大数据时代《云计算架构技术与实践》
大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)
第一套试题1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。
（单选题，本题2分）A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴2、大数据的起源是（C ）。
（单选题，本题2分）A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。
（单选题，本题2分）A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。
（单选题，本题2分）A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度5、数据清洗的方法不包括（ D）。
（单选题，本题2分）A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。
（单选题，本题2分）A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。
（单选题，本题2分）A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新8、智慧城市的构建，不包含（ C）。
（单选题，本题2分）A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算9、大数据的最显著特征是（A）。
（单选题，本题2分）A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。
这体现了大数据分析理念中的（B ）。
（单选题，本题2分）A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）。
《云计算技术》课程标准
《云计算技术》课程标准一、课程概述《云计算技术》课程旨在让学生了解和掌握云计算的基本概念、原理和技术，以及其在各行各业的应用。
通过本课程的学习，学生将能够理解云计算的基本架构、服务模型和关键技术，熟悉常见的云服务和应用，并能够根据实际需求选择和配置合适的云服务。
二、课程目标1、理解云计算的基本概念、原理和技术，掌握云计算的基本架构和服务模型。
2、熟悉常见的云服务和应用，了解云服务的优势和适用场景。
3、能够根据实际需求选择和配置合适的云服务，了解云服务的部署和运维。
4、掌握云安全的基本概念和防护措施，了解合规性和隐私保护的重要性。
5、通过实践操作，加深对云计算技术的理解和应用能力。
三、课程内容1、云计算的基本概念和原理2、云计算的架构和服务模型3、常见的云服务和应用4、云服务的选择和配置5、云服务的部署和运维6、云安全的概念和防护措施7、实践操作：云服务的配置和管理四、教学方法本课程采用理论教学和实践操作相结合的方式，以激发学生的学习兴趣和主动性，提高其实践操作能力。
具体方法包括：1、理论教学：通过课堂讲解、案例分析等方式，让学生了解云计算的基本概念、原理和技术，掌握云服务的选择、配置、部署和运维等方面的知识。
2、实践操作：通过实验室实践、项目实训等方式，让学生熟悉常见的云服务和应用，掌握云服务的配置和管理技能，加深对云计算技术的理解和应用能力。
3、小组讨论：通过小组讨论的方式，鼓励学生交流和分享学习心得和经验，促进团队协作和创新能力的培养。
4、在线学习：通过在线学习平台，让学生在课后自主进行拓展学习，提供学习的灵活性和个性化。
五、课程评价本课程的评价采用多种方式相结合的方式，包括：1、平时成绩：通过课堂表现、作业完成等情况进行评价。
2、期末考试：通过笔试或机试等方式进行期末考试评价。
3、项目实训：通过小组项目实训的方式进行实践操作评价。
4、学习报告：通过撰写学习报告的方式进行学习成果展示和总结评价。
云计算技术应用和实践
云计算技术应用和实践在当今数字化时代，云计算技术已成为推动各行各业创新和发展的关键力量。
云计算不再是一个遥不可及的概念，而是实实在在地融入到了我们的日常生活和企业的运营之中。
云计算技术，简单来说，就是将计算任务分布在由大量计算机构成的资源池上，使得用户能够按需获取计算能力、存储资源和各种应用服务。
这种技术模式的出现，彻底改变了传统的 IT 架构和服务交付方式。
在企业应用方面，云计算为企业提供了强大的灵活性和可扩展性。
