云计算与大数据
云计算与大数据技术-课后习题答案docx (6)[1页]
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6.11 习题答案
1．启动Hadoop集群可以使用一条命令，也可以使用两条命令，它们分别是什么？
答：使用一条命令：start-all.sh；使用两条命令：start-dfs.sh和start-yarn.sh。
2．Hadoop启动成功之后，使用jps命令，分别回答在master和slave端，至少需要看到那几个服务进程已经启动才表示Hadoop启动正确？
答：master机器上：NameNode、SecondaryNameNode、ResourceManager服务进程；slave机器上：NodeManager、DataNode服务进程。
3．试述ZooKeeper正确启动之后，可以看见的它的守护进程是什么？
答：QuorumPeerMain进程。
4．HBase启动成功之后，分别在master和slave端可见的它的守护进程是什么？
答：在hbase的主节点master机器可见HMaster、HRegionServer进程，在从节点slave上可见HRegionServer进程。
5．试叙述如果需要Hbase正常工作的话，Hbase、ZooKeeper、Hadoop三者的启动先后顺序。
答：先启动Hadoop，再启动ZooKeeper，最后启动ZooKeeper。
在前一个正确的基础上，后一个才可以正确运行。
6．试述在安装Hive之前，必须在Linux服务上事先安装什么数据库软件？
答：安装mysql数据库软件。
7．试述在安装Kafka之前，需要在Linux环境下，必须事先安装好什么软件或服务？
答：Kafka工作的时候需要jdk和zookeeper服务，所以必须事先安装。
大数据与云计算有什么关系？
要说时下热度比较高的关键词有哪些，大数据和云计算一定在其中。
大数据和云计算都属于新兴的行业或技术，因为和互联网的种种联系，因此薪水一般都比较高。
所以，很多人对于大数据和云计算都是趋之若鹜。
可以说，大数据的发展是离不开云计算的，然而很多的人并不了解大数据和云计算之间的关系，接下来，小编就为大家讲解一下大数据和云计算之间的关系。
1.什么是大数据？大数据就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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
同样也是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
那么大数据的技术有什么意义呢？大数据的意义并不是在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的优化能力，通过优化实现数据的增值。
2.大数据和云计算的密切关系而大数据与云计算的关系在技术上的联系也是密不可分。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。
它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。
但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。
分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费很多的财力和物力。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
并且，大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。
适用于大数据的技术，包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
通过本文的介绍，相信大家对于大数据和云计算之间的关系一定了解得更加全面清楚了。
云计算与大数据技术结合的应用场景
云计算与大数据技术结合的应用场景随着信息技术的不断发展和普及，云计算和大数据技术成为当今社会中广泛应用的重要工具。
云计算提供了高效和可靠的计算资源，而大数据技术则致力于处理和分析海量的数据。
将这两种技术相结合，可以创造出许多强大的应用场景，其中包括但不限于以下几个方面。
1. 云存储与大数据分析云存储使得用户可以将数据存储在云平台上，而不需要自建大型的物理服务器。
结合大数据分析技术，这些存储数据可以被有效地处理和分析。
例如，在电商领域，企业可以将海量的用户购买数据存储在云端，并利用大数据技术进行分析，以了解用户的消费偏好和行为模式，从而提供个性化的推荐服务。
2. 云计算与大数据的协同处理云计算提供了高度可扩展的计算资源，使得大数据的处理变得更加高效。
通过云计算平台的弹性资源分配，大数据任务可以在短时间内得到快速处理。
例如，在科学研究中，大量的实验数据可以通过云计算平台上传并进行高速的并行计算，从而加快研究进度和提高研究成果的准确性。
3. 云端智能服务结合云计算和大数据技术，可以提供各种智能化的云端服务。
例如，基于大数据分析的人工智能算法可以实现智能推荐、语音识别和图像识别等功能。
这些云端智能服务可以广泛应用于各个领域，包括医疗保健、金融、交通等，提升工作效率和用户体验。
4. 云安全与大数据分析随着云计算和大数据技术的普及，数据安全和隐私保护成为一个重要的问题。
通过结合云安全技术和大数据分析技术，可以实现对云端数据的异常检测和威胁分析。
例如，在网络安全领域，通过分析用户的行为模式和异常活动，可以及时发现并应对潜在的安全威胁。
5. 云辅助决策分析大数据技术的强大处理能力和云计算的高效计算资源为决策分析提供了新的可能性。
通过结合云计算和大数据分析技术，可以对大量的数据进行综合分析，提供决策者所需的信息支持。
