大数据技术云计算平台建设

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一、云计算技术是学什么的

云计算技术学习内容如下：

本专业学习的主要课程包括云计算技术基础、网络附加存储技术、虚拟化架构与实现、大型数据库应用、云。安全技术、大数据库、数据技术应用、云服务软件开发、云平台建设与维护。

云计算架构包括：应用层、平台层、基础设施层和数据中心层。

1.应用层：

应用层是最顶层的云计算服务层，包括各个领域的应用服务。该层中的服务面向用户，通常通过Web界面或API提供。

2.平台层：

平台层提供支持云计算的操作系统和软件环境，包括各种开发语言和工具，如Java、Python、Ruby等。这一层的服务是为开发者和商业用户设计的，他们可以自由组合这些软件来定制自己的解决方案。

3.基础设施层：

基础设施层提供云计算服务所需的物理和虚拟设备，包括服务器和存储设备。、网络设备等该层的服务面向IT专业人员和业务用户，他们可以通过API访问这些资源以满足业务需求。

4.数据中心层：

数据中心层主要包括物理数据中心和虚拟化软件架构。其中包括设备管理、网络管理、安全和监控功能。该层的服务面向项目经理和IT运维人员。他们可以通过API访问这些资源，保证业务系统的高可用性和可靠性。

5.公有云、私有云和混合云：

根据云计算服务的使用范围和管理方式，可以分为公有云、私有云和混合云。三种类型的云。公有云由第三方服务提供商运营和维护，可供多个客户共享，例如AWS、Azure、阿里云等。

私有云由单个组织或公司管理和使用，因此更加安全和私有，但成本也较高。混合云是公共云和私有云的结合，可以让企业利用更便宜的公共云资源进行扩展，而不会丢失机密信息。

6.云计算服务模式：

根据业务需求，云计算可以分为三种不同的服务模式：基础设施即服务（IaaS）、云计算平台即服务（PaaS）和软件即服务(SaaS)。

IaaS提供第三方基础设施租赁和托管服务，如服务器、存储、网络等，PaaS提供操作环境和开发工具，如操作系统、数据库和Web服务器，SaaS。提供包括直接面向用户的应用软件，例如电子邮件服务、CRM系统、协作工具等。

7.云计算技术：

云计算技术包括虚拟化技术、自动化部署技术、容器技术等技术手段，其中虚拟化技术是云计算架构的核心技术之一。通过虚拟化技术，可以对物理设备进行抽象，将多个虚拟设备合并为单个逻辑设备，从而提高物理资源的利用率和灵活性，降低资源管理的复杂度和成本。

8.云计算发展趋势：

随着云计算技术的不断发展，云计算的架构也在不断更新和优化。未来的云计算平台将更加智能化、自动化和安全，将会有更多的应用场景和服务模式，如移动云计算、分布式云计算、区块链云计算等，这将显着拓展云计算的潜力。云计算。和前景。

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二、大数据平台建设有哪些步骤以及需要注意的问题

搭建大数据平台的步骤：

1Linux系统安装
一般采用开源版本的Redhat-CentOS系统作为基础平台。为了提供稳定的硬件基础，在对硬盘进行RAID、安装数据存储节点时，需要根据情况进行配置。
2.分布式计算平台/组件组装
国内外分布式系统大多采用Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS，一个分布式文件系统。基于它的常用组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。使用开源组件的优点：1）用户多，很多bug的答案可以在网上找到（这往往是开发中最耗时的部分）。2）开源组件一般都是免费的，相对容易学习和维护。3）开源组件通常会不断更新，以提供必要的更新服务“当然，也需要手动更新操作”。4）由于代码是开源的，如果出现bug，您可以自由修改和维护源代码。
3.数据导入
数据导入的工具是Sqoop。可用于将文件或传统数据库中的数据导入到分布式平台[通常主要导入到Hive，也可以将数据导入到Hbase]。4.数据分析
数据分析一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。
数据处理是为了提供后续的建模分析。这个过程可能会使用HiveSQL、SparkQL和Impala。
数据建模分析是对提取的特征/数据进行建模并进行预处理，以获得期望的结果。在这一领域最适合使用的是Spark。常用的机器学习算法，如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、TFIDF、协同过滤等，都已经在MLlib中，使得它们很容易接触到。5.结果可视化及输出API
可视化一般显示结果或部分原始数据。一般有两种情况，行数据视图和列查找视图。基于大数据平台的展示，需要使用ElasticSearch和Hbase。Hbase提供快速的“ms级”行搜索。ElasticSearch可以实现列索引并提供快速的列搜索。
构建大数据平台的主要问题
1稳定性
理论上讲，稳定性是分布式系统最大的优势，因为它可以通过多台机器创建数据并程式。进行备份以保证系统稳定性。然而，由于大数据平台部署在多台机器上，配置不当也可能是最大的问题。
2.可扩展性
如何快速扩展现有的大数据平台并基于其开发新机器是云计算等领域应用的关键问题。在实际的2B应用中，有时需要添加或删除机器来满足新的需求。如何在保持原有功能的情况下快速扩展平台是实际应用中的常见问题。