真正的大数据云计算平台
云计算服务
一．云计算服务概述1.云计算服务是什么云计算服务，即云服务。
中国云计算服务网的定义是：指可以拿来作为服务提供使用的云计算产品。
包括云主机，云空间，云开发，云测试和综合类产品等。
2.云服务商有哪些<1>阿里云依托于阿里巴巴集团，通过对其丰富的网络资源进行整合，拥有自己的数据中心，是国内云主机中的佼佼者，目前名气最大。
阿里云有外包的第三方客服团队，用于支撑用户的售后服务及备案等增值服务。
技术方面，支持自动宕机迁移，数据备份和回滚、系统性能报警；安全方面支持防DDoS功能、多用户隔离等功能。
目前，有北京、青岛、杭州、香港机房可选，多线BGP接入，缺点：硬盘I/O速度较差，硬盘不能直接扩容大小，必须新购买硬盘迁移数据。
目前阿里云在国内云主机市场了占了大部分的市场份额。
<2>腾讯又一个阻击型产品，于2013年9月上线，目前用户主要以游戏应用为主。
腾讯云服务器使用公共平台操作系统，团队完全负责云主机的维护，并提供丰富配置类型虚拟机，用户可以便捷地进行数据缓存、数据库处理与搭建web服务器等工作。
腾讯对游戏和移动应用类客户提供了较强的扶持政策，比较适合这类型的客户使用，但普通中小客户和中网站客户难以通过审批，腾讯提供的配套设备也不适合这部分客户使用。
长远来说，腾讯云将是阿里云最有力的竞争对手，只是现阶段来看，腾讯相对阿里云还有很大的差距需要追赶。
<3>西部数码弹性云主机是传统IDC业务向云主机转移升级的代表，主要特点是性价比高、技术成熟稳定、IO速度快、能为用户提供网站运营方面更深层次的服务。
和其他服务商不同的是，西部数码云主机主要专注于网站客户，西部数码在网站领域有10余年的丰富经验，能为用户提供网站备案、网站运行环境配置、网站技术故障解决等方面的综合服务，其免费提供的“网站管理助手”深得用户好评，使用者无需特别懂技术，即可轻松管理好服务器，使得使用云主机跟虚拟主机一样简单。
网络大数据挖掘云服务平台构建
网络大数据挖掘云服务平台的构建【摘要】本文主要探讨了网络大数据挖掘云服务平台的构建。
首先介绍了大数据、云计算的基本概念，然后分析了mapreduce分布式处理技术，最后探讨了网络大数据挖掘云服务平台的体系结构。
【关键词】大数据；数据挖掘；云计算；云服务平台0 引言随着新一代信息技术的飞速发展，网络中产生的数据规模越来越大，从mb级发展到gb甚至tb级大数据。
并且大数据来源的对象也变得越来越错综复杂，从不同类型的数据库到视频数据、多媒体数据、传感器网络、社会网络和大规模的电子商务等等。
这种发展给现有的数据挖掘系统带来了巨大的挑战：处理这些大数据的难度很高，现有系统的计算能力很难达到要求，现有的分布式计算技术也难以实现大规模的高性能计算。
新一代信息技术云计算是一种基于互联网的超级计算模式，在远程的数据服务中心里，将成千上万台计算机和服务器连接在一起，可以提供高性能的计算，用户可以通过计算机、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
因此，将云计算运用于传统的数据挖掘中将具有非常重要的实践意义，为复杂网络环境下面向大数据的挖掘服务带来了新的机遇，同时也为大数据挖掘研究提出了新的挑战性课题。
1 大数据所谓的大数据（big data），主要指的是所涉及的资料数量规模大到无法通过现有的主流软件工具，在较短时间内达到选取、处理、管理并整理成为对企业和个人用户有价值的信息。
它主要有4个特点：volume、velocity、variety、veracity。
1）所涉及的数据数量巨大，从tb级别跃升到pb级别；2）数据类型繁多，产生数据的来源很多，包括网络日志、网页图片、网络视频、文本和文件信息等等；3）有价值的数据比例低，以监控的视频媒体数据为例，在连续不断的断监控过程中，可能有价值的数据仅仅只有三四秒；4）对处理的速度要求快，要求计算机系统能够提供大规模的高性能计算。
大数据需要新一代信息技术，在合适的时间内高效地处理海量的数据，主要包括云计算平台、大规模并行处理数据库、可扩展的存储系统、分布式文件系统、数据挖掘和计算机网络等等。
paas 方案
paas 方案“PaaS”是指“平台即服务”(Platform as a Service)，是云计算三大服务模式之一，相对于IaaS和SaaS，PaaS更注重于提供云平台上的应用程序增值服务和开发环境。