这种云辅助决策分析可以应用于各种领域，如企业管理、市场预测和政策制定等，为决策者提供准确、快速和可靠的决策依据。
大数据和云计算有什么区别和联系
大数据、云计算，作为新兴的行业热词，受到的关注不可谓不多，似乎天生就自带光环。
但是随之而来的，还有大家对于大数据与计算的误解，在很多人模糊的理解当中大数据与云计算常常一起出现，因此觉得这两者其实是一样的概念。
今天我们就从大数据云计算培训的角度，来聊一聊大数据和云计算的区别。
大数据发展到现在，其实所指的不是字面上的“大规模数据”，而是一整个对于数据进行处理以及价值挖掘的过程，这个过程当中，涉及到多个环节，最终才能实现大数据的价值变现。
而云计算，准确来说是一种基于互联网的计算方式。
典型的云计算提供商往往提供通用的网络业务应用，可以通过浏览器等软件或者其他Web服务来访问，而软件和数据都存储在服务器上。
具体来理解，大数据说的是一种移动互联网和物联网背景下的应用场景，各种应用产生的巨量数据，需要处理和分析，挖掘有价值的信息；云计算说的是一种技术解决方案，就是利用这种技术可以解决计算、存储、数据库等一系列IT基础设施的按需构建的需求，两者并不是同一个层面的东西。
在实际的运用当中，大数据是云计算非常重要的应用场景，而云计算则为大数据的处理和数据挖掘都提供了最佳的技术解决方案。
从技术上看，大数据与云计算的关系就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，必须采用分布式架构。
它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术，随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。
通常来说，大数据云计算培训，其实可以分开来谈，大数据是大数据，云计算是云计算。
大数据的价值挖掘和场景运用，可以通过云计算得到支持，而云计算并非是大数据实现计算处理的唯一方式。
扩展资料：大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value （价值）。
云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。
云计算与大数据岗位工作任务
云计算与大数据岗位工作任务云计算和大数据是现代信息技术的重要领域，随着技术的发展和企业对数据的需求增加，云计算与大数据岗位的需求也越来越大。
下面我将为大家详细介绍云计算与大数据岗位的工作任务。
一、云计算岗位的工作任务1. 设计、搭建和维护云计算平台：云计算工程师需要根据企业的需求，设计和搭建适合企业的云计算平台。
他们负责部署和维护云计算的基础设施，包括服务器、存储、网络等。
2. 负责云计算平台的安全和性能优化：云计算工程师需要确保云计算平台的安全性，包括数据的加密和访问权限的管理。
同时，他们也需要对云计算平台的性能进行优化，提高系统的响应速度和稳定性。
3. 进行云计算平台的监控和故障处理：云计算平台是一个复杂的系统，可能会出现各种故障。
云计算工程师需要进行系统的监控和故障处理，及时发现和解决问题，确保系统的正常运行。
4. 提供云计算服务和支持：云计算工程师需要与用户沟通，了解他们的需求，并根据需求提供云计算服务和支持。
他们需要解答用户的问题，协助用户使用云计算平台，并及时解决用户遇到的问题。
5. 进行云计算技术的研究和开发：云计算是一个不断发展的领域，云计算工程师需要进行技术的研究和开发，跟踪云计算技术的最新进展，并在实际应用中进行创新和优化。
二、大数据岗位的工作任务1. 大数据的采集和清洗：大数据工程师需要从各种数据源中采集数据，并进行清洗和预处理，确保数据的质量和准确性。
他们需要使用各种数据采集工具和技术，包括爬虫、ETL等。
2. 大数据的存储和管理：大数据工程师需要设计和实现大数据的存储和管理系统，包括数据仓库、分布式存储系统等。
他们需要选择适合企业需求的存储和管理方案，并进行系统的部署和维护。
3. 大数据的分析和挖掘：大数据工程师需要运用各种数据分析和挖掘技术，对大数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息和知识。
他们需要使用机器学习、数据挖掘等技术，对数据进行模型建立和预测。
4. 提供大数据服务和支持：大数据工程师需要与用户沟通，了解他们的需求，并根据需求提供大数据服务和支持。
云计算与大数据的关系
云计算与大数据的关系云计算和大数据是当今IT领域中最受关注的两个技术，它们的发展离不开彼此。
云计算是一种基于网络的计算模型，可以通过互联网提供各种计算服务，包括存储、处理和管理数据。
而大数据则是指以巨大的数据集为研究对象，将这些数据用于挖掘信息和发现规律以支持决策。
云计算和大数据之间的关系是相互促进的。
云计算提供了大数据处理的基础设施和资源，大数据则为云计算提供了应用场景和需求驱动。
云计算可以处理大规模的数据集，提供强大的计算能力和存储容量，大数据也为云计算打开了一个广阔的市场空间。
云计算的发展为大数据应用提供了支撑。
在过去，大数据的应用难以推广，因为需要巨大的计算资源和存储设备。
然而，云计算改变了这种情况。
通过云计算，企业和个人可以轻松地使用强大的数据处理和存储服务，不需要额外投资硬件设备。
同时，云计算的灵活性和可扩展性也让大数据应用变得更加容易。
同时，大数据的应用也为云计算带来了新的需求和挑战。
大数据应用需要处理大量的数据和信息，需要高度的性能和可靠性。
为了满足这些需求，云计算提供了各种类型的服务，如大数据分析、数据存储和计算能力的提供等。
云计算的服务可以按需调节，使得大数据应用可以更轻松地管理和处理海量的数据。
不仅如此，云计算也推动了大数据应用的发展。
云计算提供了更多的数据分析和存储工具，如分布式数据存储系统、实时数据处理和流媒体服务等。
