云计算和大数据基础知识汇总

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1、*1:100.云计算（一）大数据(BigData)1.定义：海量数据或巨量数据，其规模巨大到无法用当前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提取以帮助使用者决策。2.特点：1）数据量大（Volume）-----PB级以上2）快速（Velocity）-----数据增长快3）多样（Variety）-----数据来源及格式多样4）价值密度低（Value）-----从大量、多样数据中提取价值的体系结构5）复杂度（Complexity）-----对数据处理和分析的难度大3.大数据与云计算的关系：从技术上看，大数据与云计算的关系就

2、像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。（二）云计算(CloudComputing)1.定义：1）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，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。//分布式计算2）云计算是通过网络按需提供可动态伸缩的廉价计算服务。2.特点：1）超大规模2）虚拟化3）高可靠性4）通用性5）高可伸缩性6）按需服务7）极其廉价3

3、.服务类型分类：1）SaaS（软件即服务:：SoftwareasaService)//针对性更强，它将某些特定应用软件功能封装成服务如：SalesforceonlineCRM2）PaaS（平台即服务：PlatformasaService）//对资源的抽象层次更进一步，提供用户应用程序运行环境如：GoogleAppEngine,MicrosoftWindowsAzure3）IaaS（基础设施作为服务：InfrastructureasaService）//将硬件设备等基础资源封装成服务供用户使用，如：AmazonEC2/S34.云计算的

4、实现机制（体系结构）1）SOA（面向服务的体系结构）：它将应用程序的不同功能单元（称为服务）通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。使得其服务能以一种统一的、通用的方式进行交互。SOA可以看作是B/S模型、XML/WebService技术之后的自然延伸。2）管理中间件：（关键部分）3）资源池层：将大量相同类型的资源构成同构或接近同构的资源池。4）物理资源层：计算机、存储器、网络设施、数据库和软件等5.云计算与网格计算1）网格是基于SOA、使用互操作、按需集成等技术，将分散在不同地理位置的资源虚拟化为一个整体。2）关系类似于TC

5、P/IP协议之于OSI模型6.云计算与物联网1）物联网有全面感知，可靠传递、智能处理三个特征。云计算提供对智能处理所需要的海量信息的分析和处理支持。2）云计算架构与互联网之上，而物联网依赖于互联网来提供有效延伸。因而，云计算模式是物理网的后端支撑关键。*1.1:1.Google云计算原理（一）文件系统GFS1）系统架构2）实现机制:①节点分类：Client---->Master---->ChunkServer②Master负责管理。Client与Master之间只有控制流，而没有数据流【数据流与控制流分离】③Client可以同时访问

6、多个ChunkServer。【高度的I/O并行】3）特点①采用中心服务器【Master掌握ChunkServer情况，方便实现负载均衡】②不缓存数据③在用户态下实现4）容错机制①Master容错：a.对应ChunkServer留有备份②ChunkServer容错：a.多个副本备份（3个）b.GFS每个文件被分为多个Chunk（64MB）c.Chunk分为Block（64kb）,每个Block对应一个32bit校验和（二）分布式计算编程模型MapReduce1）编程模型①划分为M个Map，每一个Map针对不同的原始数据，互相独立、并行

7、操作。②Reduce操作则是对每个Map产生的中间结果进行合并。每个Reduce所处理的最终结果互不交叉，通过简单相连即可形成完整的结果集。PS:Map:(inkey,invalue)--->N个MapReduce:(key(value1,value2,...))--->对相同的Key对应的value进行并行处理//统计单词出现次数，每个Map统计一部分文本，Reduce进行合并。2）实现机制3）容错机制①Master失效：周期性地设置检查点，一旦任务失效，则从最近一个检查点重新执行②Worker失效：Master周期性地pingW

8、orker,Worker不答复即失效，任务调度分配给其他Worker（三）分布式锁服务Chubby1）作用：Chubby是Google设计的提供粗粒度锁服务的一个文件系统，它基于松耦合分布式系统，解决了分布的一致性问题2）Paxos算