分布式的概念很早就有了，然而真正在企业中得以广泛应用却是最近几年的事情。互联网的深入深化及大数据应用的兴起，对于IT系统的处理能力及效率都提出了更高的要求。通过松散耦合将多台物理服务器组成一个集群，提供更大的计算能力，这是分布式的核心作用，也是其得以广泛应用的主要原因。 我们邀请数人云王璞老师，为我们分享他在分布式计算方面的深刻理解和独到见解。 遇见未来 未来数据中心的建设战略之分布式 1 作者及其团队介绍 王璞，数人云CEO及创始人，为美国George Mason大学计算机博士，擅长分布式计算、大规模机
这是一篇科普性质的文章，希望能过用一个通俗易懂的例子给非计算机专业背景的朋友讲清楚大数据分布式计算技术。大数据技术虽然包含存储、计算和分析等一系列庞杂的技术，但分布式计算一直是其核心，想要了解大数据技术，不妨从MapReduce分布式计算模型开始。该理论模型并不是什么新理念，早在2004年就被Google发布，经过十多年的发展，俨然已经成为了当前大数据生态的基石，可谓大数据技术之道，在于MapReduce。
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。
我在前两篇文章中，带你一起学习了 MapReduce 和 Stream 计算模式，（分布式计算技术MapReduce 详细解读，分布式计算技术之流计算Stream，打通实时数据处理）相信你对批处理和流计算也有了一定的了解。虽然这两种计算模式对数据的处理方式不同，但都是以特定数据类型（分别对应静态数据和动态数据）作为计算维度。
1 数据中心向整合化和绿色节能方向发展 目前传统数据中心的建设正面临异构网络、静态资源、管理复杂、能耗高等方面问题，云计算数据中心与传统数据中心有所不同，它既要解决如何在短时间内快速、高效完成企业级数据中心的扩容部署问题，同时要兼顾绿色节能和高可靠性要求。高利用率、一体化、低功耗、自动化管理成为云计算数据中心建设的关注点，整合、绿色节能成为云计算数据中心构建技术的发展特点。 数据中心的整合首先是物理环境的整合，包括供配电和精密制冷等，主要是解决数据中心基础设施的可靠性和可用性问题。进一步的整合是构建针对基础
[ 亿欧导读 ]本文分析了传统集中式数据中心和分布式架构数据中心的主要区别，探索了未来数据中心架构发展的趋势。
云计算这个技术，到底有多厉害？可以这么说，对普通开发者而言，了解新技术，是你加薪的第一步。
说起云计算，只要在IT行业混，你都不得不竖起耳朵听几下。 是啊，云计算的在IT行业里的热门程度，堪比娱乐圈新一轮影帝诞生。 云计算这个技术，到底有多厉害？可以这么说，对普通开发者而言，了解新技术，是你加薪的第一步。 这个技术到底是什么样的？这个行业到底适不适合现在进场深耕？带着好奇，往下看。 01 这么热门 到底啥是云计算？ 网上有好多种关于云计算技术的解释，让人看的着实有点眼花缭乱。 比如，@搜狗百科 这么解释到： 云计算（英文名：Cloud Computing）是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分
云的概念就是服务器在一个云里，有很多服务器给你提供了某种服务。基于此意义，p2p就是一种云服务。
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 ：
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(cloud computing)是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
本书一开始并没有提及分布式的枯燥理论，巧妙地引出CPU、内存、网络、存储的分布式演进过程，这恰恰是分布式软件系统赖以运行的“物质基础”。然后简明扼要地介绍了进行系统架构所必需的网络基础，并详细介绍了分布式系统中的经典理论、设计套路及RPC通信，对内存、SOA架构、分布式存储、分布式计算等进行了深度解析，最后详细介绍了全文检索与消息队列中间件，以及微服务架构所涉及的重点内容。
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
当前，数据被称为“新时代的石油”，数据只有流动（共享）起来才能产生更大的价值。各个国家已经深刻认识到了数据的重要性，并开始通过立法手段保护数据安全，各大机构/企业再希望像以前一样，粗暴的、毫无底线的收集和共享数据越来越困难。这就导致，如何在保证各机构/企业/个人数据私密性的前提下，实现多方数据的联合查询、统计与建模，成为了数据处理领域新的研究方向。
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。
大数据，IT行业的又一次技术变革，大数据的浪潮汹涌而至，对国家治理、企业决策和个人生活都在产生深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代、随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升、云计算、物联网应用更加丰富、更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此而产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多、都要快。
