大数据与云计算培训资料
云计算和大数据基本培训
云计算和大数据基本培训云计算和大数据基本培训随着科技的快速发展，云计算和大数据技术已经成为了IT领域的热门话题。
这些技术正在改变着我们的生活方式和工作方式。
为了更好地了解云计算和大数据，本文将为大家介绍这些技术的基本概念、优劣势以及未来发展趋势。
一、云计算和大数据的基本概念云计算是一种将计算资源和服务通过互联网提供给用户的计算模式。
它实现了根据需求动态分配计算资源的目标，使得用户可以更加灵活地使用计算资源。
大数据是指数据量非常大、复杂度高的数据集合。
这些数据来自于各种不同的数据源，包括社交媒体、物联网、电子商务、传感器等。
大数据具有四个特点：数据量大、速度快、多样化、价值高。
二、云计算和大数据的优劣势1、云计算的优点：1、灵活性和可扩展性：可以根据需求灵活地增加或减少计算资源。
2、按需付费：可以根据实际使用情况付费，避免资源浪费。
3、无需购买硬件：不需要购买大量的硬件设备，降低成本。
4、高可用性和容错性：数据和服务可以在不同的物理位置进行备份和冗余，保证高可用性和容错性。
2、云计算的缺点：1、数据安全问题：数据传输和存储过程中可能存在安全漏洞。
2、性能问题：不同的应用程序对计算资源的需求不同，云计算可能无法满足某些应用程序的性能要求。
3、带宽限制：云计算服务提供商的带宽有限，可能会影响数据传输的速度。
3、大数据的优点：1、数据价值高：通过对大数据进行分析，可以获得很多有价值的信息和洞察。
2、数据多样化：大数据包含来自不同数据源的多种类型的数据，可以提供更加全面的信息和洞察。
3、数据实时性：大数据可以实时更新和分析，提供实时的信息和洞察。
4、大数据的缺点：1、数据处理难度大：处理和分析大数据需要专业的技术和工具。
2、数据隐私和安全问题：数据传输和存储过程中可能存在安全漏洞，需要加强数据隐私和安全保护。
3、数据质量难以保证：由于数据来源多样，数据质量难以保证，需要对数据进行清洗和处理。
三、云计算和大数据的未来发展趋势1、云计算的发展趋势：1、更多应用场景：随着云计算技术的不断发展，它将应用于更多的行业和领域，如医疗、教育、金融等。
大数据与云计算培训资料
数据科学和数据联盟的成立
未来，数据科学将成为一门专门的学 科，被更多人认可。
CHAPTER 02
云计算基础
云计算定义与原理
云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可 以按需提供给计算机和其他设备。
IaaS基础设施即服务
计算资源
提供虚拟或物理的计算机处理能 力，包括CPU、内存等。
存储资源
提供块存储、对象存储等不同类型 的存储服务。
网络资源
提供虚拟网络、负载均衡、防火墙 等网络服务。
PaaS平台即服务
01
02
03
应用开发平台
提供应用开发和部署所需 的工具和服务，如编程语 言、开发框架等。
数据库服务
供应链协同与优化
通过大数据分析和预测，实现供应链上下游企业的协同合作和资源优 化配置，降低运营成本和风险。
THANKS
[ 感谢观看 ]
介绍如何使用Hadoop提供的API进行HDFS文件的上传、 下载、删除等操作，以及如何在程序中调用这些API。
分布式数据库HBase
01
HBase概述
介绍HBase的基本概念、数据模型、架构和特点，以及它在大数据处理
中的应用场景。
02
HBase的数据存储和访问
详细讲解HBase的数据存储方式，包括表、行、列族、列等概念，以及
数据管理和分析服务
云计算平台可以提供一系列数据管理和分析服务 ，如数据挖掘、机器学习等，帮助用户更好地利 用大数据。
安全性和隐私保护
云计算平台可以提供安全性和隐私保护机制，确 保大数据在处理和分析过程中的安全性和隐私性 。
大数据与云计算培训资料
大数据与云计算培训资料大数据与云计算是当今信息技术领域最热门的话题之一、随着互联网的快速发展和全球信息化的加速推进，大数据的存储、处理和分析需求越来越大，而云计算作为一种具有高度可伸缩性和强大计算能力的计算模式，为大数据的处理和分析提供了强有力的支持。
本文将为大家介绍大数据与云计算的相关概念、特点和应用，并提供一些相关的培训资料，帮助读者更好地理解和应用于实践。
一、大数据与云计算的基本概念1.大数据：大数据指的是规模庞大、种类繁多且增长速度快的数据集合，它不仅包括结构化数据（如数据库中的表格数据），还包括半结构化数据（如XML文档、JSON数据）和非结构化数据（如文本、音频、图片等）。
大数据的特点主要包括四个方面：数据量大、数据种类多、数据处理速度快和数据价值密度低。
2.云计算：云计算是一种将计算资源（包括硬件、软件和网络）按需交付给用户的计算模式，用户可以通过互联网随时随地访问这些资源，并按需进行使用和付费。
云计算的特点主要包括三个方面：强大的可扩展性、高效的计算能力和灵活的计算模式。
