数据的快速增长导致用户对计算机计算能力的需求越来越高。云计算在提高普通计算机快速处理能力上起到了很大的作用。云计算能够对普通用户使用计算机的模式进行改变，从而给用户提供按需分配的存储能力、计算能力以及应用服务能力等，给用户带来更多的方便，也在很大程度上降低了用户对软件和硬件采购的费用。但是，云计算需要各种技术手段作为支持，其中包括虚拟化技术、分布式的储存方式、计算数据的管理以及数据同步运算等等。 1.云计算技术 云计算是一种基于网络的新的计算方式。云计算的核心思想可以追溯到上世纪60年代。利用云计算和计算机
传统模式下，企业建立一套IT系统不仅仅需要购买硬件等基础设施，还有买软件的许可证，需要专门的人员维护。当企业的规模扩大时还要继续升级各种软硬件设施以满足需要。对于企业来说，计算机等硬件和软件本身并非他们真正需要的，它们仅仅是完成工作、提供效率的工具而已。对个人来说，我们想正常使用电脑需要安装许多软件，而许多软件是收费的，对不经常使用该软件的用户来说购买是非常不划算的。可不可以有这样的服务，能够提供我们需要的所有软件供我们租用？这样我们只需要在用时付少量“租金”即可“租用”到这些软件服务，为我们节省许多购买软硬件的资金。
产生 2006年谷歌推出了“Google 101计划”，并正式提出“云”的概念和理论。 云计算思想的产生： 传统模式下，企业建立一套IT系统不仅仅需要购买硬件等基础设施，还有买软件的许可证，需要专门的人员维护。当企业的规模扩大时还要继续升级各种软硬件设施以满足需要。对于企业来说，计算机等硬件和软件本身并非他们真正需要的（需要的是服务，它们仅仅是完成工作、提供效率的工具而已。对个人来说，我们想正常使用电脑需要安装许多软件，而许多软件是收费的，对不经常使用该软件的用户来说购
1.虚拟化技术：虚拟机的安装、设置、调度分配、使用、 故障检测与失效恢复等 2.云计算构架技术：研究解决适合于云计算的系统软硬件构架 3.资源调度技术：解决物理或虚拟计算资源的自动化分配、调度、配置、使用、负载均衡、回收等资源管理 4.并行计算技术：针对大数据或复杂计算应用，解决数据或计算任务切分和并行计算算法设计问题 5.大数据存储技术：解决大数据的分布存储、共享访问、 数据备份等问题 6.云安全技术：解决云计算系统的访问安全性、数据安全性（包括数据私密性）等问题 7.云计算应用：面向各个行业的、不同形式的云计算应用技术和系统
1、虚拟化技术 虚拟化是云计算最重要的核心技术之一，它为云计算服务提供基础架构层面的支撑，是ICT服务快速走向云计算的最主要驱动力。可以说，没有虚拟化技术也就没有云计算服务的落地与成功。随着云计算应用的持续升温，业内对虚拟化技术的重视也提到了一个新的高度。与此同时，我们的调查发现，很多人对云计算和虚拟化的认识都存在误区，认为云计算就是虚拟化。事实上并非如此，虚拟化是云计算的重要组成部分但不是全部。 从技术上讲，虚拟化是一种在软件中仿真计算机硬件，以虚拟资源为用户提供服务的计算形式。旨在合理调配计算机资源，使
当前所有业务都是基于互联网展开的，追求的目标是在未来将现在几乎所有的软件、存储和计算都放在网络上进行。可以说，Google 的发展战略就是云计算模式所追求的理想境界。在云计算的海洋中遨游，似乎也没有哪一家公司比互联网巨头Google更适合来做这个舵主。当前国际IT厂商对于云计算是否有过于炒作之嫌？Google的云计算模式是怎样的？其核心技术又将如何支撑云计算服务？如何看待云和端的关系？对于上述热点话题，记者特意专访了Google中国研究院的副院长张智威先生，请他与读者分享他的观点。
随着信息技术的发展和存储需求的不断增长，文件系统架构也在不断演变。从传统的单机文件系统到现代的分布式文件系统，我们见证了文件系统在性能、可扩展性和容错性等方面的巨大进步。本文将带你了解文件系统架构的演变过程，探讨其中的关键技术和发展趋势。
云计算，当我第一次听说这个词的时候，是在2015年吧。可以说直到现在对于这个概念都不是十分理解。直到上个月看了这本书《大话云计算》。
我们今天实际上所面对的一切都是未来将发生的一切，我用了一个词叫未来已来。比如说我们今天讲非常多的云计算，实际生活中你可能看不到它，但是它已经在今天发生，其实是未来已经来了。如果说云时代的未来已经来了，最主要面对的问题到底是什么？我想说的就是及时掌握云计算的六大法宝： 1、虚拟化技术 服务器虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化、弹性计算 技术成熟度：★★★★☆ 2、大规模分布式数据管理技术 GFS文件系统、BigTable、HadoopHDFSHBase、Amazon Dynano、Amazon SimpleD