PaaS提供的是一整套由云平台技术人员构建好的应用运行环境和应用软件开发环境，包括应用程序开发的平台、部署工具、运行环境、数据库、中间件、服务总线、审计和监控等其他支撑服务。
PaaS因其便捷性、稳定性、灵活性以及无需大量资源等特点，成为各行业应用程序开发者和企业IT领导者寻求云计算服务的首选。
随着云计算和大数据发展，PaaS方案也越来越受欢迎。
PaaS方案中的核心功能是：提供一个现成的、稳定的、安全的分布式云计算平台，包括计算、存储、网络等资源。
基于这些资源，用户可以快速搭建自己的应用程序，简化了应用开发的流程，没有了繁琐的运维，同时也减少了硬件和软件的开销，具有较大的成本优势。
此外，PaaS可以大大缩短应用程序的上线周期，降低应用程序上线的门槛，相比之下，如果使用传统的“基础设施即服务” (IaaS)，开发人员需要自己构建应用程序运行环境，包含操作系统、网络、负载均衡、数据库、中间件、缓存等一系列技术层面，以及应用程序本身的开发和测试。
这需要很多时间和人力成本，并且开发人员需要具有丰富的云计算技术和知识体系，否则难以保证应用程序的可靠性和安全性。
对于开发人员而言，使用PaaS平台可以大大提高其开发效率和代码质量，并给予开发人员一定的灵活性，可以快速构建出功能完善的应用程序。
例如：万能云PaaS平台，旨在提供一站式开发及SaaS服务；云川数据PaaS平台，提供IP查询、大数据分析等功能；百度PaaS平台，可以通过提高应用程序的真正可用性和简化应用构建、测试和部署的流程来满足企业的需求。
随着云计算技术和服务不断发展，PaaS方案也被广泛应用。
各类互联网企业、高科技公司、国家机构以及中小企业纷纷开始采用PaaS技术，这其中不仅包含了追求效率和成本优势的IT从业者，还有充满抱负的创业者和开发人员。
云计算中的大数据存储与分析平台(九)
云计算中的大数据存储与分析平台随着互联网技术的快速发展，大数据时代已经悄然而至。
在这个信息爆炸的时代，越来越多的数据被生产和存储，而云计算作为一种新兴的计算模式，为大数据提供了存储和分析的解决方案。
在云计算中，大数据存储与分析平台的作用愈发重要，因此本文将对云计算中的大数据存储与分析平台进行探讨。
首先，让我们来了解一下云计算中的大数据存储平台。
大数据存储平台是指为存储大规模数据而设计的系统。
在云计算中，传统的存储方式已经无法满足大数据的存储需求，需要使用分布式存储系统来存储大规模数据。
云计算中的大数据存储平台通常采用分布式文件系统，如Hadoop Distributed File System（HDFS），这种系统可以将数据分布在多个节点上，提高了数据的可靠性和可扩展性。
此外，云计算中的大数据存储平台还会采用对象存储技术，将数据存储为对象，并通过HTTP接口进行存取。
这种存储方式可以有效地管理大规模数据，并提供高性能的存储服务。
接下来，我们来谈谈云计算中的大数据分析平台。
大数据分析平台是指为对大规模数据进行分析和处理而设计的系统。
在云计算中，大数据分析平台通常采用分布式计算框架，如Hadoop和Spark。
这些框架可以并行地处理大规模数据，并提供高性能的计算能力。
此外，云计算中的大数据分析平台还会采用数据仓库和数据湖技术，将多种数据源整合到一个统一的数据平台上，方便进行数据分析和挖掘。
通过这些技术，用户可以快速地分析大规模数据，发现数据中的规律和价值，为决策提供支持。
除了上述技术之外，云计算中的大数据存储与分析平台还可以采用人工智能技术，如机器学习和深度学习。
这些技术可以对大规模数据进行智能化分析，帮助用户发现数据中的隐藏信息和规律。
通过人工智能技术，大数据存储与分析平台可以实现自动化的数据分析和挖掘，大大提高了数据分析的效率和准确性。
总的来说，云计算中的大数据存储与分析平台是大数据时代的重要基础设施，它为大规模数据的存储和分析提供了解决方案。
基于云计算的汽车大数据管理平台设计与实现
基于云计算的汽车大数据管理平台设计与实现随着科技的不断发展，汽车行业也在逐渐转型。
传统汽车已经不再是仅仅由机械构造组成的交通工具，而是由众多智能系统和传感器所组成的复杂的电子设备。
这些电子设备不断产生的海量数据对汽车制造商来说，是一个极其有价值的资产。
如何有效地利用这些数据，提升汽车制造业的竞争力，已经成为当前亟需解决的问题之一。
而基于云计算的汽车大数据管理平台应运而生。
