云计算大数据需要哪些基础(云计算的一个基础)

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一、大数据时代需要构建的数据基础制度

大数据时代需要建立的数据基础设施系统包括数据采集系统和数据存储系统。

数据采集系统：数据采集是大数据应用的基础，因此必须创建一个完整的数据采集系统。首先，必须明确数据收集的目的和范围，以及收集数据的类型和质量。其次，要明确数据收集方式和渠道，包括线上线下数据收集、数据交换和数据采购。同时，还必须制定数据采集流程和标准，保证数据采集的统一性和合法性。

数据存储系统：数据存储是大数据应用的重要组成部分，因此需要创建一个完整的数据存储系统。首先，需要确定存储方式、存储介质和数据存储格式。其次，必须制定数据备份和恢复策略，确保数据的可靠性和安全性。同时，还必须制定数据存储流程和标准，包括数据分类、命名、存储位置等，以确保数据存储和可访问性的标准化。

大数据的三个层次

第一个层次是理论，这是唯一的认识途径，也是被广泛认可和认可的基础。传播。在这里，我们通过定义大数据的特征来了解大数据的综合行业描述和表征；我们将通过讨论大数据的价值来深入分析大数据的价值；我们从大数据隐私这一特殊而重要的问题出发。

第二个层次是技术，它是体现大数据价值的手段，是进步的基石。这里将从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展角度来阐述大数据从采集、处理、存储到结果生成的整个过程。

第三个层次是实践，实践是大数据最终价值的体现。这里我们将从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描述大数据展现的美好景象及其实现的蓝图。

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二、云计算大数据培训需要学习什么云计算大数据培训需要学习什么：
基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoopmapreducehdfsyarn：hadoop：Hadoop概念、版本、历史、HDFS工作原理、YARN介绍和组件介绍。
大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：分布式Flume、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据收集阶段：Python、Scala。
大数据业务实践阶段：实践大数据处理业务场景，在实践中分析需求、实施解决方案和应用综合技术。
学习大数据不是一朝一夕的事。