二、大数据与云计算的关系大数据与云计算是相辅相成的关系。
大数据需要处理和存储大量的数据，而传统的计算资源往往无法满足大规模数据的处理需求。
而云计算则提供了高度可扩展的计算资源，能够满足大数据处理和存储的需求。
同时，云计算也可以为大数据的处理和分析提供强大的计算能力和分布式存储，提高数据处理和分析的效率和准确性。
三、大数据与云计算的应用1.商业智能：通过对大数据的分析和挖掘，可以从海量的数据中发现商业机会和规律，为企业的决策提供依据。
而云计算则为大数据的存储和分析提供了高效的计算资源和分布式存储。
2.金融风控：对于金融行业来说，大数据和云计算的结合可以帮助银行和保险机构更好地进行风险控制和欺诈监测。
通过对大数据的分析和挖掘，可以及时发现和预警潜在的风险，并采取相应的措施。
3.健康医疗：大数据和云计算的应用可以帮助医疗机构实现电子病历的管理和分析，提高医疗资源的利用效率，减少医疗事故发生的概率。
大数据与云计算培训资料(DOC 24页)
大数据与云计算培训资料(DOC 24页)大数据与云计算摘要：近年来，大数据和云计算已经成为社会各界关注的热点话题。
秉承“按需服务”理念的“云计算（Cloud computing）”正高速发展，“数据即资源”的“大数据（big data）”时代已经来临[1]。
大数据利用对数据处理的实时性、有效性提出了更高要求，需要根据大数据特点对传统的常规数据处理技术进行技术变革，形成适用于大数据收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化的技术。
如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题。
大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战，数据管理方式上的变革正在酝酿和发生。
本文所提到的大数据包含着云计算，因为云计算是支撑大数据的平台。
关键词: 大数据云计算数据分析数据挖掘引言在学术界，大数据这一概念的提出相对较早。
2008 年 9 月，《自然》杂志就推出了名为“大注。
毫无疑问，未来可以获得的个人数据量越多，其中的信息量就越大。
只要拥有了足够多的数据，我们甚至可能发现有关于一个人的未来信息。
另外市场是变化无常并且不可预期的，决策者的创造性思维并不能通过数据得以体现，相反，大数据在压制创新。
大数据搜集到的数据的真实性也有待检验。
一个人获得的数据和事实越多，预测就越有意义，人的判断也就显得愈发重要。
人类、数据集和算法的协同进化将最终决定“大数据”究竟是会创造新财富，还是会摧毁旧价值。
本文首先介绍了云计算的相关概念，云计算为大数据的诞生创造了物质基础，从而引出大数据的相关概念。
通过大数据与云计算之间关系的比较，使读者对大数据与云计算有一个清晰的了解。
文章介绍了大数据特征、作用以及对大数据分析的方法理论，对大数据的两种处理模式、处理流程以及关键技术进行了分析，提出MapReduce与关系数据库融合技术，为未来大数据的工作提供了一个参考。
1云计算简介正如维克托教授所说，大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，绝大部分都隐藏在表面之下。
云计算和大数据基本培训
云计算和大数据基本培训云计算和大数据基本培训一、介绍云计算和大数据的概念和基本原理 1·1 云计算的定义和特点1·1·1 云计算的定义1·1·2 云计算的特点1·2 大数据的定义和特点1·2·1 大数据的定义1·2·2 大数据的特点二、云计算的基本架构和组成2·1 云计算的三层架构2·1·1 基础设施层2·1·2 平台层2·1·3 软件层2·2 云计算的主要组成2·2·1 虚拟化技术2·2·2 储存技术2·2·3 网络技术三、大数据的存储和处理技术3·1 大数据存储技术3·1·1 分布式文件系统3·1·2 列存储数据库3·1·3 NoSQL数据库3·2 大数据处理技术3·2·1 批处理技术3·2·2 流式处理技术3·2·3 图计算技术四、云计算和大数据在实际应用中的案例分析 4·1 云计算在企业信息化中的应用案例 4·1·1 企业资源管理系统4·1·2 客户关系管理系统4·1·3 人力资源管理系统4·2 大数据在商业智能中的应用案例4·2·1 零售行业的销售预测4·2·2 金融行业的风险管理4·2·3 健康行业的个性化医疗附件：1·云计算和大数据基本概念图示2·云计算和大数据的案例分析报告法律名词及注释：●云计算：云计算是一种基于互联网的计算方式，通过将计算资源进行虚拟化和集中管理，用户可以随时随地按需使用计算资源。
云计算与大数据培训资料
02
提供开发、运行和管理应用的平台服务，方便用户快速开发和
部署应用。
