云计算技术详细说明

云计算涉及领域广泛，有数据通信背景，有可靠的认证，在该领域的影响力越来越大。云计算技能是什么？

云计算系统使用了很多技术，其中最重要的是编程模型、数据管理技术、数据存储技术、虚拟化技术和云计算平台管理技术。

(1）编程模型

MapReduce是Google开发的Java、Python和Chop编程模型，它是一种简化的分布式编程模型和高效的任务调度模型，用于大规模数据集的并行计算（更多）。超过1TB）。严格的编程模型使得云计算环境下的编程变得非常简单。MapReduce模型的思想是将要实现的问题分解为Map（映射）和Reduce（简化）首先通过Map程序切割成不相关的块，分配（调度）大量的计算机处理来实现

（2）分布式大数据存储技术

云计算系统由大量服务器组成并且同时服务大量用户，因此云计算系统采用分布式存储来存储数据，通过云计算系统中广泛使用的冗余数据存储系统来保证数据的可靠性，是GoogleGFS开发的HDFS的开源实现和Hadoop团队。

GFS是Google的文件系统

系统）是一个分布式文件系统，可扩展以适应大量数据的分发和访问。GFS的设计理念与传统文件系统不同，它是针对大规模数据处理和GoogleApps功能而设计的。它运行在常规、廉价的硬件上，但可以提供容错能力，可以用来为广泛的用户提供总体性能较高的服务。

GFS集群由主服务器和大型集群组成。许多客户端可以从块服务器访问它。主服务器存储文件系统元数据，包括命名空间和访问控制信息、从文件到块的映射以及块的当前位置，并控制系统级活动，例如块租用管理、孤立垃圾收集和块之间传输的阻塞服务器，主服务器定期传递HeartBeat信息，与各个集群服务器进行通信，向集群服务器发出指令，并收集其状态，GFS中的文件被划分为64MB冗余存储的块，系统中的每个数据都被存储。3个以上备份副本，客户端和主服务器的更换仅限于元数据操作，所有数据通信都直接连接到集群服务器，大大提高了系统效率，防止主服务器发生故障。

（3）（大数据量管理技术

云计算需要处理和分析大量分布式数据，因此数据管理技术必须能够有效管理大量数据。云计算系统中的数据管理技术主要是GoogleBT（BigTable）数据管理技术和Google开发的开源数据管理模块HBase。Hadoop团队。