。

3.交互式查询：数据仓库提供交互式的查询功能，用户可以根据需要自定义查询条件和维度，获得满足自己需求的数据结果。

二、云计算云计算（Cloud Computing）是指通过网络以服务方式提供计算资源的一种模式。

云计算基于分布式计算、虚拟化技术和自动化管理，通过网络实现数据处理和存储，通过服务模式进行资源使用和计费。

云计算的特点：1.弹性伸缩：云计算可以根据需求进行弹性伸缩，为企业和个人提供更加灵活的资源使用方式，从而降低IT成本、提高效率。

2.服务化：云计算基于服务的方式提供资源，用户可以根据需要选择提供商和服务类型，并根据实际使用量进行计费，降低了技术和资金门槛。

大数据、云计算，作为新兴的行业热词，受到的关注不可谓不多，似乎天生就自带光环。

但是随之而来的，还有大家对于大数据与计算的误解，在很多人模糊的理解当中大数据与云计算常常一起出现，因此觉得这两者其实是一样的概念。

今天我们就从大数据云计算培训的角度，来聊一聊大数据和云计算的区别。

大数据发展到现在，其实所指的不是字面上的“大规模数据”，而是一整个对于数据进行处理以及价值挖掘的过程，这个过程当中，涉及到多个环节，最终才能实现大数据的价值变现。

而云计算，准确来说是一种基于互联网的计算方式。

典型的云计算提供商往往提供通用的网络业务应用，可以通过浏览器等软件或者其他Web服务来访问，而软件和数据都存储在服务器上。

具体来理解，大数据说的是一种移动互联网和物联网背景下的应用场景，各种应用产生的巨量数据，需要处理和分析，挖掘有价值的信息；云计算说的是一种技术解决方案，就是利用这种技术可以解决计算、存储、数据库等一系列IT基础设施的按需构建的需求，两者并不是同一个层面的东西。

在实际的运用当中，大数据是云计算非常重要的应用场景，而云计算则为大数据的处理和数据挖掘都提供了最佳的技术解决方案。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分，大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。

它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术，随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。

通常来说，大数据云计算培训，其实可以分开来谈，大数据是大数据，云计算是云计算。

大数据的价值挖掘和场景运用，可以通过云计算得到支持，而云计算并非是大数据实现计算处理的唯一方式。

扩展资料：大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value （价值）。

云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。

云计算技术1.大数据特点：数据量大，数据类型繁多，处理速度快，价值密度低。

2.信息科技需要解决信息存储，信息传输和信息处理三个核心问题，人类社会在信息科技领域的不断进步为大数据时代的到来提供技术支持。

3.云计算的概念：云计算实现了通过网络提供可伸缩的，廉价的分布式计算能力，用户只需在具备网络接入的条件的地方，就可以随时随地的获得所需的各种it资源。

云计算代表了以虚拟化技术为核心，以低成本为目标，动态可扩展的网络基础应用设施。

3层服务模式IaaS（3基础设施即服务）PaaS（2平台即服务）SaaS（1软件即服务）.4.大数据技术层面：（数据采集与预处理）（数据存储与管理HBase，Hive）（数据处理与分析Map reduce，Spark）（数据安全与隐私保护）云计算的关键技术：虚拟化，分布式存储，分布式计算，多租户5.HDFS是GFS的开源实现，HBase是Big Table的开源实现。

6.传感器类型：光敏，声敏，气敏，化学，压敏，温敏，流体7.大数据云计算物联网的关系：云计算为大数据提供技术基础，为物联网提供海量数据的存储能力，大数据为云计算提供用武之地，大数据技术为物联网数据分析提供支持，物联网是大数据的重要来源，物联网为云计算提供广阔应用空间。

1.Hadoop最初由Apache Lucene项目的创始人Doug Cutting开发的文本搜索库。

2.Hadoop的特性：高可靠性，高效性，高可拓展性，高容错性，成本低，运行在Linux平台，支持多种编程语言。

3.Hbase是一个提供高可靠性，高性能，可伸缩，实时读写，分布式的列式数据库，一般采用HDFS作为其底层数据存储。

（一般关系数据库采用基于行的存储）4.Zookeeper是针对谷歌Chubby的开源实现，是高效可靠的协同工作系统。

提供分布式锁之类的基本服务，用于构建分布式应用，减轻分布式应用所承担的协调任务。

5.Hadoop的安装5步骤：（1）创建Hadoop用户（2）安装Java（3）设置SSH 登录权限（4）单机安装配置（5）伪分布式，分布式安装配置。

云计算与大数据基础知识一、云计算是什么?云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式,在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。