过去，企业若要部署新的业务系统，往往需要投入大量的时间和资金来购置硬件设备、搭建机房环境以及进行复杂的系统安装和调试。
而有了云计算，企业可以根据实际业务需求，快速地获取所需的计算和存储资源，大大缩短了业务上线的时间。
同时，云计算的按需付费模式也使得企业能够更加精准地控制成本，避免了因前期过度投资而造成的资源浪费。
以电商企业为例，在促销活动期间，访问量会急剧增加。
借助云计算的弹性扩展能力，电商平台可以迅速增加服务器资源来应对流量高峰，确保系统的稳定运行和用户的良好体验。
活动结束后，又可以灵活地释放多余的资源，降低运营成本。
在数据存储和管理方面，云计算也发挥着巨大的作用。
传统的数据存储方式往往面临着数据丢失、备份困难、存储空间有限等问题。
而云存储服务则提供了高可靠、高可用、大容量且易于管理的数据存储解决方案。
企业可以将重要的数据上传至云端，实现数据的异地备份和容灾恢复，保障数据的安全性和完整性。
另外，云计算还为大数据分析和人工智能的发展提供了坚实的基础。
大数据处理需要强大的计算能力和海量的存储空间，云计算平台能够轻松满足这些需求。
通过将大数据集上传至云端进行处理和分析，企业可以挖掘出有价值的信息，为决策提供有力支持。
在教育领域，云计算也带来了显著的变革。
在线教育平台借助云计算技术，可以为学生提供更加丰富多样的学习资源和个性化的学习体验。
教师可以将教学资料存储在云端，方便学生随时随地访问和学习。
2020年出版的计算机技术书籍参考文献
2020年出版的计算机技术书籍参考文献在当今数字化时代，计算机技术的发展日新月异，每天都涌现出大量新的概念、技术和工具。
作为一名从事计算机相关工作或学习的人员，了解并熟悉最新的计算机技术书籍参考文献是非常重要的，它们不仅可以帮助我们学习最新的技术知识，还可以为我们提供解决实际问题的思路和方法。
在2020年出版的计算机技术书籍中，有一些非常优秀的作品，涵盖了各种计算机技术领域的知识和经验。
我想推荐的是《深入理解计算机系统（第三版）》，这本书以清晰易懂的语言介绍了计算机系统的各个方面，包括处理器架构、操作系统、编译器等，非常适合对计算机系统有深入了解的人阅读。
值得一提的是《计算机网络：自顶向下方法（第七版）》，该书详细介绍了计算机网络的各种协议和技术，对于想要深入了解网络原理和应用的人来说是一本不可多得的好书。
2020年还出版了一些涉及人工智能、大数据、云计算等热门领域的书籍，比如《Python深度学习》、《大数据时代》、《云计算：理论与实践》等等。
这些书籍涵盖了当下计算机技术的热点和前沿内容，对我们了解并掌握最新的技术趋势具有重要意义。
然而，了解这些书籍仅仅停留在书名和简介的层面，显然是远远不够的。
我们需要更深入地了解这些书籍的主要内容、特点和贡献之处。
在接下来的文章中，我将会对以上提到的几本书进行深入评估和介绍，希望可以为大家对这些书籍有更全面的了解和认识。
我们来深入了解《深入理解计算机系统（第三版）》这本书。
该书作者是Randal E. Bryant、David O'Hallaron。
这本书的主要内容包括计算机系统演变、数据的表示和处理、程序的执行、计算机系统结构、优化程序性能、存储器层次结构和储层次背后的性能、信息、异常控制流、虚拟内存、系统级I/O以及网络编程。
这本书的亮点在于深入浅出地介绍了计算机系统的运行原理和核心技术。
可以让读者更好地理解计算机的底层工作原理，为编写高效、稳定的程序提供理论支持。
大数据时代读书心得体会_大数据时代读后感文章
大数据时代读书心得体会_大数据时代读后感文章《大数据时代》是英国维克托·迈尔-舍恩伯格教授的著作，这本书也被尊为国外大数据研究的先河之作。
那么通过学习大数据时代这本书，要怎样写关于大数据时代读书心得体会呢？下面是店铺带来的大数据时代读书心得，欢迎查看。
大数据时代读书心得体会范文1《大数据时代》是英国维克托·迈尔-舍恩伯格教授的著作，这本书也被尊为国外大数据研究的先河之作。
这本书最大的优点就在于作者利用上百个例子来对大数据的方方面面做了详细解说，让外行也很容易理解。
结构上，作者通过大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革三个角度依次阐述，条理清晰。
所谓"大数据"，按作者的说法，就是"所有数据"。
随着计算机运算速度和存储能力的发展，收集数据变得越来越简单，储存数据的成本越来越低。
在过去，由于技术限制，人们做统计时只能收集有限的数据做样本，其中要考虑随机样本的选择，努力减小因样本问题出现的误差;统计结果往往不能重复使用，造成数据利用率低。