IaaS（基础设施即服务）
03
提供虚拟化的计算资源、存储资源和网络资源等基础设施服务
。
云计算部署模型
01
02
03
公有云
面向公众提供服务的云计 算平台，由第三方提供商 运营和维护。
私有云
为企业或组织内部提供服 务的云计算平台，由企业 或组织自行搭建和管理。
实时计算框架概述与选型
Storm、Spark Streaming、Flink等框架介绍与比较。
Storm核心组件与拓扑结构
Spout、Bolt、Topology等核心概念详解。
Spark Streaming工作原理与…
DStream、微批处理、状态管理等原理介绍。
实时计算应用场景与案例分析
实时日志处理、实时推荐系统、实时风控等应用场景。
HDFS中文件的存储、读取和写入过程详解 。
HDFS高可用性与容错机制
HDFS应用场景与优势
NameNode Federation、HA等提高可用 性的方案。
适合存储大量小文件还是大文件，以及与其 他分布式文件系统的比较。
NoSQL数据库选型与使用技巧
NoSQL数据库概述与分类
键值存储、列式存储、文档存储、图形存储等类型介绍。
利用云计算和大数据技术实现设备连接、数 据分析和智能优化
金融科技与风险管理
应用云计算和大数据技术进行风险评估、反 欺诈、客户画像等金融服务创新
智慧城市与智慧交通
构建城市大脑，实现交通拥堵治理、城市规 划优化等目标
医疗健康与精准医疗
利用大数据分析和云计算技术实现疾病预测 、个性化治疗等医疗健康服务升级
云计算与大数据技术培训教材
大数据应用领域举例
智慧城市 医疗健康 金融科技 电商零售 工业互联网
通过大数据分析实现城市交通、环保、安全 等领域的智能化管理。
通过大数据分析实现疾病预测、个性化治疗 等医疗服务的提升。
通过大数据分析实现风险控制、客户画像等 金融业务的优化。
通过大数据分析实现精准营销、供应链优化 等零售业务的提升。
C
PaaS（平台即服务）
提供应用程序开发和部署所需的平台和工具 。
IaaS（基础设施即服务）
提供计算、存储和网络等基础设施服务。
B
SaaS（软件即服务）
提供软件应用程序服务，用户无需安装和维 护软件。
D
常见云计算平台介绍
AWS（Amazon Web Servi…
亚马逊公司提供的云计算平台，包括计算、存储、数据库、分析、网 络、移动、开发者工具、管理工具和物联网等服务。
数据报告、业务分析、 数据探索等。
数据可视化最佳实践
选择合适的图表类型、 注重色彩搭配、添加必 要的标注和说明等。
机器学习在大数据分析中应用
机器学习基本概念：通过训 练模型自动从数据中学习规 律，并对新数据进行预测或 分类。
常见机器学习算法：线性回 归、逻辑回归、决策树、随 机森林、支持向量机等。
机器学习在大数据分析中的 应用场景：数据挖掘、预测 建模、推荐系统等。
机器学习实践流程：数据预 处理、特征提取、模型训练 与评估、模型优化与部署等 。
云计算与大数据安全挑战及应
05
对策略
数据安全与隐私保护问题剖析
01
02
03
数据泄露风险
由于技术和管理漏洞，敏 感数据可能被非法访问和 泄露。
2024年云计算和大数据基本培训
云计算和大数据基本培训云计算与大数据基本培训一、引言随着信息技术的飞速发展，云计算和大数据已成为当今社会的重要技术趋势。
云计算作为一种新兴的计算模式，将计算资源、存储资源和网络资源整合到云端，为用户提供高效、便捷的服务。
大数据则是指在互联网、物联网、移动设备等众多领域产生的海量数据，通过数据挖掘和分析，可以为企业提供有价值的信息。
为了使更多人了解和掌握云计算和大数据技术，本文将为您介绍云计算和大数据的基本概念、技术特点、应用领域及发展趋势。
二、云计算基本概念与特点1.云计算基本概念2.云计算技术特点（1）虚拟化：云计算采用虚拟化技术，将物理资源抽象成逻辑资源，实现资源的按需分配和灵活扩展。
（2）弹性伸缩：云计算平台能够根据用户需求自动调整资源规模，满足不同场景下的计算需求。
（3）高可靠性：云计算采用分布式架构，实现数据的冗余存储和备份，确保服务的稳定性和可靠性。
（4）安全性：云计算平台采用多层次的安全策略，包括数据加密、访问控制、网络安全等，保障用户数据的安全。
三、大数据基本概念与特点1.大数据基本概念大数据（BigData）是指在互联网、物联网、移动设备等众多领域产生的海量数据。
大数据具有四个特点：大量（Volume）、多样（Variety）、快速（Velocity）和价值（Value）。
2.大数据技术特点（1）数据采集：大数据技术需要从各种数据源采集海量数据，包括结构化数据和非结构化数据。
（2）数据存储：大数据采用分布式存储技术，如Hadoop分布式文件系统（HDFS），实现数据的可靠存储和高效访问。
（3）数据处理：大数据技术采用分布式计算框架，如MapReduce、Spark等，实现海量数据的快速处理和分析。