一、平台设计云计算是一种基于互联网的技术，它能够将计算能力和存储资源进行有效地管理和利用。
基于云计算的汽车大数据管理平台，主要由两部分组成:数据采集系统和数据分析系统。
其中数据采集系统，主要用来采集汽车从传感器、控制器和其他电子设备所产生的数据;数据分析系统，则主要用来对采集的数据进行处理和分析，提取有价值的信息。
数据采集系统数据采集系统由传感器、数据控制器、域总线和网络传输模块组成。
传感器负责采集汽车的各类数据，包括速度、油量、转速、温度、湿度、压力等;数据控制器则对采集的数据进行处理和分析;域总线用来连接各个控制器和传感器，实现数据的共享和传输;网络传输模块则负责将采集到的数据上传到云端进行后续的处理。
数据分析系统数据分析系统主要由数据仓库、数据挖掘、数据可视化和报表生成模块组成。
数据仓库是一个专门用来存储采集到的数据的数据库，它能够支持多种数据结构和查询方式，方便后续的分析处理;数据挖掘模块则主要用来对数据进行处理和分析，提取出有价值的信息;数据可视化模块则将处理出的数据以图表等方式呈现，便于用户更直观地了解数据分析的结果;报表生成模块则用来生成各类报表，向用户提供具体的数据分析结果。
二、平台实现基于云计算的汽车大数据管理平台，需要通过互联网来实现数据的共享和存储。
因此，其实现的主要流程包括数据采集、传输、存储、处理和展示等。
1. 数据采集数据采集是平台实现的第一步，需要通过域总线和传感器对汽车产生的各类数据进行采集。
采集到的数据传输模块将数据上传到云端进行存储。
短视频平台的云计算与大数据应用研究
短视频平台的云计算与大数据应用研究近年来，随着移动互联网的蓬勃发展，短视频平台在人们的生活中扮演着越来越重要的角色。
随着用户数量的不断增加，短视频平台面临着海量数据的处理与存储问题。
为了应对这一挑战，短视频平台纷纷采用了云计算和大数据技术，以提高平台的性能和用户体验。
一、云计算在短视频平台中的应用云计算是一种基于互联网的计算模式，通过将计算资源、存储资源和应用软件等进行统一管理和调度，提供给用户按需获取和使用。
在短视频平台中，云计算技术的应用可以为平台带来以下几个方面的优势：1. 提供弹性扩展能力：短视频平台的用户数量和数据流量通常是极其庞大且高度不稳定的，传统的服务器很难应对这种突发的访问压力。
而云计算平台可以根据需求自动分配和释放计算资源，实现对用户规模变化的快速响应。
2. 降低成本并提高效率：短视频平台需要大量的硬件资源和服务器来处理和存储海量的视频数据。
而云计算提供了共享和集约化使用硬件资源的方式，降低了平台的硬件成本，并且通过优化算法和资源调度，提高了数据处理和传输的效率。
3. 加强数据安全性：短视频平台需要保护大量用户上传的隐私和版权信息。
云计算平台在数据存储和传输过程中，提供了强大的加密和安全措施，保障了用户数据的安全和隐私。
二、大数据在短视频平台中的应用随着用户数量和视频数量的不断增加，短视频平台面临着大数据处理和分析的挑战。
大数据技术的应用使得短视频平台能够从庞大的数据中获取有价值的信息，并且为用户提供个性化的推荐和服务。
1. 用户兴趣分析：通过收集和分析用户在平台上的浏览记录、点赞、评论等行为数据，短视频平台可以了解用户的兴趣爱好和行为偏好，从而为用户提供个性化的推荐视频和内容。
2. 视频内容分析：利用大数据技术，短视频平台可以对视频内容进行标签、分类和关键词提取，从而实现对视频的智能搜索和过滤，提高用户对视频内容的发现和使用效率。
3. 实时数据分析：短视频平台需要对视频的点击率、观看时长、点赞数等指标进行实时监控和分析，以便对热门视频和用户活动进行及时响应和调整，提高平台的用户体验和粘性。
五大云计算平台比较分析
五大云计算平台比较分析在当今信息技术愈演愈烈的时代，云计算技术得到了快速普及和广泛应用。
随着市场竞争的加剧，各大云计算平台不断推陈出新地提高服务水平，为用户提供更加完善的云计算解决方案。
本文将分别分析AWS、Azure、Google Cloud、Alibaba Cloud、华为云这五大云计算平台的特点和优势。
一、AWS（亚马逊云计算）AWS是由亚马逊公司推出的一款云计算平台。
作为全球最大的云计算平台，AWS不断推陈出新，丰富其云计算、IaaS、PaaS、SaaS等服务实力。
AWS对于人工智能、大数据等领域有着丰富的技术积累和经验，可直接应用于企业级业务。