而现在则可以做到"样本=总体"。
数据的增多带来不可避免的精确性问题。
"小数据"时代，一个样本的错误就可以造成对总体估计的失败，幸运的是，"大数据"时代对精确性不再那么要求苛刻——也无法要求太严格——数据的数量足以弥补这一缺陷。
在对思维变革这一部分的阐述中，最重要也是全书的核心观点就是大数据时代，我们应该从追求"因果关系"的旧思维方式向追求"相关关系"转变。
在我看来，这实际上是通过大数据来透视一种事物的发展趋势，而很多精确学科领域依然需要探寻"因果关系"解决更有针对性的问题，所以，这局限了这一转变只能在特定的领域发生。
作者自己也说，"大数据的相关性将人们指向了比探讨因果关系更有前景的领域。
大数据时代背景下的云计算技术应用
大数据时代背景下的云计算技术应用随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据的产生与应用愈发广泛。
大数据技术的应用，为企业和社会带来了巨大变革和商机，但也同时引发了海量数据的存储和计算问题。
云计算技术应运而生，以其高效、灵活、可扩展的特点，成为大数据时代背景下大规模数据计算处理的重要解决方案。
云计算技术是基于互联网的一种分布式计算模式，通过将数据存储在云端的服务器上，用户可以随时随地通过网络访问和使用数据。
云计算技术实现了数据的虚拟化，降低了数据存储和处理的成本，提高了数据的可用性和灵活性。
在大数据时代背景下，云计算技术的应用变得尤为重要。
云计算可以为大规模数据的存储提供解决方案。
云计算提供了高容量的存储空间，可以满足大数据存储的需求。
云计算还可以通过数据的备份和冗余，保证数据的安全性和可靠性。
云计算可以实现大规模数据的快速处理和分析。
大数据时代的数据量庞大，传统的计算方法往往无法满足需求，而云计算可以将数据分布在多个节点上并进行并行处理，大大提高了数据处理的速度和效率。
云计算还可以结合机器学习和人工智能等技术，对大数据进行挖掘和分析，为企业和社会提供更准确的决策支持和商业智能。
云计算可以实现大规模数据的共享和协作。
云计算技术可以提供多用户共享数据的环境，使得不同用户可以共同访问和使用数据，实现数据的共享和协作。
这对于不同企业之间的合作和数据交换，以及科研机构和学术界的合作研究都提供了便利。
云计算技术可以帮助企业降低IT成本。
大数据时代的数据量庞大，传统的数据存储和处理方式需要巨大的投资和人力资源。
而云计算可以将这些成本转嫁给云服务提供商，企业只需按需购买相应的服务，大大降低了投资成本和运营成本。
基于数据密集型计算的云计算架构设计
基于数据密集型计算的云计算架构设计云计算架构设计在数据密集型计算中的应用越来越广泛。
随着大数据时代的到来，越来越多的组织和个人都要处理和分析大数据集，这要求云计算架构能够提供高效的数据处理和存储能力。
在本文中，我们将讨论基于数据密集型计算的云计算架构设计，并介绍一些最佳实践和技术。
一、数据密集型计算的挑战数据密集型计算是指需要处理大量数据的计算任务。
这些任务可能涉及数据的输入、处理和输出，比如数据查询、数据分析和数据挖掘等。
这些任务通常需要在短时间内处理大量的数据，对计算资源和存储空间的要求较高。
在传统的计算模型中，数据和计算是密切耦合的，计算节点需要直接操作数据。
然而，在数据密集型计算中，数据的规模往往超过了单个计算节点的处理能力，因此需要将数据划分成多个部分，并在多个计算节点上进行并行处理。
这就带来了一些挑战，如数据的分布、负载均衡、数据一致性和容错能力等。
二、基于数据密集型计算的云计算架构设计为了应对数据密集型计算的挑战，设计一个高效的云计算架构是至关重要的。
以下是一些设计原则和最佳实践。
1. 数据分布和划分首先，需要将大数据集划分成适当的片段，并将其分配到不同的计算节点上进行并行处理。
这可以通过将数据分为固定大小的块，每个块由一个计算节点处理，然后再进行合并来实现。
2. 负载均衡在数据密集型计算中，负载均衡是保持系统高效运行的关键。
负载均衡可以通过动态调整任务的分配方式来实现，使得计算节点之间的负载尽可能平衡。
这可以通过使用分布式调度算法和任务队列来实现。
3. 数据缓存和预取数据密集型计算需要频繁地访问和操作数据，因此可以使用数据缓存和预取来提高计算效率。
数据缓存可以将热数据存储在高速缓存中，以减少数据的访问延迟。
数据预取可以提前将待计算的数据加载到缓存中，以减少计算节点的等待时间。
4. 数据一致性和容错能力数据密集型计算中的数据一致性和容错能力是非常重要的。
数据一致性指的是在多个计算节点上进行并行计算时，数据的一致性要得到保证。