云计算原理与应用 云计算服务包括：google文件系统GFS，分布式计算编程模形MapReduce，分布式锁服务Chubby，分布式结构化数据表Bigtable，分布式存储系统Megastore以及分布式监控系统Dapper等。 GFS提供了海量数据的存储和访问能力。 GFS 系统架构： 分为三类角色，client(客户端),Master(主服务器)和Chunk Server(数据块服务器) 1，使用的是中心服务器模块，可以任意添加chunk server. 2，不实现缓存，这是从必要性和可行性两方面考虑。
想学习大数据技术，是不是首先要知道大数据技术有哪些呢？这样也好知道自己未来应该往哪个方向发展，应该重点学习哪些知识？
Mike Olson(迈克尔·奥尔森) 是 Hadoop 运动背后的主要推动者，但这还远远不够，目前 Google 内部使用的大数据软件 Dremel 使大数据处理起来更加智能。
但是，随着大数据概念的提出，云计算中的分布式计算技术开始更多地被列入大数据技术，而人们提到云计算时，更多指的是底层基础IT资源的整合优化以及以服务的方式提供IT资源的商业模式（如IaaS、PaaS、SaaS）。从云计算和大数据概念的诞生到现在，二者之间的关系非常微妙，既密不可分，又千差万别。因此，我们不能把云计算和大数据割裂开来作为截然不同的两类技术来看待。此外，物联网也是和云计算、大数据相伴相生的技术。下面总结一下三者的联系与区别（见图1-14）。
云计算的体系结构由5部分组成，分别为应用层，平台层，资源层，用户访问层和管理层，云计算的本质是通过网络提供服务，所以其体系结构以服务为核心。 如下图： 1，资源层 资源池层是指基础架构屋面的云计算服务
云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势，三者既有区别又有联系。云计算最初主要包括了两类含义：一类是以谷歌的GFS和MapReduce为代表的大规模分布式并行计算技术；另一类是以亚马逊的虚拟机和对象存储为代表的“按需租用”的商业模式。
一、概念 “云计算”概念由Google提出，一如其名，这是一个美丽的网络应用模式。云计算是是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(ParallelComputing)
Hadoop是IT行业一个新的热点，是云计算的一个具体实现、Hadoop本身具有很高的技术含量，是IT工程师学习的首选！下面我们来详细讲讲什么是Hadoop。 Hadoop是IT行业一个新的热点，是云计算的一个具体实现、Hadoop本身具有很高的技术含量，是IT工程师学习的首选！下面我们来详细讲讲什么是Hadoop。 完整hadoop讲解视频教程下载地址： 1、http://kuai.xunlei.com/d/CLCBYHQKJQNT 2、http://kuai.xunlei.com
1 概述、虚拟化技术 【PConline 杂谈】云计算技术说新其实也不新了，伴随着近几年云计算技术的不断成熟和快速发展，已经在很多行业当中都能够看到云计算带来的改变。熟悉云计算的朋友们可能都不会陌生云
作者 | 高昌健 当提到文件系统时，大部分人都很陌生。但实际上我们几乎每天都会使用它。比如，大家打开 Windows、macOS 或者 Linux，不管是用资源管理器还是 Finder，都是在和文件系统打交道。如果大家曾经手动安装过操作系统，一定会记得在第一次安装时需要格式化磁盘，格式化时就需要为磁盘选择使用哪个文件系统。 维基百科上的关于文件系统 [1] 的定义是： In computing, file system is a method and data structure that the
海量数据的威力 人们在形容一个事物非常大或者非常多的时候，往往喜欢用“海量”这个词，比如说某某某的酒量很大就称其为海量，所以在形容数据量非常大的时候，就有了“海量数据”一词，海量数据所表现出来的“大”绝对不是一般意义上的大，而是像大海一样趋于无限的“大”，是一种“大”到可怕的大，之所以会形成海量数据的主要原因在于现代社会人类快节奏的生活方式和信息互联网技术的高速发展，每天都会产生大量非结构化和半结构化的数据，这些数据中蕴含了许多潜在的商业价值和客观规律，所以只有进行了充分的分析和挖掘才能将有效的和有价值的信
