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大数据与云计算专业领域认知

云计算
2024-05-25 21:23:35
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一、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）是一种添加、使用和分发互联网相关服务的模型，通常涉及通过互联网提供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，云经常被用来以图表形式表示电信网络，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基础设施的交付和使用模式，广义的云计算是指通过网络以按需、可扩展的方式轻松获取所需资源。模型;服务，是指通过网络按需且易于扩展的方式获得您所需要的服务。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通过互联网进行流通。
大数据或大数据是指所涉及的数据量如此之大，以至于无法通过当前主流软件工具在合理的时间内收集、管理、处理和组织成有用的信息。公司业务决策的目的更加积极。大数据的4V特征：容量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）和精度（Precision）。
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。其特点是利用量数据，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
大数据管理、分布式文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割、访问执行；同时支持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；数据仓库技术已经成为一个热门话题。从系统需求来看，大数据的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和网络的均衡设计，以及数据仓库访问的优化设计，远远优于传统的模拟平台。
3.总体能耗较低。对于相同的计算任务，能耗是最低的。
4.系统更加稳定可靠。它可以消除各种故障点，统一零件或设备的质量和标准。
5.管理和维护成本低。定期管理完全集成的数据收集。
6.可以提前规划和预测系统升级和扩展路线图。
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，而大数据是处理大数据的效率。虽然这个解释并不完全恰当，但是可以帮助那些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出来，然后分配使用。
可以说，大数据相当于一个巨型数据“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正在朝着某个方向发展。与传统数据库体验类似一句话，传统数据库为大数据增长提供了足够的空间。
大数据的整体结构包括三层：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，然后根据数据需求和目标建立数据模型和相应的数据分析指标体系，进行数据分析创造价值。
中间时效性是通过中间数据处理层提供的强大的并行、分布式计算能力来实现的。三者协同作用，让大数据创造终极价值。
无论云计算目前发展如何，未来的趋势是：云计算作为底层计算资源，支撑上层大数据处理，大数据的发展趋势是高效实时交互查询和分析能力，借用谷歌的一篇技术论文：“只需动动鼠标，就可以在Miaji中操作PB级数据。”

二、大数据技术与应用专业主要学什么未来从事什么工作1、大数据技术及应用专业有哪些

数据库基础、JAVA基础、Oracle数据库、Web前端技术、金融、企业数据挖掘、软件测试、Android技术、信息处理技术、高级JAVA编程、大数据可视化、云计算概论、数据结构、Hadoop核心技术等课程。

2、大数据技术及应用专家未来将从事哪些工作

大数据技术及应用的研究方向是大数据的分析、提取和处理数据？、移动开发与架构、软件开发、“互联网+”结合云计算等前沿技术的前沿科技专业。这一重要目标是培养学生系统掌握数据管理和数据挖掘方法，成为具有大数据分析与处理、数据仓库管理、大数据平台综合实施、大数据平台软件开发应用、可视化等方面技能的高级专门人才。以及数据产品的分析。技术人才。

毕业生可在互联网公司（如阿里巴巴、百度、腾讯、小米等）、大型网络运营商（如中国移动、中国联通、中国电信等）以及政府部门、事业单位或科研机构等领域就业。