大数据与云计算基础知识题库

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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）是基于互联网的相关服务的添加、使用和交付模型，通常涉及通过互联网提供动态扩展且通常是虚拟的资源。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。狭义上的云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，是指通过网络按需获取所需的、易于扩展的资源，广义上的云计算是指交付和使用服务的模式，即通过网络按需获取所需的资源。指通过网络按需且易于扩展的方式来获取您需要的服务。此类服务可以是IT、软件、互联网相关或其他服务。这意味着计算能力也可以作为商品通过互联网进行分发。
大数据，即大数据，是指所涉及的数据量如此之大，以至于无法通过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以实现更积极的目的。在企业的经营决策中。大数据的4V特征：Volume（容量）、Velocity（速度）、Diversity（多样性）和Truth（真实性）。
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，必须采用分布式计算架构。其特点在于海量数据挖掘，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数据分区和并发访问执行，SQL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．标准机箱可以最大程度地解决某些任务。
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，比传统同类平台高出一个数量级以上。
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。它可以消除多个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.有计划且可预测的系统扩展和升级。
云计算与大数据的关系
简而言之：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，如果解释清楚一点的话，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化，然后分配使用。
可以说，大数据就相当于大数据的“数据库”。纵观大数据领域的发展，我们也可以看到，目前大数据的发展都是朝着同一个方向发展的。与传统数据库的经历类似一句话，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，然后根据数据的需求和目标建立相应的数据模型和数据分析指标体系，对数据行分析以产生价值。
中间时间精度是通过中间数据处理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：云计算作为下层的计算资源，支撑上层的大数据处理，大数据发展的趋势是实时交互查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的一句话：“在Miaji中只需动动鼠标就可以操纵PB级的数据。

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二、学习云计算需要有什么样的基础?云计算的发展已经走过了十年的历程。如今的云计算在技术类型、功能产品、行业和市场等方面都发生了巨大的变化。许多爱好者对云计算的理解和需求也从当时的肤浅概念发展到了渴望深入探索的阶段。
由于广大爱好者的个人能力不同，个人技术水平也不同。
以下给出了初学者和云计算工程师的一些建议。
如果你是一个从来没有做过云计算相关工作，需要学习云计算的人，那么你必须具备操作系统、网络、应用服务等方面的知识。市场上已经有很多厂商实现云计算了。商用阵营的微软、IBM、谷歌、VMWARE、华为等都有非常成熟的产品。如果您有足够的资金，购买任何云产品都会得到非常专业的技术支持和服务。（开个玩笑，一般都买不起）如果你只是一个普通爱好者，我建议你选择KVM、XEN、OPENSTACK、DOCKER等开源阵营的技术。由于其开源（免费）的特点，近年来，受到各大IT互联网公司和爱好者的广泛欢迎。
学习开源阵营的云计算技术，需要从Linux系统管理和使用的角度学习（约20天），以及一小部分计算机网络通信技术（约5天）），并为云中的虚拟网络做好准备。技术奠定基础。然后需要对SHELL开发和数据库系统有一定的了解（10天左右）。这时候，你就有条件对云计算核心技术进行全面的学习。如：KVM、OPENSTACK、DOCKER容器等云技术（20天）掌握架构、功能角色以及Iaas、Paas、Saas层次分类，掌握私有云的部署和运维能力。
如果您是一个已经参与过相关工作的人，那么您对以上内容已经有了一定的了解。我给你的建议是，在你精通以上内容的同时，还需要对Python语言进行深入的学习，能够对云计算服务、容器服务、集群服务、缓存等进行综合操作。云平台上的通用服务器。监控管理工作，以及二次开发工作。只有这样，才能算是一名全面的云计算专家。因为你将面对的不再是过去独立的服务器、机房、设备。而是将数万台计算机部署在不同城市或国家的云计算系统中，进行全方位、高效、稳定的管理。

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三、学习大数据和云计算的方法和技巧

大数据和云计算是当前和未来的热点技术领域，具有广阔的发展前景和商业市场。本文将介绍学习大数据和云计算的方法和技巧，帮助读者更好地掌握这些技术。
🔍掌握基础技术和工具
在大数据和云计算领域，掌握一些基础技术和工具非常重要，比如Hadoop、Spark、Kafka、Docker、Kubernetes，ETC。
🎓技高是一个很好的起点
如果有一定的计算机基础和编程经验，学习大数据和云计算并不难。技术高中是一个很好的起点。技高期间可以选择学习核心课程和相关编程语言，如Java、Python等。
📚常用工具和框架自学
然后你可以自学一些常用的大数据和云计算工具和框架，了解它们的原理和使用。
💻在线学习平台
此外，您还可以通过一些在线学习平台学习相关课程，例如Coursera、Udemy、edX等，这些平台提供的课程种类丰富和项目的过程，可以帮助你更深入地学习和掌握相关的知识和技能。
👍不断学习和实践
总之，学习大数据和云计算需要一定的耐心和毅力，但是通过不断的学习和实践，你可以逐渐掌握这些技术，为以后的学习做好准备。为您的职业生涯发展打下良好的基础。