云计算与大数据课程总结,大数据与云计算课程报告

大数据与云计算应该怎么学？

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云计算与大数据学习报告

云计算与大数据概述

云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。

大数据(big data)，或称海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。

从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行;同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：

1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。

2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计，针对数据仓库访问最优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。

3、整体能耗更低。同等计算任务，能耗最低。

4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件的品质和标准。

5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。

6、可规划和预见的系统扩容、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。虽然从这个解释来看也不是完全贴切，但是却可以帮助对这两个名字不太明白的人很快理解其区别。当然，如果解释更形象一点的话，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化后在进行分配使用。

可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”，通观大数据领域的发展我们也可以看出，当前的大数据发展一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，一句话就是，传统数据库给大数据的发展提供了足够大的空间。

大数据的总体架构包括三层：数据存储，数据处理和数据分析。数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来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。

而中间的时效性又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完成。三者相互配合，这让大数据产生最终价值。

不看现在云计算发展情况，未来的趋势是：云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话：“动一下鼠标就可以在妙极操作PB级别的数据”，确实让人兴奋不能止。

大数据和云计算的关系

大数据与云计算的概念

大数据

指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据领域的人才需求主要围绕大数据的产业链展开，涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，岗位多集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等几个岗位。

大数据本身除了要有数据、采集、汇聚一定量的数据之外，更重要的是数据的处理、挖掘、分析、可视化、应用这样一整套的过程。关于大数据的话题，基本围绕三个问题展开：一是数据从哪里来，二是数据如何进行分析，三是数据如何进行商品化。

云计算

是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

云计算的应用目前正在经历从IaaS向PaaS和SaaS发展，在用户分布上也逐渐开始从互联网企业向广大传统企业过渡，未来的市场空间还是非常大的。

大数据与云计算的联系

大数据与云计算经常联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十数百或甚至数千的服务器分配工作，大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量数据。适用大数据的技术，包括大规模并行处理数据库、数据挖掘电网、分布文件系统、分布式数据库、计算平台、互联网和可扩展的存储系统，大数据指的海量的数据一般日处理PB级别以上，一般用于挖掘，分析，做一些智能性商业板块。

从理论角度来看，二者属于不同层次的事情，云计算研究的是计算问题，大数据研究的是巨量数据处理问题，而巨量数据处理依然属于计算问题的研究范围，因此，从这个角度来看，大数据是云计算的一个子领域。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术，随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。

从应用角度来看，大数据是云计算的应用案例之一，云计算是大数据的实现工具之一。综上，大数据与云计算既有不同又有联系，但在现实中，由于大数据处理时为了获得良好的效率和质量，常常采用云计算技术，因此，大数据与云计算便常常同时出现于人们的眼前，从而造成了人们的困惑。

大数据注重的是数据分析，云计算是偏向计算机软硬件架构与应用。大数据方向需要有一定的数学基础，如果数学不是很好，这个学习起来比较吃力。云计算需要计算机技术能力较强。两个方向应该来说都需要良好的数学基础和编程基础。

大数据和云计算各有不同的关注点，但是在技术体系结构上，都是以分布式存储和分布式计算为基础，所以二者之间的联系也比较紧密。

总结，不管云计算怎样去变化，必然需要依托数据中心实现落地。可以说，云计算是数据中心“叶子”，云计算通过“光合作用”促进数据中心的发展，而数据中心得壮大又为云计算发展提供了坚实的基础，这二者起到相互依存，互相促进的作用。

大数据和云计算是什么关系

如今，两种主流技术已成为IT领域关注的焦点-大数据和云计算。根本不同的是，大数据只涉及处理海量数据，而云计算则涉及基础架构。但是，大数据和云技术提供的简化功能是其被大量企业采用的主要原因。例如，亚马逊的“ Elastic Map Reduce”演示了如何利用Cloud Elastic Computes的功能进行大数据处理。

两者的结合为组织带来了有益的结果。更不用说，这两种技术都处于发展阶段，但是它们的结合在大数据分析中利用了可扩展且具有成本效益的解决方案。

那么，我们可以说大数据与云计算完美结合吗？好吧，有数据点支持它。除此之外，还需要处理一些实时挑战。

大数据与云计算的关系

大数据和云计算这两种技术本身都是有价值的。 此外，许多企业的目标是将两种技术结合起来以获取更多的商业利益。两种技术都旨在提高公司的收入，同时降低投资成本。尽管Cloud管理本地软件，但大数据有助于业务决策。