（4）数据挖掘：大数据技术通过数据挖掘算法，从海量数据中发现有价值的信息和知识。
四、云计算与大数据的应用领域1.云计算应用领域（1）企业应用：云计算为企业提供基础设施、平台和软件服务，降低企业IT成本，提高业务灵活性。
2024年云计算和大数据技术培训资料
分布式计算框架
如Hadoop、Spark等，以及 相关的数据存储技术（如 HDFS、HBase）。
云计算基础概念
包括云计算的定义、特点、服 务模式（IaaS、PaaS、SaaS ）等。
大数据基础
包括大数据概念、特点、处理 流程（数据采集、存储、处理 、分析和可视化）。
云原生技术
包括微服务架构、DevOps实 践、持续集成与持续交付（ CI/CD）等。
云计算和大数据技术的快速发展对人才和技术创 新提出了更高的要求，需要加强人才培养和技术 研发工作。
跨领域融合和应用创新机遇
云计算和大数据将与人工智能、物联网等领域进 行更深入的融合，创造出更多的应用创新机遇。
06
总结回顾与拓展延伸
关键知识点总结回顾
虚拟化技术
涵盖虚拟机、容器化技术（如 Docker、Kubernetes）以及 虚拟网络等。
Spark MLlib
介绍如何使用Spark Streaming进行实时数 据流处理和分析，包括数据的接收、处理 、存储和输出等过程。
探讨如何使用Spark MLlib进行机器学习和 数据挖掘，包括分类、回归、聚类、协同 过滤等算法的实现和应用。
05
云计算和大数据融合发展趋势
边缘计算助力云计算和大数据融合
的并发访问。
大数据处理
云计算可以提供强大的 计算能力和存储空间， 支持大数据的存储、处
理和分析。
企业应用
云计算可以提供灵活的 企业应用服务，支持企 业的业务流程自动化和
信息化建设。
物联网
云计算可以提供物联网 设备的连接和管理服务 ，支持物联网应用的开
发和部署。
02
大数据基础概念与技术
大数据定义及特点概述
云计算与大数据应用培训资料
加强部门之间的沟通与协作，形成高效的工作机制，共同推进云 计算和大数据应用的发展。
人才培养和团队建设举措
加强人才引进和培养
积极引进和培养云计算和大数据领域的高端人才，建立完善的人 才梯队，提高企业核心竞争力。
建立激励机制和考核体系
建立科学的激励机制和考核体系，激发员工的积极性和创造力，提 高工作效率和质量。
Part
04
云计算与大数据技术应用实践
存储和备份解决方案
分布式存储系统
利用云计算技术构建高效、可扩展的 分布式存储系统，实现海量数据的存 储和管理。
存储优化技术
采用先进的存储优化技术，如数据压 缩、重复数据删除等，降低存储成本 ，提高存储效率。
数据备份与恢复策略
制定完善的数据备份和恢复策略，确 保数据的安全性和可靠性，避免数据 丢失或损坏。
分析和挖掘解决方案
01
02
03
大数据处理框架
采用适合大数据处理和分 析的框架，如Hadoop、 Spark等，实现数据的快 速处理和分析。
数据挖掘算法
运用数据挖掘算法，如分 类、聚类、关联规则挖掘 等，从海量数据中提取有 价值的信息。
可视化分析工具
利用可视化分析工具，将 数据以图表、图像等形式 展示，方便用户更直观地 了解数据和分析结果。
特点
数据量大、数据类型繁多、处理速度快、价值密度低。
大数据处理流程与技术
数据采集
通过各种传感器、日志、 社交网络等手段收集数据 。
数据可视化
将分析结果以图表、报告 等形式展示出来，便于理 解和应用。
数据预处理
对数据进行清洗、去重、 转换、归约等操作，以便 于后续分析。
数据存储
云计算与大数据技术培训资料
01
网络访问
计算能力可通过互联网获取，并可以 通过瘦客户端或胖客户端以标准方式
访问。
03
快速弹性
计算能力能快速弹性地提供，并能快速释放 以迅速缩小。
05
02
按需自助服务
用户可以根据需要单方面自动配置计算能力 。
04
资源池化
提供商的计算资源被池化，以多租户 模式服务于多个消费者。
解决方案。
大数据应用解决方案
03
根据企业业务需求，提供个性化的大数据应用解决方案，助力
企业数字化转型。
THANKS
感谢观看
如AWS的S3、Azure的 Blob Storage和GCP的 Cloud Storage等，提 供持久化的对象存储服 务。
如AWS的RDS、Azure 的SQL Database和GCP 的Cloud SQL等，提供 关系型和非关系型数据 库服务。
如AWS的VPC、Azure 的Virtual Network和 GCP的Virtual Private Cloud等，提供虚拟网 络服务。
虚拟化平台与工具
阐述虚拟网络的概念、原理和常见技术， 如VLAN、VXLAN等，以及它们在云计算 环境中的应用。
介绍常见的虚拟化平台和工具，如VMware vSphere、Microsoft Hyper-V等，以及它 们的功能和使用方法。