大数据(Big Data)，指无法在可承受的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。
云计算的首次出现是在 2006 年的一次搜索引擎大会上，便成为了互联网的第三次革命。随着云计算的快速发展，社会的工作方式和商业模式也发生了翻天覆地的变化。云计算技术提升了企业系统应用的硬件设施和企业生产力。2019 年全球云计算支出为 2290 亿美元，有专家预测，云计算在未来几年的发展将会更加广泛，预计 2023 年全球云计算支出会达到 5000 亿美元。
互联网技术的飞速发展，信息量与数据量快速增长，导致计算机的计算能力和数据的存储能力满足不了人们的需求.大大提高了成本费用。在这种情况下，云计算应运而生。云计算将待处理的数据送到互联网上的超级计算机集群中进行计算和处理，有效地降低应用计算的成本。2008年2月，美国商业周刊发表了一篇题为(Google及其云智慧》的文章，开篇就宣称：“这项全新的远大战略旨在把强大得超乎想像的计算能力分布到众人手中。”在此之后，云计算(Cloud Computing)-跃成为ICT领域的耀眼明星，受到了产业界的广泛关注。
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但凡是要开始讲大数据的，都绕不开最初的Google三驾马车：Google File System（GFS）， MapReduce，BigTable。如果我们拉长时间轴到20年为一个周期来看呢，这三驾马车到今天的影响力其实已然不同。MapReduce作为一个有很多优点又有很多缺点的东西来说，很大程度上影响力已经释微了。BigTable以及以此为代表的各种KeyValue Store还有着它的市场，但是在Google内部Spanner作为下一代的产品，也在很大程度上开始取代各种各样的的BigTable的应用。而
在写这篇文章之前，断断续续地写过一些大数据组件的历史和它的一些评价，但是感觉不过瘾，历史本来就应该是连续的、有其内在的规律，便想写一篇文章总结大数据技术发展的历史，梳理其脉络，并试图找出其内在的规律，分享给大家。
早在十年前，市场上就出现了很多和云计算相关的岗位，当时正是云计算技术最火热的时代，不管是BAT还是华为等企业都开始布局云计算，于是OpenStack研发、容器研发、底层开发等相关岗位相应地也越来越多，虽然这几年大数据和AI的风头已经完全压过了云计算，但是这一门技术仍然在现如今的技术体系中占有很重要的位置。那么，到底什么是云计算，就是我们每一个要学习云计算技术的朋友要了解的事情了，根据百度百科的介绍
云计算的概念 云计算是一种商业计算模型，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。 云的核心理念就是资源池。 为什么叫云？ 因为云一般都比较大，规模可以动态伸缩，而且边界是模糊的，云在空中飘忽不定，无法确定它的具体位置，但是它确实存在于某处，所以叫作云。 形象的比喻 单台发电机转向电厂发电。 云的特点 （1）超大规模 （2）虚拟化，云可以支持任何用户任何终端。 （3）高可靠性，多个副本容错 （4）通用性，一片云可以支撑不同的应用 （5）高可伸缩性 （6）按需服
1大数据hadoop--背景 大数据Hadoop是由 Apache Software Foundation 公司于 2005 年秋天作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入。它受到最先由 G
发展至今，云计算提供三种形式的云服务，基础设施即服务(IaaS)，平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)。尽管这三种服务形式有所差异，其最终的目的就是为用户提供服务(Service)的，而不仅仅是软硬件和各种资源。 下面小编将带你了解一下为何说这三种云服务最终拼的都是运维，以下将了解一下关于云计算的技术难点和云计算的门槛。 PaaS+IaaS+SaaS云计算的技术难点 到今天，云计算的工业实现已经不太难了。现在有开源软件KVM和Xen，这两个东西基本把虚拟化搞定;而OpenStack则把管理、控制系