让我们从这两种技术的基本概述开始！

大数据与云计算

大数据处理大量的结构化，半结构化或非结构化数据，以进行存储和处理以进行数据分析。大数据有五个方面，通过5V来描述

数量–数据量

种类–不同类型的数据

速度–系统中的数据流率

价值 –基于其中包含的信息的数据价值

准确性 –数据保密性和可用性

云计算以按需付费的模式向用户提供服务。云提供商提供三种主要服务，这些服务概述如下：

基础架构即服务（IAAS）

在这里，服务提供商将提供整个基础架构以及与维护相关的任务。

平台即服务（PAAS）

在此服务中，Cloud提供程序提供了诸如对象存储，运行时，排队，数据库等资源。但是，与配置和实现相关的任务的责任取决于使用者。

软件即服务（SAAS）

此服务是最便捷的服务，它提供所有必要的设置和基础结构，并为平台和基础结构提供IaaS。

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大数据和云计算的关系可以根据服务类型进行分类：

IAAS在公共云中

IaaS是一种经济高效的解决方案，利用此云服务，大数据服务使人们能够访问无限的存储和计算能力。对于云提供商承担所有管理基础硬件费用的企业而言，这是一种非常经济高效的解决方案。

私有云中的PAAS

PaaS供应商将大数据技术纳入其提供的服务。因此，它们消除了处理管理单个软件和硬件元素的复杂性的需求，而这在处理TB级数据时是一个真正的问题。

混合云中的SAAS

如今，分析社交媒体数据已成为公司进行业务分析的基本参数。在这种情况下，SaaS供应商提供了进行分析的出色平台。

大数据与云计算有何关系？

因此，从以上描述中，我们可以看到，Cloud通过可伸缩且灵活的自助服务应用程序抽象了挑战和复杂性，从而启用了“即服务”模式。从最终用户提取海量数据的分布式处理时，大数据需求是相同的。

云中的大数据分析有多个好处。

改进分析

随着云技术的进步，大数据分析变得更加完善，从而带来了更好的结果。因此，公司倾向于在云中执行大数据分析。此外，云有助于整合来自众多来源的数据。

简化的基础架构

大数据分析是基础架构上一项艰巨的艰巨工作，因为数据量大，速度和传统基础架构通常无法跟上的类型。由于云计算提供了灵活的基础架构，我们可以根据当时的需求进行扩展，因此管理工作负载很容易。

降低成本

大数据和云技术都通过减少所有权来为组织创造价值。云的按用户付费模型将CAPEX转换为OPEX。另一方面，Apache降低了大数据的许可成本，该成本应该花费数百万美元来构建和购买。云使客户无需大规模的大数据资源即可进行大数据处理。因此，大数据和云技术都在降低企业成本并为企业带来价值。

安全与隐私

数据安全性和隐私性是处理企业数据时的两个主要问题。此外，当您的应用程序由于其开放的环境和有限的用户控制安全性而托管在Cloud平台上时，这成为主要的问题。另一方面，像Hadoop这样的大数据解决方案是一个开源应用程序，它使用了大量的第三方服务和基础架构。因此，如今，系统集成商引入了具有弹性和可扩展性的私有云解决方案。此外，它还利用了可扩展的分布式处理。

除此之外，云数据是在通常称为云存储服务器的中央位置存储和处理的。服务提供商和客户将与之一起签署服务水平协议（SLA），以获得他们之间的信任。如果需要，提供商还可以利用所需的高级安全控制级别。这可确保涵盖以下问题的云计算中大数据的安全性：

保护大数据免受高级威胁。

云服务提供商如何维护存储和数据。

有一些与服务级别协议相关的规则可以保护

数据

容量

可扩展性

安全

隐私

数据存储的可用性和数据增长

另一方面，在许多组织中，大数据分析被用来检测和预防高级威胁和恶意黑客。

虚拟化

基础架构在支持任何应用程序中都起着至关重要的作用。虚拟化技术是大数据的理想平台。像Hadoop这样的虚拟化大数据应用程序具有多种优势，这些优势在物理基础架构上是无法访问的，但它简化了大数据管理。大数据和云计算指出了各种技术和趋势的融合，这使IT基础架构和相关应用程序更加动态，更具消耗性和模块化。因此，大数据和云计算项目严重依赖虚拟化