读舍恩伯格《大数据时代》有感
结合大数据的观点来看当今档案管理工作————读舍恩伯格《大数据时代有感》看完大数据时代之后最大的感受就是思想冲击太大了，打个比方说就和当年读了康有为的书而愤而走上维新道路的梁启超有几分相似。
突然发现原来我们生活的这个世界还可以这样子来看，有一种醍醐灌顶，如坐春风里的感觉。
不得不说这是一本改变思想的有深度的书，对当今社会发展的个个方面都有值得借鉴的地方。
下面我也借着这次写读后感的机会结合我浅薄的档案学知识谈谈我的一些感受。
首先从这本书来说，在内容上主要分为两个部分，前半部分主要讲了大数据时代我们需要进行的一些思维上的变革，我们需要改变在信息匮乏时代所因袭下的一些惯性思维。
正如五百年前那个跨时代思想家亚当·斯密在巨著《国富论》中提出把一切交给市场观点一样，舍恩伯格教授的观点也可以总结为，把一切交给数据。
在开篇他便抛出三个石破天惊的观点：用获取全部数据代替随机抽样，接受混杂不再关注精确，抓住相关关系搁置因果关系。
首先我们来看第一个观点，我感觉这就是对大数据的最好诠释，收集全部数据是大数据分析的前提，离开了数据的支持，大数据分析如无源之水无本之木。
在这里大数据是指对一个问题的全部数据，这个定义是相对的。
如对64000场相扑比赛的数据就是研究相扑问题的大数据。
第二个观点作者认为我们没必要去纠结于精确度，因为这是数据匮乏时代留下的弊病，在现在我们只需要拿到全部数据就好了，没必要在意数据是否正确，因为我们最终是要的一个相关度，即使信息存在错误我们的相关度依然不受影响。
第三条观点作者认为信息的价值就是让我们知道他们能干什么就行了，我们也没必要知道他们为什么能这样干，颇有几分当年改革开放初期黑猫白猫的论断。
这三条观点既有共性又有异性，第一二条观点是我们收集信息的时候应该怎么办，第三条是讲我们在分析信息的时候怎么办。
第一二条是前提，第三条又是第一二条的延伸。
我个人认为这三个观点既有可取之处又有些谈不上不足的个人疑惑，可取是因为这三个观点如同牛顿力学三定律一样为我们进入大数据时代指明了方向，能为我们在信息繁杂的时代提供一种简单快捷的信息处理方法。
Spark大数据技术在云计算平台中的应用实践
Spark大数据技术在云计算平台中的应用实践在云计算平台中，Spark大数据技术的应用实践已经成为许多企业和组织处理大规模数据的首选方案。
通过充分利用云计算平台的弹性和可扩展性，Spark大数据技术为用户提供了一种高效、灵活和可靠的数据处理解决方案。
本文将介绍Spark大数据技术在云计算平台中的应用实践，并重点讨论了其在数据处理、机器学习和实时分析等方面的应用。
首先，Spark大数据技术在云计算平台中的核心应用之一是数据处理。
在大数据时代，企业和组织面临着巨大的数据量，传统的数据处理方式已经无法满足需求。
而Spark的优势在于其分布式计算的能力，可以并行处理大规模的数据集。
与传统的批处理方式相比，Spark支持实时和迭代式计算，大大提高了数据处理的效率。
在云计算平台中，Spark可以与各种数据存储系统（如Hadoop HDFS和云对象存储）集成，从而实现高性能和可伸缩的数据处理。
其次，Spark大数据技术在云计算平台中的另一个重要应用是机器学习。
随着人工智能的发展，机器学习在许多领域的应用越来越广泛。
云计算平台为机器学习提供了强大的计算和存储能力，而Spark则提供了高效的机器学习框架。
Spark的机器学习库MLlib提供了丰富的机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类和推荐系统等。
在云计算平台上，用户可以通过Spark的机器学习功能进行大规模数据分析和建模，从而帮助企业做出更好的决策和预测。
此外，Spark大数据技术在云计算平台中的实时分析也有广泛的应用。
在传统的数据仓库架构中，实时数据分析往往面临着性能瓶颈和扩展难题。
而Spark Streaming作为Spark的一个组件，可以实现实时数据的流式处理和分析。
通过结合Spark Streaming和云计算平台的弹性和可扩展性，用户可以更好地应对高速数据流的分析需求。
例如，云计算平台上的电商网站可以使用Spark Streaming实时监控用户行为，及时进行个性化推荐和反欺诈处理。
云计算技术在大数据时代的应用
云计算技术在大数据时代的应用1、概述随着《互联网+》行动计划的推进，大数据时代已经到来，人们对于大数据的需求越来越高。
而云计算技术也越来越成为大数据时代下不可少的一种技术，如何将云计算技术和大数据进行有机结合，已成为众多企业的技术目标。