通过前面几篇文章，我们一起学习了分布式计算模式中的 MapReduce、Stream 和 Actor，它们各显神通解决了很多实际问题（分布式计算技术MapReduce 详细解读，分布式计算技术之流计算Stream，打通实时数据处理）。
并行计算是在多个处理单元上同时执行计算任务的方法，以提高程序的性能。在 NumPy 中，可以使用一些工具和技术来进行并行计算，充分利用多核处理器的优势。在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的并行计算，并通过实例演示如何应用这些技术。
数据被升格为生产要素，相关政策指引超预期落地，数字中国建设提速。政策利好叠加旺盛市场需求，当前突破数据价值流通困境的关键技术——隐私计算将加速迎来爆发期。 在产业层面，隐私计算落地应用门槛极高，需要堆积多领域专家及大量技术资源。未来随着更多领域企业数字化建设加速，市场对于更低技术门槛、更高性能以及互联互通的基建产品的需求将愈加迫切。 目前，隐私计算领域内已经聚集了一批优秀的技术设施建设者，包括具备综合能力的互联网科技公司、专注数据安全的安全厂商和众多强数据行业企业。作为推动隐私计算通用化、普惠化进程的关注者
导语 就像Docker是容器的代名词一样，Hadoop [hædu:p]也是大数据的代名词，作为云计算所青睐的一种分布式架构，这只黄色的小象也和那只蓝色的鲸鱼一样被越来越多的人所熟知。Hadoop这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。该项目的创建者，DougCutting解释Hadoop的得名 ：“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具命名的。我的命名标准就是简短，容易发音和拼写，没有太多的意义，并且不会被用于别处。小孩子恰恰是这方面的高手。” Hadoop以及其它大数据应用框架，例如Spark，是围绕
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（如Iaas、PaaS、SaaS）。
本文介绍了如何在大数据GIS应用中利用SuperMap iObjects Java for Spark实现分布式空间大数据处理和分析，包括空间数据索引、空间数据复制、空间数据连接、空间数据聚合等。通过这些功能，用户可以方便地对空间大数据进行预处理、分析、可视化，从而为城市规划、公共安全、环境保护等领域提供有价值的决策支持。
接下来这几篇将给大家介绍KVM的相关知识，讲到KVM之前我们先了解一下云计算，这也是自己在网上找的一些知识总结。给大家参考一下。 一、云计算的概念 1.1、云是什么 我们可能使用过百度云是吧，
经过数年的积累，美团无人车已经从技术探索进入到业务运营阶段，这个阶段对于自动驾驶车端系统和离线系统都有了新的要求。
1、大数据时代 以大数据、物联网和云计算为标志的第三次信息化浪潮开始，大数据时代全面开启。大数据发展主要经历了三个历程。
大家好，今天我想和大家分享一个云计算领域的重要话题——腾讯云产品EdgeOne。随着全球数字化转型的加速，云计算已成为企业与个人的必备工具，而腾讯云作为全球领先的云计算服务提供商，其核心产品EdgeOne拥有独特的功能和优势。在这篇文章中，我们将深入探讨EdgeOne的各项功能、优势以及如何更好地应用它来解决实际问题。
入门知识 对于我们新手入门学习hadoop的朋友来说，首先了解一下云计算和云计算技术是有必要的。下面先是介绍云计算和云计算技术的： 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和其他设备，主要是基于互联网的相关服务地增加、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
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
来源 | 全球大数据峰会 “ 今天，很多人还没弄懂大数据，区块链又来了。区块链与大数据究竟有着怎样的关系？ 进入大数据时代，云计算成为大数据基础设施，也使得大数据的核心思想和云计算一脉相承。 大数据
一些IT专家认为，云计算在未来几年将位于企业解决重大业务挑战的各种技术的前沿。预计从2016年到2026年期间，大型企业的云计算支出将以16%的复合年增长率增长，很多企业已经完全将云计算视为一种必要的工具。他们目前的重点是利用云计算技术实现多样化的业务目标。
这些都不是大数据的核心技术：Hive、Spark、Mahout、Storm、HBase。只是大数据核心技术的衍生技术。 我们知道大数据的发展经历了或者正在经历着：搜索引擎时代、数据仓库时代、数据挖掘时代、机器学习时代。
随着大数据和复杂计算任务的不断涌现，对于高性能计算（High-Performance Computing，HPC）的需求也越来越迫切。云计算作为一种强大的计算资源提供方式，为高性能计算带来了许多新的机遇和挑战。本文将深入探讨在云计算环境中实现高性能计算所面临的挑战，并提出一些应对策略。
Hadoop 是一个提供分布式存储和计算的开源软件框架，它具有无共享、高可用（HA）、弹性可扩展的特点，非常适合处理海量数量。
数据从未像今天一样如此重要，但数据的流通却障碍重重。为了促进数据要素价值的安全流通，隐私计算应运而生。 艾瑞咨询去年发布的《中国隐私计算行业研究报告》显示，2021 年中国隐私计算市场规模为 4.9 亿元，预计至 2025 年将达到 145.1 亿元。 然而，对于从业者来说，上手隐私计算并不是一件容易的事情。业界根据过去几年的实践经验发现，隐私计算技术方向多样，不同场景下有其各自合适的技术解决方案，且涉及领域众多，需要多领域专家共同协作。在实际技术开发中，隐私计算解决方案也往往是多个技术路线的组合，过程中涉