分布式计算原理与实践
分布式计算概述
解释分布式计算的定义、原理和在云计算领域的应用场景。
06
服务计量
云计算系统能自动控制和优化资源使用，对资 源使用进行计量。
云计算架构与服务模式
• 云计算架构：云计算架构包括基础设施层、平台层和应用层。基础设施 层提供计算、存储和网络等基础设施服务；平台层提供开发、测试和运 行应用程序所需的平台服务；应用层提供软件即服务(SaaS)的应用程序 。
云计算与大数据分析培训资料
对比各家的服务类型 、性能、价格、安全 性等因素
部署和配置云计算资源
根据业务需求，选择合适的计算、存 储和网络资源
对部署的资源进行监控和优化，确保 资源的稳定性和性能
使用云服务商提供的控制台或API进 行资源的部署和配置
采集和存储海量数据
使用数据采集工具，如Flume、 Kafka等，从各种数据源中采集
数据分析方法
包括描述性统计分析、推断性统计分 析、预测性分析、规范性分析等。
典型大数据分析工具介绍
一个快速、通用的大规模数据处 理引擎。
一款商业智能工具，可将数据转 化为视觉化图表，帮助用户更好 地理解数据。
Hadoop Spark
Tableau Power BI
一个开源的分布式计算平台，可 处理大规模数据。
云计算与大数据技术在人工智能、物联网、区块链等领域的融合应用将NKS
感谢观看
数据
对采集到的数据进行清洗、转换 和加载，确保数据的质量和可用
性
使用分布式存储系统，如HDFS 、HBase等，存储海量数据并确
保数据的安全性
使用专业工具进行数据挖掘和可视化展示
使用数据挖掘工具，如Spark、Flink等 ，对数据进行处理和分析
应用机器学习算法，对数据进行分类、 聚类、预测等挖掘操作
一款可视化数据分析工具，可快 速生成各种图表和报告。
大数据在各行业应用案例
01
金融行业
利用大数据分析进行 风险控制、客户画像 、营销推广等。
02
零售行业
利用大数据分析进行 市场趋势预测、库存 管理、个性化推荐等 。
03
医疗行业
利用大数据分析进行 疾病预测、患者管理 、药物研发等。
大数据与云计算培训资料
大数据与云计算培训资料在当今数字化的时代，大数据与云计算已经成为了推动科技发展和商业创新的重要力量。
无论是企业的决策制定、业务优化，还是个人的生活便利，都离不开这两项技术的支持。
为了帮助大家更好地理解和掌握大数据与云计算，以下将为您提供一份详细的培训资料。
一、大数据的概念与特点大数据，简单来说，就是指规模极其巨大的数据集合。
这些数据的规模通常超出了传统数据库软件工具的处理能力。
大数据具有以下几个显著的特点：1、数据量巨大随着互联网、物联网等技术的发展，数据的产生速度越来越快，数据量呈爆炸式增长。
从TB级别到PB级别，甚至EB级别，数据规模超乎想象。
2、数据类型多样大数据不仅包括结构化的数据，如表格中的数字和文本，还包括非结构化的数据，如图片、音频、视频等。
3、数据处理速度快在大数据时代，数据的价值往往在于其时效性。
能够快速地获取、处理和分析数据，对于及时做出决策至关重要。
4、数据价值密度低虽然大数据包含了丰富的信息，但其中有价值的部分可能相对较少，需要通过有效的分析手段来挖掘。
二、大数据的处理流程大数据的处理通常包括以下几个主要步骤：1、数据采集通过各种传感器、网络爬虫、数据库接口等方式，收集来自不同数据源的数据。
2、数据存储由于数据量巨大，需要选择合适的存储方式，如分布式文件系统、NoSQL 数据库等。
3、数据清洗对采集到的数据进行清理和预处理，去除重复、错误或不完整的数据，以提高数据质量。
4、数据分析运用数据分析算法和工具，挖掘数据中的潜在规律和价值。
5、数据可视化将分析结果以直观的图表、图形等形式展示出来，便于理解和决策。
三、云计算的概念与服务模式云计算是一种基于互联网的计算方式，通过将计算资源（如服务器、存储、网络等）进行虚拟化和池化，以服务的形式提供给用户。
云计算主要有以下三种服务模式：1、 IaaS（基础设施即服务）提供服务器、存储、网络等基础设施资源，用户可以根据自己的需求灵活配置和使用。
云计算与大数据技术行业培训资料
发展历程
云计算经历了从网格计算、效用计算 、自主计算到云计算的演变过程，实 现了从提供单一计算资源到提供综合 信息服务能力的转变。
云计算架构及服务模型
云计算架构
IaaS（基础设施即服务）
云计算架构包括基础设施层、平台层和应 用层三个层次，分别对应IaaS、PaaS和 SaaS三种服务模型。
教育评估
基于大数据技术的教育评估系统，实现对学校、教师、学生等多 方面的全面、客观评价。
06
CATALOGUE
总结与展望
回顾本次培训内容及重点知识点
云计算基础概念及技术架构
包括云计算的定义、特点、服务模式（IaaS、 PaaS、SaaS）以及关键技术（虚拟化、分布式计 算、容器技术等）。
