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云计算和大数据课程(云计算和大数据库讲座)

云计算
2023-12-24 14:33:28
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云计算和大数据的主要学习内容_阐述大数据与云计算的关系

云计算和大数据都是当今IT行业的优质趋势。大数据课程很难，需要本科学历！云计算相对容易，但也需要大学学历！两者的发展方向不同！

大数据学习内容主要包括：

①JavaSE核心技术；

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；

③Spark相关技术、Scala基础编程;

④掌握Python的基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单的数据分析；了解Python机器学习；

⑤大数据项目实际开发、大数据系统管理优化等。

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大家可以查看对比南京科工场、北大青鸟、中博软件学院等大数据学校。我还可以为您提供整套大数据视频课程资料供您自学。祝您成功并希望您能运用它！

云学习的主要内容包括：

①基础网络和Linux系统管理；

②优化与高可用；

③虚拟化与云平台技术；

④开发与运维。

北大青鸟软件学院祝您学业有成！希！

北大青鸟中博软件学院大数据教室实景

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）是基于互联网的相关服务的添加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网交付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基础设施的交付和使用模式，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，云计算是指服务的交付和使用模式，是指通过网络按需且易于扩展的方式获取所需服务的方式。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，即海量数据，是指所涉及的数据量如此之大，以至于无法通过当前主流软件工具在合理的时间内捕获、管理、处理并组织成有用的信息。为公司业务决策带来更积极目的的信息。大数据的4V特征：Volume、Velocity、Variation和Veracity。
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。其特点在于海量数据的挖掘，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数据分割和访问执行；并发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仓库已经成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：
1．更高的集成度。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，数据仓库访问的优化设计，比传统同类平台高出一个数量级以上。
3.总能耗较低。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，云计算对应的是我们的电脑和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化，然后分配使用。
可以说，大数据对应的是海量数据的“数据库”。如果我们审视大数据领域的发展，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经验类似的方向发展。一句话概括就是，传统数据库为大数据的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，对数据进行分析产生价值。
中间时效性是通过中间计算层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来实现的。三者协同作用，让大数据产生最终价值。
无论目前云计算的发展如何，未来的趋势是：云计算作为底层的计算资源，支撑上层大数据的处理，大数据的发展趋势是真实的——时间交互式查询效率和分析功能。，借用Google一篇科技文章的话：“在Miaji里移动鼠标就可以使用PB级的数据”。这真的很令人兴奋。