因此,云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。

用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算.云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络,服务器，存储，应用软件，服务),这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

通俗的理解是,云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等)和软件资源（如应用软件、集成开发环境等）,所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。

用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。

云计算的核心理念是资源池。

二、云计算的基本原理云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池.如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。

打个比方,这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。

它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便,费用低廉。

最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。

三、云计算的特点1、支持异构基础资源云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。

大数据技术有哪些大数据技术是指用于处理、分析和存储大量数据集的一系列技术和工具。

随着数据量的爆炸性增长，传统的数据处理技术已经无法满足需求，因此大数据技术应运而生。

以下是一些常见的大数据技术：1. 分布式存储系统：大数据通常需要存储在分布式系统中，以便能够处理和分析。

Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个典型的分布式存储系统，它允许数据跨多个机器存储，同时提供高可靠性和可扩展性。

2. 数据处理框架：为了高效地处理大量数据，需要使用专门的数据处理框架。

Apache Hadoop的MapReduce是一个流行的数据处理框架，它通过将数据分割成小块并并行处理来提高处理速度。

3. 数据库管理系统：传统的关系型数据库管理系统（RDBMS）在处理大数据时可能会遇到性能瓶颈。

因此，出现了如NoSQL数据库这样的非关系型数据库，它们能够更好地处理大规模数据集，例如MongoDB、Cassandra和HBase。

4. 数据挖掘和机器学习：大数据技术的一个重要应用是数据挖掘和机器学习，这些技术可以帮助从大量数据中发现模式和洞察。

常用的机器学习库包括Scikit-learn、TensorFlow和Apache Mahout。

5. 数据可视化工具：为了更好地理解和解释数据，数据可视化是必不可少的。

工具如Tableau、Power BI和Apache Superset可以帮助用户创建交互式的数据可视化，从而更直观地展示数据。

6. 实时数据处理：在某些应用场景中，需要实时处理数据以做出快速决策。

Apache Storm、Apache Flink和Apache Kafka等工具提供了实时数据处理的能力。

7. 数据集成工具：为了将来自不同来源的数据整合在一起，需要使用数据集成工具。

Talend、Informatica和Apache NiFi等工具可以帮助用户将不同格式和来源的数据集成到一个统一的平台。

云计算十大关键技术（2021）2021云计算十大关键词分别是：云原生、高性能、混沌工程、混合云、边缘计算、零信任、优化治理、数字政府、低碳云、企业数字化转型。

1、云原生：云计算架构正在以云原生为技术内核加速重构随着我国在“新基建”领域的布局加速，云计算迎来全新的发展机遇，万千企业数字化转型提速换挡，也对云计算的使用效能提出新的需求。

云原生以其独特的技术特点，很好地契合了云计算发展的本质需求，正在成为驱动云计算“质变”的技术内核。

何宝宏判断，在未来的一段时间内，以云原生为技术内核重构IT架构将是大势所趋。

2、高性能：云端高性能计算驱动数字经济发展当前，算力推动云计算、大数据、人工智能及智慧应用从概念落地到现实，我国的数字经济也逐步向人工智能、智能芯片、物联网、大数据、云计算等“算力依赖型”产业聚焦。

随着云计算不断发展，云上算力从计算资源、网络资源、存储资源三个维度不断丰富增强，云端高性能算力的大规模调度更为便捷、提供的算力形式更加多样化、运行任务透明、触达更多的应用。

在此优势下，云端高性能市场逆势上涨。

3、混沌工程：为复杂系统稳定性保驾护航复杂系统的稳定性难以保障正在成为行业发展的痛点，混沌工程的出现和兴起，为复杂系统稳定性保驾护航，保证生产环境的分布式系统，在面对失控条件的时候，仍然具备较强的韧性。