当提到文件系统，大部分人都很陌生。但我们每个人几乎每天都会使用到文件系统，比如大家打开 Windows、macOS 或者 Linux，不管是用资源管理器还是 Finder，都是在和文件系统打交道。如果大家有自己动手装过操作系统的话，第一次安装的时候一定会有一个步骤就是要格式化磁盘，格式化的时候就需要选择磁盘需要用哪个文件系统。
云存储是云计算中有关数据存储、归档、备份的一部分。 存储技术从磁带发展到磁盘、再从磁盘发展到阵列、从阵列发展到网络存储。随着集群技术、网格技术、分布式存储技术、虚拟化存储技术的发展，进入了云存储的时代。以网盘为代表就是云存储的一种表现形式，实现用户文件数据存储至网络，达到存储、备份、使用、共享和保护的目的。
大数据在近些年来越来越火热，人们在提到大数据遇到了很多相关概念上的问题，比如云计算、Hadoop等等。那么，大数据是什么、Hadoop是什么，Hadoop和大数据有什么关系呢？ 大数据概念早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒提出的概念。2009年美国互联网数据中心证实大数据时代的来临。随着谷歌MapReduce和GoogleFileSystem（GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。目前定义：大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透
云计算的IaaS、PaaS、SaaS最后那个S都是Service。就是说，无论你云计算长成什么样，都得要向用户提供“服务”而不仅仅是软硬件和各种资源。 【云计算的技术难点】 到今天，云计算的工业实现已经不太难了。现在有开源软件KVM和Xen，这两个东西基本把虚拟化搞定；而OpenStack则把管理、控制系统搞定，也很成熟。PaaS也有相应的开源，比如OpenShift，而Java里也有N多的中间件框架和技术。另外分布式文件系统GFS/TFS，分布式计算系统Hadoop/Hbase等等，分布式的东西都不神秘了
侧重于用户提供基础资源，包括计算、存储、网络资源等。实际应用中通常以虚拟机形式提供。 现在公司使用的openstack就是属于lass基础设施层面 iaas的实例 ：
这几天我发现一个现象，好多公司、平台已经开始招揽“云原生”领域的人了，这已经不是暗示了，这就是明示了。
最近，一些气象公众号讨论了气象领域的云计算和数据平台的问题，具体可以参考 美国气象行业如何应用云计算？气象业务该不该在线？
Hadoop，是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。
最近这段时间有很多人问我，大数据到底是什么。当然实际上问题没有那么直接。更多的问题是，飞总啊你看我亲戚家的那个企业是不是可以上个大数据啊，用起来就能发财了。或者说这个大数据的新开源项目是不是对我提高这个那个有帮助啊。诸如此类的问题问多了，我也就在问我自己，写大数据系列写到现在了，大数据到底是个什么鬼。 这就让我想到了很多年前看到的Dan Ariely关于大数据的名言： Big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really k
文 | 桑文锋 很多大数据创业公司提供的服务，似乎企业自己也能实现，那何不干脆自己做？结论也不能下得太武断。 如果这个问题换做是：在电气时代，每家公司都要有个发电厂吗？是不是会更好回答一些？ 事实上每一种重大技术的出现，都会对产业产生大的变化。在蒸汽时代，采矿机采用蒸汽机后，会带来生产效率的极大提升，而轮船加上蒸汽机，再也不需要靠风才能航海了。在电气时代，电灯代替了蜡烛，电报代替了快马送信，而报纸也被广播和电视所侵蚀。 可以说是现有产业加上新技术，形成了新产业。 我们回过头来看这两次工业革命，生产蒸
很多大数据创业公司提供的服务，似乎企业自己也能实现，那何不干脆自己做？结论也不能下得太武断。 如果这个问题换做是：在电气时代，每家公司都要有个发电厂吗？是不是会更好回答一些？ 事实上每一种重大技术的出现，都会对产业产生大的变化。在蒸汽时代，采矿机采用蒸汽机后，会带来生产效率的极大提升，而轮船加上蒸汽机，再也不需要靠风才能航海了。在电气时代，电灯代替了蜡烛，电报代替了快马送信, 而报纸也被广播和电视所侵蚀。 可以说是现有产业加上新技术，形成了新产业。 我们回过
已经看了大数据相关知识一阵时间了，自己也是从新手开始的，所以看了大量的大数据如何入门的技术博客、帖子等，下面记录总结下自己学习的内容。