云计算与大数据的融合应用
数据分析
运用统计学、机器学习等方法 对数据进行挖掘和分析，发现 数据中的规律和趋势。
数据可视化
通过图表、图像等方式将数据 呈现出来，帮助用户更好地理
解和利用数据。
关键技术
Hadoop
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，包括分布式文件系统HDFS和分布式计 算框架MapReduce两部分。Hadoop适用于处理大规模数据集，具有可扩展性 、容错性和高效性等特点。
包括云原生技术、大数据在云计算平台上的部署 与运行、云计算与大数据的结合点等。
大数据基础概念及技术架构
包括大数据的定义、特点、处理流程（数据采集 、存储、处理、分析、可视化）以及关键技术（ Hadoop、Spark、Flink等）。
云计算与大数据安全
包括云安全威胁与防护、大数据安全与隐私保护 等。
云计算与大数据的应用与发展培训资料
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMARY
云计算与大数据的应 用与发展培训资料
汇报人：XX
2024-01-31
目录
CONTENTS
• 云计算与大数据概述 • 云计算技术架构与服务模式 • 大数据采集、存储和处理技术 • 云计算与大数据在行业中应用案例 • 面临的挑战、发展趋势及创新点 • 培训总结与展望
大数据概念及价值
大数据是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
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
价值体现在：对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；做小而美 模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型；面临互联网压力之下必须转型的传统企业需 要与时俱进充分利用大数据的价值
据将会迎来更加美好的未来。
04
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMARY
THANKS
感谢观看
持续关注行业动态和技术发展 趋势，保持敏锐的洞察力。
对未来发展趋势的期待
01
期待云计算与大数据技术能够更 广泛地应用于各行各业，推动数 字化转型和智能化升级。
02
希望未来能够出现更多创新性的 技术和产品，满足不断变化的市
场需求。
期待行业能够加强规范化和标准 化建设，提高整体发展水平。
03
相信随着技术的不断进步和应用 场景的不断拓展，云计算与大数
业的应用场景。
学习了云计算平台的搭建和管 理，包括虚拟机、容器等技术
的运用。
掌握了大数据处理和分析的基 本技能，如数据挖掘、机器学
2024云计算和大数据基本培训
云计算和大数据基本培训•云计算基础•大数据基础•云计算与大数据关系•云计算和大数据技术应用目•云计算和大数据安全与隐私保护•云计算和大数据未来展望录云计算定义与特点定义云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。
特点弹性扩展、按需付费、高可用性、易于管理和维护、安全性强。
1 2 3提供计算、存储和网络等基础设施服务。
IaaS（基础设施即服务）提供应用程序开发和部署所需的平台和环境。
PaaS（平台即服务）提供软件应用程序，用户通过云客户端使用。
SaaS（软件即服务）云计算服务类型云计算架构与部署模式架构云计算架构包括云基础设施、云平台、云服务和云客户端等组成部分。
部署模式包括公有云、私有云、混合云和多云等部署模式，每种模式都有其独特的优势和适用场景。
云计算平台介绍AWS（亚马逊云服务）提供全面的云计算服务，包括计算、存储、数据库、分析等。
Azure（微软云服务）提供IaaS、PaaS和SaaS等全方位云服务，集成Microsoft技术和工具。
Google Cloud（谷歌云服务）提供基础设施、平台和协作工具等云服务，支持大数据分析和机器学习等应用。
Alibaba Cloud（阿里云）提供全面的云计算服务，包括弹性计算、存储、网络、安全等。
大数据定义与特点定义大数据是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。
特点大数据具有5V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity （真实性）。
如Hadoop 的HDFS 、Google 的GFS 等，用于解决大数据的存储问题。
分布式存储技术如MapReduce 、Spark 等，用于解决大数据的处理问题。
