分布式计算云计算与大数据课后答案(云计算是分布式计算技术的一种)

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一、大数据术语英文翻译及详解30例

大数据：现代决策的创新引擎

大数据时代，海量、高速、多元化的信息资源成为企业竞争优势的关键。通过创新的处理模式，提高决策的准确性和洞察力，促进业务发展。

4V法则揭示大数据的特征
大数据的特征概括为四个关键要素：Volume（大量）、Velocity（速度）、Variation（多样性））和值（值）。这些能力要求我们采用新的计算框架来挖掘潜在价值。

开源和商业工具
在选择技术工具时，ApacheHadoop（HDFS、MapReduce、HBase、Hive）等开源工具提供了大数据处理基础设施比如Hadoop的分布式文件系统和并行处理模型。IBMPureDataall-in-one、OracleExadata数据仓库和QlikView数据集市等商业解决方案提供集成和定制的数据处理服务。

Hadoop和MapReduce：分布式计算的基石
Hadoop是由Apache的HDFS存储系统发展而来，MapReduce模型为数据的大规模并行处理提供了强大的支持。MapReduce通过Map和Reduce函数实现对数据的高效处理和分析。

云计算：计算的革命性力量
云计算通过互联网提供动态资源，释放出前所未有的计算能力，成为大数据处理的重要支撑。涵盖分布式计算、效用计算、网络存储、虚拟化和负载均衡等技术领域。

数据仓库和NoSQL：存储和应性
数据仓库，如Teradata和HPVertica，是业务决策的重要数据仓库，而NoSQL数据库，如membase和MongoDB，适应web2.0及高并发环境，尤其擅长处理XML、HTML等非结构化数据。

结构化与非结构化数据：数据类型分析
数据可以分为结构化（二维表格形式）、半结构化（如员工信息）和非结构化（如如文档、图像等）。结构化数据依赖于严格的数据模型，而非结构化数据更注重信息的自然呈现。

数据处理与分析：从清洗到挖掘
数据分析涉及清洗数据以保证数据质量，Excel和商业智能工具在这个过程中发挥了重要作用。数据挖掘深入挖掘数据的隐藏模式并得到广泛应用。

计算机视觉与算法：可视化与精确描述
可视化技术，例如计算机图形学，通过图形来展示数据，是决策分析的重要辅助手段。算法是对问题解决的精确描述，也是衡量效率的关键。

人工智能：未来智能的核心
从器学习到人工智能，这些前沿技术领域相互交织，推动了人工智能在语音识别、机器人等领域。深度学习模仿人脑来处理复杂的信息，例如图像和文本。

创新服务模式：SaaS和IaaS
SaaS利用互联网作为载体，提供按需软件服务，例如微信的软件订阅。PaaS和IaaS分别提供开发平台和基础设施服务，进一步加速数字化转型。

数据集群作为数据分析的核心技术，用于对大量数据进行智能分类，为业务决策提供有力支撑。

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二、最新云计算大数据试题云计算和大数据概述云计算（云计算）是一种添加、使用和交付基于互联网的相关服务的模型，通常涉及通过互联网提供动态可扩展且通常是虚拟化的资源。云是网络和互联网的隐喻。过去，云经常在图表中用来表示通信网络，后来它也被用来表示互联网及其底层基础设施的抽象。狭义的云计算是指IT基础设施的提供和使用模式，广义的云计算是指通过网络以按需且易于扩展的方式获取所需的资源。到云计算来做。这意味着一种按需且易于扩展的方式来通过网络获取您所需的服务。这些服务可能是IT、软件、互联网相关或其他服务。这意味着计算能力也可以作为产品通过互联网进行分发。
大数据，即海量数据，是指数据量大到无法通过当前主流软件工具在合理时间内捕获、管理、处理并组织成有用信息的数据。在企业业务决策中拥有更积极的目标。大数据的4V特征：容量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）和准确性（Veracity）。
从技术角度来看，大数据与云计算的关系密不可分，就像硬币的两面一样。大数据无法由单台计算机处理，需要采用分布式计算架构。虽然其特点是挖掘大量数据，但必须依赖于云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储、虚拟化技术。
大数据管理，Hadoop等分布式文件系统，支持Mapreduce数据分区和访问同时执行，支持SQL，支持以Hive+HADOOP为代表的SQL接口，利用云计算构建下一代大数据；数据技术数据仓库已经成为一个热门话题。从系统需求来看，大数据架构对系统提出了新的挑战。
1．标准机箱能最大程度地完成特定任务。
2.配置更合理，速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络的均衡设计，以及数据仓库访问的优化设计，明显高于现有同类平台。
3.总体能耗较低。对于相同的计算任务，其能耗最低。
4.系统变得更加稳定可靠。您可以消除多个单点故障并统一组件或设备的质量和标准。
5.管理和维护成本低。数据收集的日常管理完全集成。
6.精心规划且可预测的系统扩展和升级路线图。
云计算与大数据的关系
简单来说，云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是对大量数据的高效处理。虽然这个解释并不完全充分，但它可以帮助不理解这两个名称的人快速理解其中的区别。当然，解释得更清楚一点，云计算就跟我们的电脑、操作系统一样，把无数的硬件资源虚拟出来，然后进行分配和使用。
大数据可以说对应于大量数据的“数据库”。纵观大数据领域的发展，我们可以看到，当前大数据的发展也是在朝着一定的方向前进。与传统数据库的经历类似，一句话，传统数据库为大数据发展提供了充足的空间。
大数据的整体架构由三层组成：数据存储、数据处理、数据分析。数据首先要通过存储层进行存储，根据数据需求和目标，构建相应的数据模型和数据分析指标体系，对数据进行分析，创造价值。
中时效性是通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来实现的。当这三者共同作用时，大数据才能创造最终的价值。
无论当前云计算的发展趋势如何，未来的趋势是云计算作为最底层的计算资源，支撑上层大数据处理，而大数据的发展趋势是实时交互式查询。效率和分析能力。正如Google技术文档所述，“Miaji让您只需移动鼠标即可操纵数十亿数据。”