“大数据” 三个字其实是个marketing语言，从技术角度看，包含范围很广，计算、存储、网络都涉及，知识点广、学习难度高。
《中国大数据技术与产业发展报告(2014年)》针对2015年度大数据发展做了十大预测，他们分别是：
云计算是一种新兴的商业计算模型，它利用高速互联网的传输能力，将数据的处理过程从个人计算机或服务器转移到一个大型的计算中心，并将计算能力、存储能力当作服务来提供，就如同电力、自来水一样按使用量进行计费。云计算基本原理是计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，从而使企业数据中心的运行与互联网相似。这使企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。云计算的核心是新一代数据中心技术，包括绿色IT、高性能（网格）计算、分布式计算以及数据中心虚拟化等。
很多人都听过云计算和云服务器这几个概念，那么到底什么是云计算、什么是云服务器呢？云服务器又有什么用呢？提供腾讯云特惠1折秒杀活动的“尊托云数-zuntop.com”就带大家一起来了解一下。
上周我们学习了消息中间件的核心原理以及如何搭建一套高并发高可用且支持海量存储的生产架构（今天来设计一套高可用高并发、海量存储以及可伸缩的消息中间件生产架构），我们暂且先放一放，后面再进行RocketMQ 详细讲解，今天我们开始学习分布式系统中的另一个核心知识点，即分布式技术技术。
云计算在企业技术战略中已成为核心元素，它是多年来计算上最具颠覆性的变化之一，云计算对于企业IT发挥了具体大的价值。 一、降低企业运营成本：云计算运用新的技术把原有的底层硬件资源（如CPU、内存、硬盘、网络接口等）汇集成资源池，然后根据用户的具体需要抽取资源、打包组合一整套满足要求的虚拟服务环境，用户使用该虚拟机环境与真实环境的感受完全一样，而且资源可按需灵活扩充或缩减。而传统IT模式是自建基础设施。两者相比来看，云计算平台使得客户没有固定资产折旧带来的财务压力，能够对对租用的资源进行收缩，从而节省昂贵的
据了解，在公路建设高速发展的今天，公路信息化建设也日益加强，各类业务系统数量和存储的数据越来越多，云计算作为一种新兴的网络服务方式，使得数据中心正不可逆转地走向云计算时代。 自2011年10月起，淮安市公路处就开始开展云计算技术应用研究。科研技术人员大胆创新，采用云计算技术对原有公路数据中心进行整合，保护并利用现有资源。通过将传统的以桌面为核心的任务处理方式转变为以网络为核心的任务处理方式，利用非本地或远程服务器（集群）的分布式计算机为互联网用户提供IT基础设施服务（计算能力、存储、软硬件等服务），使得用户
为了满足日益增长的业务变化，京东的京麦团队在京东大数据平台的基础上，采用了Hadoop等热门的开源大数据计算引擎，打造了一款为京东运营和产品提供决策性的数据类产品-北斗平台。
在诸多项目中，共享算力方案听起来格外耳熟。有点像中国人民“躺在家为国做贡献”类似，英伟达号召游戏玩家们“开电脑为抗疫做贡献”。，吁PC玩家们捐献自家GPU/CPU的闲置算力，支援斯坦福大学的分布式计算Folding@home（FAH）项目，以弥补病毒研究算力的不足。
在上篇，我们一起学习了分布式计算中的 MapReduce 模式(分布式计算技术MapReduce 详细解读)，MapReduce 核心思想是，分治法，即将大任务拆分成多个小任务，然后每个小任务各自计算，最后合并各个小任务结果得到开始的那个大任务的结果。
大数据的发展伴随着互联网技术的进步，数据量的增大、数据源的增多,大数据在互联网时代针对数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
为了满足日益增长的业务变化，京东的京麦团队在京东大数据平台的基础上，采用了Hadoop等热门的开源大数据计算引擎，打造了一款为京东运营和产品提供决策性的数据类产品-北斗平台。 Hadoop的应用业务分析 大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。 目前主流的三大分布式计算系统分别为：Hadoop、Spark和Strom： Hadoop当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。 S
Storm与Spark、Hadoop这三种框架，各有各的优点，每个框架都有自己的最佳应用场景。所以，在不同的应用场景下，应该选择不同的框架。
《中国大数据技术与产业发展报告(2014年)》针对2015年度大数据发展做了十大预测，他们分别是： 趋势一、结合智能计算的大数据分析成为热点 大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合，成为大数据分析领域的热点。大数据分析的核心是从数据中获取价值，价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识，而非对数据的简单统计分析。要达到这一目标，需要提升对数据的认知计算能力，让计算系统具备对数据的理解、推理、发现和决策能力，其背后的核心技术就是人工智能。近些年，人工智能的研究和应用又掀起新高潮，
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