本文将着重探究云计算技术在大数据时代的应用。
2、云计算技术的概念云计算是指以互联网为基础，把大量的计算和数据存储功能按照需要提供给用户，并按照使用量收费的一种计算方式。
云计算技术是一种新型的分布式计算技术，同时也是一种便于用户访问计算资源、共享软硬件资源、灵活使用计算速度的计算方式。
3、大数据的概念大数据是指数据量巨大、数据类型多样、数据增长速度快，且不能用传统的数据处理工具和方式来处理的数据。
大数据有三个特点：第一，数据量极其庞大。
第二，数据类型非常复杂。
第三，数据的增长速度惊人。
4、云计算技术在大数据时代的应用4.1、计算存储资源整合云计算技术在大数据时代最显著的应用就是存储和处理大数据。
在传统的计算环境下，企业往往需要购买大量的计算和存储设备来满足数据的存储和处理需求。
但是，这种方法既昂贵又需要大量的维护。
云计算技术通过整合计算和存储设备，使得企业只需根据实际需求进行定制，从而大大节省了资金和维护成本。
4.2、便捷高效的数据处理大数据时代下，企业拥有大量的数据需要进行清洗、分析和处理。
传统的数据处理方法需要进行大量的手动调整和判断，耗时费力。
而云计算技术通过分布式计算，可以快速地对数据进行处理、分析和预测，从而大大提高了企业数据处理的效率。
同时，云计算技术还可以使得企业通过数据共享和交流，更好地发掘潜在的商业机会。
4.3、数据安全保障大数据时代下，数据泄露和数据安全成为了企业最主要的问题之一。
云计算技术通过数据加密、身份验证等安全措施，可以大大提高数据的安全性和隐私保护能力。
同时，云计算技术还可以根据不同的数据进行不同的存储策略和权限设置，从而对数据进行细分管理，保障数据的安全性。
《数据安全与流通：技术、架构与实践》记录
《数据安全与流通：技术、架构与实践》阅读札记目录一、数据安全与流通概述 (2)1. 数据安全与流通的重要性 (3)2. 数据安全与流通的发展历程 (4)二、数据安全技术 (5)1. 加密技术 (7)2. 解密技术 (8)3. 数据脱敏技术 (10)4. 访问控制技术 (11)5. 数据溯源技术 (11)三、数据流通架构 (13)1. 数据分发与共享平台 (14)2. 数据交换平台 (16)3. 数据共享机制 (17)4. 数据隐私保护技术 (18)四、数据安全与流通的实践 (19)1. 企业内部数据安全管理与流通实践 (21)2. 企业间数据共享与交换实践 (22)3. 政府数据开放与共享实践 (23)4. 国际合作中的数据安全与流通实践 (24)五、数据安全与流通的未来趋势 (25)1. 技术创新与发展趋势 (27)2. 法律法规与政策完善 (28)3. 社会认知与公众参与 (30)六、总结与展望 (31)1. 对数据安全与流通问题的深入思考 (32)2. 对未来发展的展望与建议 (34)一、数据安全与流通概述数据安全与流通在当今数字化社会中扮演着至关重要的角色，随着大数据、云计算、物联网等技术的广泛应用，数据已经成为了企业的核心资产和竞争力所在。
与此同时，数据的安全性和流通性也面临着前所未有的挑战。
如何确保数据的安全存储、传输和使用，同时又能实现数据的有效流通和共享，成为了我们必须面对的问题。
数据安全是数据流通的基础，在数据的生命周期中，从收集、存储、处理到传输、应用，每一个环节都可能存在安全风险。
我们需要采用一系列的技术和管理措施来保障数据的安全性，这包括数据加密、访问控制、数据备份与恢复、安全审计等手段。
数据流通则是数据价值的重要体现，通过数据流通，可以实现数据的共享和协同作业，提高数据处理效率和创新能力。
数据流通也可以促进公共利益和社会发展，在政府治理、疫情防控、交通管理等领域，数据的流通和共享可以发挥巨大的作用。
大数据背景下的数据仓库架构设计及实践研究
大数据背景下的数据仓库架构设计及实践研究随着大数据时代的来临，海量的数据被不断地产生和积累。
数据的价值和应用需求也日益增长，而数据仓库作为一种数据管理和分析的关键工具，扮演着重要的角色。
在大数据背景下，数据仓库架构设计及实践研究显得尤为重要。
本文将探讨大数据背景下的数据仓库架构设计及实践研究。
一、数据仓库架构设计理论探讨在设计数据仓库架构时，需考虑以下几个方面。
1. 数据集成层：数据集成层是数据仓库中最关键的一层，负责将来自各个源系统的数据进行集成，确保数据的准确性和完整性。
数据集成层可以采用ETL（抽取、转换和加载）工具进行数据的抽取、清洗、转换和加载。
2. 数据存储层：数据存储层是数据仓库中存储海量数据的地方，需要选择合适的存储技术。