AWS的优点是：1.强大的安全性：AWS建立了全面的安全体系，可以避免大规模的攻击和数据泄露。
2.强大的扩展性：AWS具备优秀的扩展性，可以根据客户业务需求灵活满足客户的需求。
3.灵活的计费方式：AWS的计费方式非常灵活，可以根据用户的实际需求进行计费，大大降低了用户的使用成本。
二、Azure（微软云计算）Azure全称是“Microsoft Azure”，是微软公司推出的一款云计算平台。
作为全球大型IT企业，微软在云计算领域拥有丰富的经验和技术优势。
Azure在国内已经开设了多个数据中心，使用户能够更好地服务本地业务。
Azure的优点是：1.强大的生态支持：微软可以提供Azure、Office 365、Azure Active Directory等集成的生态系统支持，使得企业内部协作更加便捷。
2.高性能的网络架构：Azure具备卓越的网络架构性能，可以提供极佳的数据处理速度和集成能力。
3.价值最大化：Azure服务强调价值等比计价。
这意味着用户可以根据实际使用需求随时租用所需的计算能力以及网络服务。
三、Google Cloud（谷歌云计算）作为一个技术大国，Google在市场上的表现相对来说比较犹豫。
谷歌云计算（Google Cloud）是谷歌公司推出的云服务，不仅具有谷歌公司在技术和运维方面的优势，还具有丰富的应用场景，非常适合大型项目的高效开发。
数值分析在大数据与云计算平台中应用
数值分析在大数据与云计算平台中应用随着科技的不断发展和进步，大数据和云计算已经成为当今社会中不可或缺的重要组成部分。
在这个信息爆炸的时代，海量数据的处理和分析变得尤为重要。
而数值分析作为一种重要的数据处理和分析方法，在大数据与云计算平台中的应用也日益增多。
本文将探讨数值分析在大数据与云计算平台中的应用，并分析其优势和局限性。
一、数值分析简介数值分析是一种应用数学的领域，它涉及到利用数值方法解决实际问题。
数值分析的主要目标是研究和开发数值算法，以便通过计算机来求解数学问题，并通过合理的误差控制来获得满意的数值结果。
数值分析可以应用于各种科学和工程领域，例如物理学、化学、工程学等。
二、大数据与云计算平台的概念大数据是指规模大、复杂度高、价值密度低的数据集合，其中包含了传统数据库管理工具难以处理的数据类型。
云计算平台是一种通过互联网提供可伸缩的计算资源、存储资源和应用程序的技术。
大数据和云计算的结合将数据处理和存储的能力推向了一个新的高度，为各行各业带来了更多的机会和挑战。
三、数值分析在大数据处理中的应用1. 大规模数据处理在大数据处理过程中，数值分析可以通过各种数值计算方法，例如插值、拟合、优化等，对原始数据进行处理和分析。
数值分析可以帮助我们更好地理解和利用大规模数据，提取其中有价值的信息。
2. 数据挖掘和预测数值分析可以通过分析历史数据，提取隐藏在数据背后的模式和规律。
利用这些模式和规律，我们可以对未来的趋势进行预测，并做出相应的决策。
数据挖掘和预测在商业、金融、医疗等领域具有重要的应用价值。
3. 建模和仿真数值分析可以帮助建立数学模型，并通过数值方法求解这些模型。
这些模型可以用于仿真和测试，以评估系统的性能和可行性。
数值分析在工程学、物理学等科学领域中的应用广泛。
四、数值分析在云计算平台中的应用1. 分布式计算云计算平台通过将计算任务分配给多个计算节点来提高计算效率。
数值分析方法可以在云计算平台上实现并行计算，充分利用多台计算机的计算能力，加快计算速度。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
高安全性：数据在编码的过程中，也起到数据加密的作用，必须 通过对应的解密算法解码才能够获取到原始数据，提升了系统的 安全性。 优异性能：所有的存储节点兼作编解码计算节点，有效的保证了 客户端的写入性能，同时充分利用了整个系统中大量存储节点的 计算资源。
第一部分 1.1
云计算平台架构 clouDil
1.4
1.5 第二部分
cCloud是南京云创存储 科技有限公司自主研发的虚拟 化云计算平台。 cCloud平台可以加速高 伸缩性的公共和私有云IaaS的 部署、管理、配置。帮助企业 用户快速而轻松地将虚拟数据 中心资源转 入自动化、富于 弹性且可自我服务的云平台中 。另外cCloud兼容亚马逊API 接口允许跨cCloud和亚马逊平 台实现负载兼容。使用cCloud 作为基础数据中心操作者可以 快速方便的通过现存基础架构 创建云服务。
