大数据学习1——大数据概述

一、三次信息化浪潮的标志       

        第一次:PC

        第二次:互联网       

        第三次:大数据、云计算、物联网


二、大数据关键技术

       大数据特点:4V,数据量大(Volume)、数据类型多(Variety)、处理速度快(Velocity)、价值密度低(Value)。

       大数据的关键技术包括:数据采集、 数据存储和管理、 数据的分析和处理、数据的隐私和安全。其中,分布式存储和分布式处理是大数据技术的核心

       大数据计算模式:批处理计算(大规模数据的批量处理,如mapReduce, Spark)、流计算(流数据的实时计算,如Storm、S4、Streams、Puma、DStream等)、图计算       (大规模图结构数据的处理,如 Pregel、Graphx、Giraph、Hama等)、查询分析计算(大规模数据的存储管理和查询分析 ,如Dreml、Hive、 Cassandra等)


三、大数据、云计算和物联网的关系

        云计算,通过网络以服务的方式提供可伸缩、廉价的分布式计算能力。解决海量放分布式存储和分布式处理,虚拟化和多租户。

        云分为公有云、私有云和混合云,底层是基础设施即服务IaaS,主要是提供底层的基础设施,企业不需要搭建硬件服务;中间层是平台即服务PaaS,就是一个云平台开发环境,企业个人可以在上面开发自己的云产品。最上层是软件即服务SaaS,提供软件层面的服务。

        云计算的关键技术:虚拟化、分布式存储、分布式计算、多租户等。而云计算数据中心则是云计算的载体,为云计算提供计算、存储、宽带连接、监控等,也为各种平台和应用提供运行支撑环境。

        物联网:主要是交互感知。

        三者之间的关系:大数据技术继承自云计算,现在大数据包含两方面的意思:一是数据量非常大,二是对数据的处理技术。反过来,也正是大数据时代的到来,才不断促进了云计算及时的发展。而物联网则是数据的源头,不断产生大量的数据。


四、云计算的三个层次


       IaaS(Infrastructure as a service,基础设施即服务):提供最基本的设施服务,如计算资源和存储等;

       PaaS(Platform as a service,平台即服务):提供最基本的服务,还包括操作系统和软件运行所需的特定环境;

       Saas(Software as a service,软件即服务):提供一个云端的服务软件;

      

      

 

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