常见的存储技术包括关系型数据库、列式数据库、分布式文件系统等。
在大数据背景下，分布式文件系统如Hadoop的应用越来越广泛。
3. 数据访问层：数据访问层是数据仓库中用户进行数据查询和分析的接口，需要提供方便、高效的查询接口。
常见的数据访问方式包括在线分析处理（OLAP）、数据挖掘和报表等。
4. 数据安全层：数据安全层保证数据仓库中数据的安全性和可靠性。
包括对数据的备份和恢复、数据的加密和权限控制等。
二、数据仓库架构实践研究数据仓库架构设计不仅仅是理论上的探讨，更需要实践和验证。
下面介绍几个在大数据背景下的数据仓库架构实践研究案例。
1. Hadoop架构下的数据仓库设计Hadoop是一种开源的分布式计算框架，具有高可靠性、高容错性和高扩展性。
在大数据背景下，Hadoop的应用逐渐成熟。
可以将Hadoop与传统的数据仓库技术相结合，搭建高效的数据仓库架构。
通过Hadoop的分布式存储和计算能力，可以存储和处理海量的数据，并通过数据集成层将数据集成到数据仓库中，实现数据的快速查询和分析。
2. 云计算下的数据仓库架构设计随着云计算技术的发展，越来越多的企业将数据仓库部署在云平台上。
大数据与云计算技术介绍
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1.1大数据时代
全球数据总量变化图
(EB) 40000
35000
35000
30000 25000
20000 15000
10000
5000 0
7900
30
50
161
280
540
800
1200 1800
(年份)
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2015 2020
管理费用
资 源 利 用 率
5~7倍
>30倍
节约总成本
云计算将计算变成了大众用得上和用得起的“水和电”
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习题：
1.大数据现象是怎么形成的？ 2.新摩尔定律的含义是什么？ 3.云计算有哪些特点？ 4.云计算按照服务类型可以分为哪几类？ 5.云计算技术体系结构可以分为哪几层？ 6.在性价比上云计算相比传统技术为什么有压倒性的优势？
1.5云计算压倒性的成本优势
某典型网站的流量数据
提供弹性的服务，在超
大资源池中动态分配和
释放资源 云计算平台的规模极大， 比较容易平稳整体负载
资源利用率达到80%左
右，是传统模式5～7倍
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1.5云计算压倒性的成本优% 80% 硬件成本
成 电价 本
谷歌是最大的云计 算技术的使用者
微软紧跟云计算步 伐，推出了 Win d o w s A z u re 操作系统
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率先在全球提供了弹性计算云EC2（Elastic Computing Cloud）和简单存 储服务S3（Simple Storage Service），为企业提供计算和存储服务。
《大数据技术原理与应用》A卷 复习资料
《大数据技术原理与应用》A卷复习资料一、单选题1、大数据的起源是（B）。
A.金融B.互联网C.电信D.公共管理2、大数据的最明显特点是（B）。
A.数据类型多样B.数据规模大C.数据价值密度高D.数据处理速度快3、大数据时代，数据使用的最关键是（D）。
A.数据收集B.数据存储C.数据分析D.数据再利用4、云计算分层架构不包括（D）。
A.IaasB.PaasC.SaasD.Yaas5、大数据技术是由（C）公司首先提出来的。
A.阿里巴巴B.百度C.谷歌D.微软二、多选题1、下列选项中，属于Hadoop优势的有（ABD）。
A.扩容能力强B.可靠性C.低效率D.高容错性2、下列哪项可以作为集群的管理？(ABD)A.PuppetB.PdshC.Cloudera ManagerD.Zookeeper3、下列选项中，属于Hadoop版本系列的有（BCD）。
A.HadoopB.Hadoop2C.Hadoop1D.Hadoop34、Hadoop提供的自定义配置时编辑的配置文件中，包含（ABCD）。
A.core-site.xmlB.hdfs-site.xmlC.mapred-site.xmlD.yarn-site.xml5、下列说法中，关于crontab表达式说法正确的是（AB）。