云计算与大数据行业培训资料2024
案例分析：成功企业案例分享
阿里巴巴云计算实践
01
介绍阿里巴巴在云计算领域的创新实践，包括飞天操作系统、
云原生技术等。
腾讯大数据应用案例
02
分享腾讯在大数据领域的成功案例，如社交数据分析、广告推
荐系统等。
华为云计算与大数据融合实践
03
阐述华为在云计算与大数据融合方面的实践经验和技术创新。
分享效果
通过学员的分享，可以了解学员 对培训内容的掌握情况，同时也 可以促进学员之间的交流和学习 。
互动交流环节，解答学员疑问
01
问题收集
02
问题解答
在培训过程中，鼓励学员随时提出自 己的疑问和问题，培训老师会及时收 集和整理。
在互动交流环节，培训老师会对收集 到的问题进行逐一解答，确保学员的 问题得到及时解决。
云计算定义及发展历程
云计算定义
云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享 的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其 他设备，使用服务商提供的电脑基建作计算和资源。
发展历程
云计算经历了从网格计算、效用计算、自主计算到云计算的 发展历程，实现了从计算机到数据中心再到云计算的演变。
策。
实时数据安全防护
加强实时数据安全防护，确保数 据在传输和处理过程中的安全性
和完整性。
新兴技术融合创新机遇挖掘
人工智能与大数据融合
通过人工智能技术可以对大数据进行更深入的分析和挖掘，发现 更多有价值的信息和知识。
区块链与大数据融合
区块链技术可以为大数据提供更安全、可信的存储和传输方式，保 障数据的真实性和不可篡改性。
关键技术：分布式存储与计算等
分布式存储技术
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– 云用户不能管理应用软件运行 的基础设施和平台，只能做有 限的应用程序设置。
PaaS 平台既服务
IaaS 基础设施即
服务
SaaS 软件既服务
什么云计算
• 技术特征
– 资源配置动态化、扩展化
– 需求服务智能化、自助化 – 用户使用便捷化、高效化 – 项目服务可计化、优质化
PaaS 平台既服务
IaaS 基础设施即
服务
SaaS 软件既服务
云计算基本思路和技术成分
• IaaS （设施即服务）
– 通过互联网获取计算机基 础设施方面的服务。
• 计算机、存储空间、 网络连接、负载均衡 和防火墙等基本计算 资源；
– 用户在此基础上部署和运 行各种软件，包括操作系 统和应用程序。
大数据分析的方法
• 数据挖掘
大数据分析的挑战与机遇
• 技术上的新要求 • 数据本身带来的新问题 • 观念及思维方式的更新 • 相关人才的缺乏
到2018年，美国数据分析岗位人才需求缺口达到 14万到19万
“大数据”环境下的杉达
• 社会对专门人才的需求和要求 • 现有学科的基础 • 对现有学科的提升
PaaS 平台既服务
IaaS 基础设施即
服务
SaaS 软件既服务
云计算基本思路和技术成分
• PaaS （Platform as a Service, 平台即服务）
– 将软件研发的平台作为一种 服务放在网上，加快SaaS开 发。
– 平台包括操作系统、编程语 言环境、数据库和 Web 服 务器，用户在此平台上部署 和运行自己的应用。
大数据与云计算
什么是大数据
• 数据是海量的
2012年，2.7ZB
什么是大数据
• 数据数量增长迅速
2012年全球被创建和被复制数据量是2002年的 数据总量的2万亿倍。
什么是大数据
• 数据形式多种多样
85%以上的数据是非结构化数据。
什么是大数据
• 数据的价值巨大
美国医疗行业可获得潜在价值超过3000亿美元 医疗卫生支出降幅超过8%。
大数据的潜在价值
大数据的价值
• 购物篮分析
大数据的价值
• Farecast • • VISA & MasterCard
大数据的价值
• Google vs. CDC（2008/2009，H1N1） • Paroxetine + Pravastatin → Diabetes • Aspirin •
•
加强自身建设，增强个人的休养。2020年11月24日 下午8时 23分20.11.2420.11.24
•
追求卓越，让自己更好，向上而生。2020年11月24日星期 二下午8时23分 51秒20:23:5120.11.24
•
严格把控质量关，让生产更加有保障 。2020年11月 下午8时 23分20.11.2420:23November 24, 2020
Байду номын сангаас资源配置技术
什么云计算
云计算的演进
分布式计算 平行计算 网格计算
效用计算 公用计算 计量收费
网上编程、 网上计算 网上软件
云计算 （计算设 施、开发 平台、软 件应用）