目前，混沌工程虽然已经在互联网、金融、通信、工业等多个行业逐步落地，但仍处于早期探索阶段，亟需标准规范推进行业健康发展。

中国信通院已经编制了《混沌工程平台能力要求》《混沌工程成熟度模型》《软件系统稳定性度量模型》等标准，并展开了混沌工程相关评估工作，同时还将成立混沌工程实验室。

4、混合云：成为企业上云主流模式随着十四五规划的进一步明确，混合云已成为未来国内云计算发展的重点之一。

而近几年混合云技术和方案的快速发展，也使其在各个行业的应用不断深入，已成为企业上云的主流模式。

从市场接受度来看，全球范围内有82%的用户已经应用混合云部署模式；从产业供给来看，公有云服务商、私有云厂商、电信运营商、传统IT服务商、云管理服务商等众多厂商被混合云的广阔前景所吸引，纷纷推出了各自的解决方案；从行业应用来看，混合云的落地实践和应用场景日益丰富。

大数据的基本技术
大数据的基本技术包括以下方面：
1.数据采集：数据采集主要有4种来源，分别是管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。

2.数据存取：大数据的存取采用不同的技术路线，大致可以分为3类。

第1类主要面对的是大规模的结构化数据。

第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。

第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据。

3.基础架构：云存储、分布式文件存储等。

4.数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML树、关系表等，表现为数据的异构性。

5.数据挖掘算法：大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。

6.模型预测：例如预测模型、机器学习、建模仿真等。

7.结果呈现：例如云计算、标签云、关系图等。

8.语义引擎：大数据广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。

9.数据质量和数据管理：包括数据清洗、数据转换、数据整合等
方面的技术。

这些技术能够支持对大规模数据的采集、存储、处理和呈现，同时也能够通过数据挖掘算法和模型预测等方法来分析和利用这些数据，从而为决策提供支持和参考。

云计算环境下的大数据存储与处理技术摘要：随着信息技术的飞速发展，大数据时代已然来临。

云计算作为一种新兴的计算模式，为大数据的存储和处理提供了强大的支持。

本文深入探讨了云计算环境下的大数据存储与处理技术，包括云计算的概念与特点、大数据的特征、云计算环境下大数据存储技术、处理技术以及面临的挑战与未来发展趋势。

关键词：云计算；大数据；存储一、引言在当今数字化时代，数据的产生速度和规模呈爆炸式增长。

大数据不仅包含了海量的数据量，还具有多样性、高速性和价值性等特点。

而云计算以其强大的计算能力、弹性的资源分配和高可靠性，成为了处理大数据的理想平台。

云计算环境下的大数据存储与处理技术对于企业和社会的发展具有重要的战略意义。

二、云计算的概念与特点（一）云计算的概念云计算是一种基于互联网的计算方式，通过将计算资源、存储资源和软件服务等以按需付费的方式提供给用户。

用户可以通过网络随时随地访问这些资源，而无需关心其具体的物理位置和实现方式。

（二）云计算的特点1.弹性可扩展：云计算平台可以根据用户的需求动态地调整计算资源和存储资源，实现弹性扩展。

2.高可靠性：云计算平台通常采用分布式架构，具有冗余备份和故障恢复机制，保证了服务的高可靠性。

3.按需服务：用户可以根据自己的实际需求选择所需的计算资源和存储资源，按使用量付费，避免了资源的浪费。

4.资源共享：云计算平台将计算资源和存储资源集中管理，实现了资源的共享，提高了资源的利用率。

三、大数据的特征（一）数据量大大数据的首要特征就是数据量巨大。

随着互联网、物联网、移动设备等的普及，数据的产生速度越来越快，数据量也呈指数级增长。

（二）数据类型多样大数据不仅包括传统的结构化数据，还包括半结构化和非结构化数据，如文本、图像、音频、视频等。

（三）数据处理速度快大数据的高速性要求能够对数据进行快速的处理和分析，以满足实时性的需求。

（四）数据价值密度低大数据中虽然蕴含着巨大的价值，但由于数据量庞大，价值密度相对较低，需要通过有效的数据处理技术来挖掘其中的价值。