1.4
1.5 第二部分
cCloud
cStor 云计算平台能力
数据立方是一种高效分布式的处理海量数据的云处理软件，具有 从TB乃至PB级的数据中挖掘出有用的信息并进行快捷、高效处理的能 力，同时支持数据仓库存储和商业智能分析等业务。该软件基于 hadoop平台大数据处理的解决方案，具有处理能力高效、超高可靠性 的优点。
存 储 层
Oracle
Mysql
DB2
cStor
HDFS
Task Node2 Task Node3 Task Node4
虚拟化资源层
产品优势
高可靠性：采用“多主多备，负载均衡”的管理节点，从而保证
无论管理节点还是处理节点都不存在任何单点故障问题。
低依赖性：采用模块化设计思想，通过统一化配置和API接口的 方式向用户提供服务。
数据管理层：DataCube 虚拟化层：cCloud
存储层：cStor
第一部分 1.1
云计算平台架构 clouDil
1.2
1.3
MapReduce+TaskMaster
DataCube
1.4
1.5 第二部分
cCloud
cStor 云计算平台能力
在搭建云计算平台时，遇到了很多的问题和挑战。开始搭建时，第一次来了那么多性 能强劲的机器，我们在感到兴奋的同时，也不免有些顾虑。
简单通用：支持POSIX接口规范，支持Windows/Linux/Mac OS X ，可当成海量磁盘使用，无需修改应用。同时系统也对外提供专用的
高速API访问接口。
cStor超安存云存储系统是 新一代基于编码技术的分布式文 件存储系统，它在cStor云存储 系统的基础上，融入RS编解码取 代传统副本冗余的方式进行系统 容错，编解码参数M+N可根据应 用需求灵活配置。 相对于传统的副本冗余容错 方式而言，具有更高的磁盘利用 率和更高的系统可靠性，如采用 8+2的编解码容错方式，磁盘利 用率可以达到80%，允许同时损 坏2台存储服务器。
cCloud系统构架
第一部分 1.1
云计算平台架构 clouDil
1.2
1.3
MapReduce+TaskMaster
DataCube
1.4
1.5 第二部分
cCloud
cStor 云计算平台能力
cStor云存储系统是 南京云创存储自主研发的 高科技产品。与传统的大 规模存储系统相比，cStor 针对绝大多数数据密集型 应用的特点从多个方面进 行了优化，从而在一定规 模下达到成本、可靠性和 性能的最佳平衡。 目前，cStor云存储系 统已成功应用于安防、广 电、交通、电信、政务等 诸多领域。oKeeper
数 据 处 理 层
cProc分布式处理框架
Master Node 1
Master Node 2
Master Node 3
视频处理应用
其他设计应用
Task Node1 Task Node1 Task Node2 Task Node3 Task Node4 Task Node1 Task Node2 Task Node3 Task Node4
产品特性
高磁盘利用率：对于传统具有N份副本容错而言，其磁盘利用率
只有1/N，而采用编解码方式，磁盘利用率为M/(N+M)，如8+2
，其磁盘利用率为80%。 高可靠性：传统全副本的容错方式，通过牺牲磁盘的有效容量来
提升系统的可靠性，如1：1副本容错，磁盘利用率为50%，只能
损坏1台存储节点；而采用2+2的编解码方式，在磁盘利用率为 50%的情况下，允许同时损坏2台存储节点。
序号 设备名称 1 2 3
*千兆48口交换机
建表语句：
create table E_MP_POWER_CURVE(ID BIGINT,DATA_TYPE INT,DATA_POINT_FLAG INT,DATA_WHOLE_FLAG STRING,P1 DOUBLE,P2 DOUBLE, P3 DOUBLE,P4 DOUBLE,P5 DOUBLE, P6 DOUBLE, P7 DOUBLE, P8 DOUBLE, P9 DOUBLE, P10 DOUBLE, P11 DOUBLE, P12 DOUBLE, P13 DOUBLE, P14 DOUBLE, P15 DOUBLE, P16 DOUBLE, P17 DOUBLE, P18 DOUBLE, P19 DOUBLE, P20 DOUBLE, P21 