云计算实训内容

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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）是基于互联网的添加、使用和提供相关服务的模型，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，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。严格意义上的云计算是指IT基础设施的提供和使用模式，是指通过网络以按需且易于扩展的方式获取所需的资源；从广义上讲，云计算指的是服务交付和消费模式，指的是通过网络按需且易于扩展的方式来获取您所需要的服务。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商品通过互联网进行分配。
大数据，或海量数据，是指所涉及的数据量如此之大，以至于无法通过当前传统的最有商业用途的软件工具在合理的时间内捕获、管理、处理和组织成有用的信息决定。大数据的4V特征：数量、速度、多样性和准确性。
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，需要采用分布式计算架构。其特点在于提取海量数据，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数据分割并同时访问执行，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;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．标准框架最大程度地执行特定任务。
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，均优于同类传统平台一个数量级以上。
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.管理和维护成本低。数据收集的日常管理完全集成。
6.可规划和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，而大数据是海量数据的高效处理。虽然这个解释并不完全恰当，但是可以帮助不懂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，大数据相当于海量数据的“数据库”。纵观大数据领域的发展，我们也可以看到，目前大数据的发展已经朝着与传统数据库的经验类似的方向发展。一句话，传统数据库为大数据发展提供了足够的空间。
大数据整体架构包括数据存储、数据处理和数据分析三层。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。
中级时效性是通过中级数据处理提供的强大的并行处理和分布式处理能力来实现的。三者相互配合，让大数据产生最终的价值。
无论目前云计算的发展如何，未来的趋势是：云计算作为下层计算资源，支撑更高层的大数据处理，而大数据的发展趋势是查询交互实时化。时间效率和分析能力。，借用谷歌技术文档的话：“在Miaji中只需简单的鼠标移动就可以管理PB级的数据，真是令人兴奋。”

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二、Linux云计算课程具体学什么？每个Linux云计算安装的课程内容都不同，如果你真的想掌握Linux，你需要学习从基础到中级到高级的所有课程。
以下是学习Linux编程的比较经典的方法：
第一阶段：Linux基本介绍
1.-规章制度介绍-破冰活动；
二．删除酵母链接
4。>目录结构必备知识讲解
7．第二层次波浪大阶的发展及特殊问题的知识（下）
9．通配符/正则表达式
11.第三级的命令和伟大的科学考试题（第二部分）
系统权限（第一部分）
14.
15.在第一阶段结束时，讲师或讲师应回顾整个课程
第二章：高级Linux系统管理
任务计划
用户管理
3.文件系统（中下）
5．关于Shell编程1
网络基础
1.整体课程讲师或讲师。
第五阶段：Linux网络服务
1．>
全网备份项目案例简述
网络存储服务简述
y/sersync实时数据同步/nfs存储实时项目返回案例分析
第六阶段：Linux重要网络服务
协议/www服务基础
eb介绍及基础训练
eb精读
环境部署/数据库迁移/普通数据迁移到NFS系统
负载对比非常深入、推敲
ived高部署、非常深入、推敲
第七阶段：中小型Linux集群搭建与优化（50单位）
1中期结构开始说明+中期结构订
一个晚上制定中期结构并完成台上汇报工作（两周共9天）
artcobbler批量自动安装系统
n和ntp服务
hed源和部署/会话会话和cell
通信
第8阶段：ansible自动化和Zabbix监控的运维
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1.阶段9：集群大规模服务就绪（Lvs，Saved）
集群的集群/维护管理
第10阶段：JavaTomcat工作并启动Iptables
1.有关iptables防火墙的基本讲座，第2部分
3。
数据库优化SQL配置优化
5．disposition/mha/keepalved
第12阶段：Redis和Memcached路径数据库Redis和Memcached课程13：Linux大型集群架构搭建（200学分）
第14阶段：LinuxShell编程项目案例实践
第十五阶段：企业级代码发布及上线计划（SVN和Git）
管理
2.2.企业应用实践
1Docker容器和微服务深入实践
2.以及Python自动化的开发
第20阶段：解决方案应用的安全规划和总体控制。