什么云计算
• 系统构架
云计算基本思路和技术成分
• 思路：分布与集中技术的有机结合 +虚拟与实施理念的对外服务
• 三种基本服务性系统架构
•
重规矩，严要求，少危险。2020年11月24日 星期二8时23分 51秒20:23:5124 November 2020
•
好的事情马上就会到来，一切都是最 好的安 排。下 午8时23分51秒 下午8时23分20:23:5120.11.24
•
每天都是美好的一天，新的一天开启 。20.11.2420.11.2420:2320:23:5120:23:51Nov-20
– 用户不能管理和控制底层的 基础设施，只能控制自己部 署的应用。
PaaS 平台既服务
IaaS 基础设施即
服务
SaaS 软件既服务
云计算基本思路和技术成分
• SaaS （Software as a Service, 软件即服务）
– 通过网络提供软件的模式，用 户无需购买软件，而是向提供 商租用基于Web的软件，来管 理企业经营活动。
云计算面临的挑战
• 技术方面
– 虚拟技术 – 安全技术 – 资源管理 – 开放式技术
• 社会文化
– 对虚拟设施的理解 – 对安全信息的重视 – 对共享资源的保护 – 规范标准化理念
“云计算”环境下的杉达
• 建立云计算实验基地，开展大数据挖掘方面的研 发
• 加强教学科研师资队伍的学科建设 • 培养“云计算”信息技术应用型人才，满足社会
“大数据”与 “云计算”
• 云计算为大数据资源、大数据挖掘提供技 术设施（软硬科学技术)
• 大数据挖掘为云计算建设和运作提供决策
什么云计算
• 概念性定义：
– 云计算本身不是计算，也不是单纯的技术，是基于资 源隐藏理念的虚拟化方法论
• 广义的定义:
– IT基础设施、资源、需求性服务的交付使用模式
• 狭义的定义：
资源配置 动态化
需求服务 智能化
– 设施资源虚拟化、共享化
需用户使用 便捷化
云计算 特征
设施资源 虚拟化
项目服务 可计量化
中国云图
工信部--中国电子信息产业发展研究院
云计算的价值
• 应用价值和潜力
– 提高生产效率，降低成本、节省能源、可持续发展的有效手段 – 改变IT现状的应用模式 – 带动传统产业的升级改造转型，调整产业经济结构 – 促进商业、产业、事业模式发生变化
– 云计算是一种通过Internet以服务的方式提供动态可伸 缩的虚拟化的资源的计算模式。
什么云计算
• 是分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、 虚拟化、负载均衡等传统计算机和网络技术发展 融合的产物
云计算
网格技术
信息安全技术
平行计算 分布式计算
负载均衡技术
虚拟化技术
计算机系统
网络技术
网络存储 效能计算
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安全象只弓，不拉它就松，要想保安 全，常 把弓弦 绷。20.11.2420:23:5120:23Nov-2024-Nov-20
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重于泰山，轻于鸿毛。20:23:5120:23:5120:23Tuesday, November 24, 2020
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不可麻痹大意，要防微杜渐。20.11.2420.11.2420:23:5120:23:51November 24, 2020
的需求 • 改革现有信息学科教学体系 • 提升学院教学科研的整体实力 • 开展跨学科领域的合作
谢谢！
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踏实，奋斗，坚持，专业，努力成就 未来。20.11.2420.11.24Tues day, November 24, 2020
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弄虚作假要不得，踏实肯干第一名。20:23:5120:23:5120:2311/24/2020 8:23:51 PM
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务实，奋斗，成就，成功。2020年11月24日 星期二8时23分 51秒T uesday, November 24, 2020
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抓住每一次机会不能轻易流失，这样 我们才 能真正 强大。20.11.242020年 11月24日星期 二8时23分51秒20.11.24
谢谢大家！