A.通过执行crontab表达式可以执行定时任务B.crontab表达式是由6个参数决定C.Crontab表达式是由5个参数决定D.以上说法均正确6、在Zookeeper选举过程中，一共有四种状态，分别是（ABCD）。
A.竞选状态B.随从状态C.观察状态D.领导者状态7、下列选项中，属于Sqoop指令的参数有（AD）。
A.imporB.outputC.inputD.export8、下列选项中，关于Hadoop集群说法正确的是（BC）。
A.Hadoop集群包含Worker节点B.Hadoop集群包含Master节点C.Hadoop集群包含Slave节点D.Hadoop集群包含HMaster节点三、判断1、一般而言，分布式数据库是指物理上分散在不同地点但在逻辑上是统一的数据库。
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1955 － 1980
1980 － 2010
软硬件紧耦合
软硬件解耦
IT驱动业务
云计算/Cloud
Accenture , EDS, …
MS Office, SAP, … Oracle, IBM, SAP … Linux, UNIX, Win …
一体化架构
HP, DELL, Huawei, Cisco, Oracle, EMC…
Telemetry Service
Heat
Orchestration Service
利旧框架：OpenStack 级联
Vendor 1 Huawei Vendor 3 Vendor N OpenStack OpenStack OpenStack OpenStack
DC1 DC2 DC2 DCn
开放、多数据中心、 多厂商、多云服务
定义服务
发布服务
请求服务
IT管理员
服务目录
自助式服务门户
租户
存储
应用
物理服务器
网络
虚拟服务器
自动运维
自动发放
集成数据库
服务终止 资源回收
集成资源 管理
容量管理
成本管理 性能管理
监控管理
12
敏捷：存储自动化调度技术
数据库 Web应用
大数据应用
软件定义存储
基于SLA的存 储资源调度
SASSASASSASSASS
游戏
金融 文化 房地产 公共事业 安全
批发零售
广电
影视 ……
移动设备
餐饮 科研
IT 家电
医药卫生 咨询 汽车 人力资源
企业内部又发生了什么？
渠道 供应商
曾经的客户 客户
大老板 老板
友商
员工
好同 事 其他/她
同事
离职 的老 猎头 同事 顾问
同学 “同学”
老婆 近亲 远亲
玩伴/酒友
全体员工都在玩朋友圈
与调度管理
务实：不为去IOE而去IOE
对比项
互联网公司
传统企业
对比结果
驱动力
商业数据库无法满足业务增长需 商业DB可满足业务处理需求，而且 传统企业，去O的业务驱动不足
求
利用率很低
成本
去IOE第一目的不是为了成本，而 期望采用去IOE降低成本 是为了满足业务需求
需要首先从IT 敏捷和业务创新角 度来考虑去IOE，第二是成本
存储资源池（软件定义存储）
物理数据中心
物理数据中心
物理数据中心
网络资源池（软件定义网络） 物理数据中心
PC
市场员工
桌面/BYOD接入 Network
研发员工
Pad
Phone
管理者/市场员工/服务人员
TC
外包员工
渠道
STB
客户/消费者
架构特点
利旧 创新
务实 高效
敏捷 安全
利旧框架：OpenStack
谷 百歌 阿度脸 里腾书 讯雅
虎
定制厂商
白牌 厂商
2010 & Later 面向业务的耦合 业务驱动IT
IT行业发展：IT在走向泛化，IT与业务融合
互联网
企业
泛内容商业经营路线
IT
不
IBM
管理咨询路线
再 是
IT
！
苹果
精神娱乐路线
2
企业外部发生了什么？
互联网公司群
电信 租车
物流
农业 旅游
传媒
慈善
教育
安全保障 目标
可用性
完整性
安全：桌面云
员工应用
企业应用
SaaS
云终端
23
云工作台 单 点 登 录
企业员工为中心
华为内部私有云
工业云
证券云
金融大数据
科研混合云
电信混合云
安全云
政务云
教育云
一体化云平台
更多详情，可参考《云计算架构技术与实践》
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工作时间 研发与销售
工作地点 工作职责
顾客与员工
雇佣关系
PM与MKT
一切变化的根基 互联网
大数据 + 云计算
企业IT的发展趋势
社交化
创新
无止境高效
泛在接入
C2B2C
无止境低成本
参与&主导业务流程 经营核心
面向未来的企业IT既云计算架构
核心业务 财务分析
一体机
IT的发展历程
大/小型机
