云计算实训周小结

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一、人快30了什么也不会，到底去学什么技术好？你可以尝试学习成为一名厨师。不过，现在学习成为一名厨师还是很不错的。工作环境好，薪资高，工作稳定。
厨师是公认的前景好的职业之一有人的地方就有美食。随着人们生活水平的提高，大家对吃、穿、住、行的需求越来越高。越来越多的人离开家去酒店或餐馆。因此，厨师是一个人才紧缺的行业，也是一个有韧性的行业。
学习成为厨师没有年龄限制。学习起来比较简单，只要你愿意学习、努力学习，初中、高中选择学习当厨师还是比较容易的。
现在无论在哪个城市，旅馆、餐馆、小酒馆随处可见，生意兴隆。随着人们生活水平的提高，餐饮业的发展前景广阔。此外，餐饮业具有利润高、资金周转快、投资灵活等多重优势，成为很多人的创业选择。

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二、大数据与云计算具体是学什么的？云计算和大数据概述云计算（云计算）是添加、使用和提供基于互联网的连接服务的模型，通常涉及通过互联网提供动态可扩展且通常虚拟化的资源。云是网络和互联网的隐喻。过去，云经常被用来用图表来表示电信网络，后来也被用来表示互联网和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的模式，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资源的模式和使用，是指通过网络按需且易于扩展的方式来获取您所需的服务。此类服务可以是IT、软件、互联网相关或其他服务。这意味着算力也可以作为商品在互联网上流通。
大数据，即海量数据，是指所涉及的数据量如此之大，以至于无法通过现有的软件手段在合理的时间内捕获、管理、处理和组织成有用的信息。在企业的经营决策中。大数据的4V：容量、速度、多样性和有效性。
从技术角度来看，大数据和云计算的关系就像同一枚硬币的两面密不可分。大数据无法由单台计算机处理，必须采用分布式计算架构。其特点在于挖掘海量数据，但必须依赖分布式处理、分布式数据库、云存储和云计算虚拟化技术。
大数据管理，分布式文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据切分和并发访问执行，SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL接口支持，利用云计算构建下一代大；数据技术数据存储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．标准机箱可以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，比同类传统平台高出一个数量级以上。
3总体能耗较低。对于相同的计算任务，功耗是最低的。
4系统更加稳定可靠。它可以消除各种单点故障并统一组件或设备的质量和标准。
5管理维护成本低。数据收集的日常管理全部集成。
6调度程序和可预测系统的扩展和改进。
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，而大数据是海量数据的高效处理。虽然这样的解释并不完全方便，但是可以帮助不理解这两个名字的人快速理解其中的区别。当然，如果解释得更形象一些的话，云计算就相当于我们的电脑和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化出来，然后分配使用。
可以说，大数据相当于海量数据的一个“数据库”，纵观大数据领域的发展，我们也可以看到，目前大数据的发展一直在朝着一个方向发展。。与传统数据库的体验类似总之，传统数据库为大数据的发展提供了足够的空间。
大数据的总体架构包括三层：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，然后可以根据数据的需求和用途创建相应的数据模型和数据分析指标体系，对数据进行分析以产生价值。
中间的可扩展性是通过数据处理中间层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来实现的。这三者相互协作，使大数据能够产生底线价值。
无论目前云计算的发展如何，未来的趋势是：云计算作为下层的计算资源，支撑上层大数据的处理，大才是真正的发展趋势——时间交互查询效率和分析能力，借用谷歌白皮书的一句话：“只需动动鼠标，就可以在Miaji中访问PB级数据。”