DOUBLE, P22 DOUBLE, P23 DOUBLE, P24 DOUBLE, P25 DOUBLE, P26 DOUBLE, P27 DOUBLE, P28 DOUBLE, P29 DOUBLE, P30 DOUBLE, P31 DOUBLE, P32 DOUBLE, P33 DOUBLE, P34 DOUBLE, P35 DOUBLE, P36 DOUBLE, P37 DOUBLE, P38 DOUBLE, P39 DOUBLE, P40 DOUBLE, P41 DOUBLE, P42 DOUBLE, P43 DOUBLE, P44 DOUBLE, P45 DOUBLE, P46 DOUBLE, P47 DOUBLE, P48 DOUBLE, P49 DOUBLE, P50 DOUBLE, P51 DOUBLE, P52 DOUBLE, P53 DOUBLE,P54 DOUBLE, P55 DOUBLE, P56 DOUBLE, P57 DOUBLE, P58 DOUBLE, P59 DOUBLE, P60 DOUBLE, P61 DOUBLE, P62 DOUBLE, P63 DOUBLE, P64 DOUBLE, P65 DOUBLE, P66 DOUBLE, P67 DOUBLE, P68 DOUBLE, P69 DOUBLE, P70 DOUBLE, P71 DOUBLE, P72 DOUBLE, P73 DOUBLE, P74 DOUBLE, P75 DOUBLE, P76 DOUBLE, P77 DOUBLE, P78 DOUBLE, P79 DOUBLE, P80 DOUBLE, P81 DOUBLE, P82 DOUBLE, P83 DOUBLE, P84 DOUBLE,P85 DOUBLE, P86 DOUBLE, P87 DOUBLE, P88 DOUBLE, P89 DOUBLE, P90 DOUBLE, P91 DOUBLE, P92 DOUBLE, P93 DOUBLE, P94 DOUBLE,P95 DOUBLE, P96 DOUBLE) PARTITIONED BY (DATA_DATE STRING,IDRAGE BIGINT) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE;
1.2
1.3
MapReduce+TaskMaster
DataCube
1.4
1.5 第二部分
cCloud
cStor 云计算平台能力
数据立方etl工具是一个用来将数据立方和关系型数 据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型 数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中 的数据导进到数据立方中，也可以将数据立方的数 据导进到关系型数据库中。一大亮点就是可以通过 hadoop的mapreduce把数据从关系型数据库中导 入数据到数据立方。
该表一共104个字段，平均一条记录300Byte 以下是从数据立方导入到Oracle的测试统计
1000万条 2500万条 111.60 22.4 5000万条 193.05 25.9 1亿条 374.53 26.7 2亿条 746.26 26.8 46.29
用时（秒）
速度（万条/秒） 21.6
以下是从Oracle导入到数据立方的测试统计
1000万条 2500万条 59.80 41.8 5000万条 113.37 44.1 1亿条 203.25 49.2 2亿条 395.26 50.6 26.66
产品特点
对任意多关键字实时索引 支持类SQL复杂并行组合查询
分布式万兆实时数据流秒级处理
系统无单点，确保意外情况下，系统的正常运行
第一部分 1.1
云计算平台架构 clouDil
1.2
1.3
MapReduce+TaskMaster
DataCube cCloud cStor 云计算平台能力
第一部分 1.1
云计算平台架构 clouDil MapReduce+TaskMaster DataCube
1.2
1.3
1.4
1.5 第二部分
cCloud
cStor 云计算平台能力
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。