真实的云计算什么样？ 云计算对普通用户来说，总是一个云里雾里的话题。本文从最基础的概念开始科普，说明了四个常见的错误理解，和作者的四个猜想。 IaaS(Infrastructure as a Service)，指基础设施即服务，消费者通过Internet可以从完善的计算机基础设施获得服务。基于Internet的服务(如存储和数据库)是IaaS的一部分。Internet上其他类型的服务包括平台即服务(Platform as a Service，PaaS)和软件即服务(Software as a Service
最早提出来是亚马逊公司，发家是靠卖书，最后自己把自己卖书的业务移到互联网上，随着自己公司业务的增加，自己公司内部服务器就不够用了，慢慢就开始做虚拟化，做了虚拟化之后，随着公司组织架构的复杂性，虚拟化满足不了公司业务部门的要求，后来基于虚拟化技术做了二次的研发，它满足不了什么呢，公司部门他有不同的业务线，不同部门也需要不同的物理服务器，那么他还会处理一些部门申请的工单，比如我这么个部门要多一台服务器，多一台虚拟机，用完以后也没有一定的回收策略，所以呢，虚拟化技术是满足于不了公司业务，所以呢，亚马逊公司就开发了一个云计算平台，AWS，亚马逊云。
Doug Cutting启动了一个赫赫有名的项目Hadoop，主要包括Hadoop分布式文件系统HDFS和大数据计算引擎MapReduce，分别实现了GFS和MapReduce其中两篇论文
这几天我发现一个现象，好多公司、平台已经开始招揽“云原生”领域的人了，这已经不是暗示了，这就是明示了。
大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，不管什么，都要带上“大数据”三个字才显得时髦。大数据究竟是什么东西？有哪些相关技术？对普通人的生活会有怎样的影响？我们来一步步弄清这些问题。 一、基本概念 在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清几个基本概念。 1.数据 关于数据的定义，大概没有一个权威版本。为方便，此处使用一个简单的工作定义：数据是可以获取和存储的信息。 直观而言，表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据（因为那是“数”）。但实际上，人类的一切语言
说到Hadoop的起源，不得不说到一个传奇的IT公司—全球IT技术的引领者Google。Google（自称）为云计算概念的提出者，在自身多年的搜索引擎业务中构建了突破性的GFS（Google File System），从此文件系统进入分布式时代。除此之外，Google在GFS上如何快速分析和处理数据方面开创了MapReduce并行计算框架，让以往的高端服务器计算变为廉价的x86集群计算，也让许多互联网公司能够从IOE（IBM小型机、Oracle数据库以及EMC存储）中解脱出来，例如：淘宝早就开始了去IOE化的道路。然而，Google之所以伟大就在于独享技术不如共享技术，在2002-2004年间以三大论文的发布向世界推送了其云计算的核心组成部分GFS、MapReduce以及BigTable。Google虽然没有将其核心技术开源，但是这三篇论文已经向开源社区的大牛们指明了方向，一位大牛：Doug Cutting使用Java语言对Google的云计算核心技术（主要是GFS和MapReduce）做了开源的实现。后来，Apache基金会整合Doug Cutting以及其他IT公司（如Facebook等）的贡献成果，开发并推出了Hadoop生态系统。Hadoop是一个搭建在廉价PC上的分布式集群系统架构，它具有高可用性、高容错性和高可扩展性等优点。由于它提供了一个开放式的平台，用户可以在完全不了解底层实现细节的情形下，开发适合自身应用的分布式程序。
对于企业来说，在大数据时代，应该怎么做呢？我的建议是三点：首先，要拥抱大数据技术。其次，企业要有懂大数据的人。最后，要善于利用第三方服务。 本文作者：桑文锋，神策数据创始人&CEO，前百度大数据部技术
话说当下技术圈的朋友，一起聚个会聊个天，如果不会点大数据的知识，感觉都融入不了圈子，为了以后聚会时让你有聊有料，接下来就跟随我的讲述，一起与大数据混个脸熟吧，不过在“撩”大数据之前，还是先揭秘一下研发这些年我们都经历了啥？
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