PC + 服务器
服务
Accenture , EDS, …
应用
MS Office, SAP, …
中间件
IBM DEC SUN
操作系统 服务器 存储 网络
Oracle, IBM, SAP… Linux, UNIX, Win … IBM, HP, DELL, … EMC, NetApp, … Cisco, Huawei, …
PCI-E
PCI-E PCI-E
…
PCI-E
PCI-E PCI-E
SSD
Layer 2 Storage
SSD
SAS/SATA Controller
HBA/NIC
Disk Disk Disk
以太/FC
SAS/SATA Controller
HBA/NIC
Layer 3 StoragDeisk Disk Disk
VM core core corVeMcore core core
亲和性调度
14
< 5%性能损耗 99.999%可靠性
敏捷：网络自动化调度技术
Mamo PCEF
GGSN
Service Chain Standard API
SDN Service Chain SDN Controller
vSwitch
Service Horizon
Nova
Neutron
Function Dashboard Compute
Networking
Swift Object Storage
Cinder Block Storage
Keystone Identity Service
Glance Image Service
Ceilomete r
安全管理
终端管理
云用户 管理
业务级 数据管理
系统级 数据管理
设备级 数据管理
终
端
主机安全
层
网络/安全
虚拟机安全
云 操作系统安全 数据安全
平
业务应用安全
台
安
全
主机安全
隔离安全 迁移安全
虚拟机安全
操作系统安全 数据安全 业务应用安全
应用安全
虚拟化安全
实 体 服务器安全 层
网络安全 物理安全
存储安全
22
机密性
自研成为公司战略
无技术研发人员，薪金无吸引力 还需以采用第三方商业产品为主
超大业务规模及特殊需求，需定 采用的数据库属于通用方案，基本 即使采用互联网方案，只会被互
数据库定制 制开发DB，费用高昂，且导致更 无需定制，对数据库厂商有依赖， 联网公司绑定，无法摆脱依赖
深度绑定。
但成本低。
11
敏捷：自动化资源申请释放
业务一直快速增长，IT不断扩容， 绝大部分IT系统无需急速扩容，即 基本不存在业务增长与IT扩容之
业务增长与扩容 IOE架构机房要求苛刻扩容不便 使有扩容需求也有长期计划性，扩 间的矛盾
容节奏和能力提升幅度也很有限。
研发投入
上万人IT研发，有大量顶尖人才， IT信息中心以运维保障为主，基本 短期内难于复制互联网研发模式，
面向未来的IT架构
提供PaaS平台，创新人员无需关注底层软 硬件
可按业务单元接近无限划分IT资源域
共享IT资源，减少额外投入
即刻部署即刻上线，支持灰度发布
项目失败，IT投入可回收
可动态调配闲置资源支持业务扩张（包括 IaaS和PaaS），新IT资源纳入自动发现， 快速部署
16
创新：C2B2C的智慧创新平台
vSwitch
Physical Switch
网页浏览 视频点播 视频会议
软件定义网络与传统网络无缝互通
15
20us时延 5分钟网络创建时间 秒级灾备切换
创新：容错与容量的弹性
创新的特征 需要降低创新难度，让更多人参与 创新 小团队运作 需要初期投入最小化 需要快速上线（抢占业务先机） 高失败率（80%以上失败率） 成功项目会极速扩张
L1 L1 L1 L1 L1 L1
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Memory Controller
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L2 L2 L2 L2 L2 L2 L1 L1 L1 L1 L1 L1 HT HT HT HT HT HT
财务分析
实时业务
分析模型
精准营销
OA Web PaaS平台
创新类业务
DB/DW/MW
vDC
大数据平台
vDC
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101010
1
云操作系统
vDC
vDC
DB/DW/MW
分布式数据库
vDC
vDC
vDC
计算资源池（软件定义计算）
…
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