这些工具可以帮助企业和研究机构更高效地处理大数据，发现数据中的价值和洞见。
总的来说，云计算和大数据是很好的伙伴，它们的合作促进了各自的发展和应用。
云计算和大数据的结合，将会催生更多的新型应用、新业态和新的商业模式。
云计算与大数据的关系
云计算顾名思义，其核心是计算，即有操作的动作；数据是计算机处理加工的对象，处于静待状态。在大数据时代，对计算分析的需求随着数据量的增加而增加。对于运行中的数据存储，它则是动中有静。
（3）数据视角下的云计算
从表象上看：云计ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ和云存储（典型：AmazonEC2、S3）；从架构上看：iaas、paas、saas三层，应该有daas这一重要层。
本质是云服务，而核心是IaaS和DaaS，通过分布式和虚拟化技术，数据和基础设施被集成（I＋D），呈现的形式是数据和服务，其中的数据是个性化的。为终端用户提供灵活、可衡量和个性化的数据和计算服务，可以简称“云”。
可以概括的说，所有的一切都可以看作云。云里面不仅囊括了传统的数据中心，还包括基础设施。数据中心里面的数据来源于物理和网络。
按照云中数据的内容划分，云的类型有存储云、物理云和网络云。从数据角度看，云计算需要考虑云环境下的数据安全策略和数据保护问题。
以上就是对云计算与大数据关系的简单介绍，希望对大家有所帮助，感谢您的阅读！
大数据时代，很多人会问云计算与大数据有什么关系，从商业的角度来讲，云计算和大数据是企业迈向数字化运营的两大核心。它们的关系如下：
（1）相互关系
大数据与云计算密不可分，在互联网、医疗保健、教育、能源等行业，特别是在公共服务领域，具有广阔的应用前景。云计算是传统IT技术的突破和创新，解决了大数据面临的问题，通过云计算实现大数据应用的落地。大数据改变了世界，云计算改变了IT。云计算的核心是业务模式，其本质是数据处理技术。一个形象的比喻是：大数据如矿产，云计算是矿工开采矿产的工具。
云计算和大数据是什么意思
云计算是一种基于因特网的计算模式，在远程的数据里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。
因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。
用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据，按自己的需求进行运算。
云计算的就业前途，某种意义上也可以理解为云计算为我们提供的服务，存在一定的必然性，也就是说云计算对于社会、云计算使用者有哪些优势，也同时可以理解为，云计算的优势就是云计算的就业优势。
大数据(big data)是这样的数据集合：数据量增长速度非常快，用常规的数据工具无法在一定的时间内进行采集、处理、存储和计算的数据集合。
大数据技术是一种新一代技术和构架，它以较低成本快速的采集、处理和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值。
大数据技术不断涌现和发展，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为利用数据的好助手，甚至可以改变许多行业的商业模式。
云计算和大数据前景都非常好，就业建议选择一线城市，技术迅速成长是指日可待的。
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计算出结果并返回给用户。
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（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。
现阶段云计算分类也较多：私有云，通常由企业机构自己拥有，特定的云服务器功能不直接对外开放；公有云，企业机构利用外部云为企业机构外的用户服务，即企业/机构将云服务器外包给公有云的提供商，这可以减少构建云计算设施的成本；混合云，包含私有云和公有云的混合应用，保证在通过外包减少成本的同时通过私有云保证对诸如敏感数据等部分的控制。
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云计算与大数据
一、云计算的基本概念和特点
云计算是一种基于互联网的计算模式，指的是通过互联网按需
共享计算资源（包括软件和硬件），以支持快速、便捷、可扩展
的计算服务。
云计算具有高效、灵活、安全、可靠、节能等特点，也是当前科技发展趋势的重要方向。
二、大数据的定义和现状
大数据是指数据量、速度、种类、价值等各方面都非常庞大的
数据集合，需要通过高性能的数据处理和分析手段来挖掘其中的
价值和洞见。
当前，大数据应用已经渗透到各个领域，如金融、
医疗、电商、交通等。
三、云计算与大数据的结合
云计算和大数据是密不可分的。
云计算提供了高效可靠的计算
和存储资源，为大数据处理提供了强有力的支持。
而大数据则为
云计算服务提供了更多的应用场景和需求。
1、云计算为大数据提供了基础设施
大数据的处理需要大量的计算、存储、网络等资源，这些资源
需要高效灵活地分配和使用。
云计算平台可以提供各种计算和存
储资源，以及高效可靠的网络服务，为大数据的处理和应用提供
了良好的基础设施。
2、大数据为云计算带来了新的应用场景
大数据的挖掘和分析可以提供更加深入、客观的数据支撑，使
得云计算服务得以更好地满足用户的需求。
例如，基于大数据分
析的用户画像、推荐系统、智能客服等应用，可以提升云计算服
务的个性化、智能化水平。
3、云计算和大数据的结合推动了人工智能的发展
云计算和大数据的结合可以提供强大的计算和存储能力，为人
工智能的研发、训练和应用提供了条件。
人工智能的应用还可以
为云计算和大数据的处理和挖掘带来更为精确、高效的技术手段。
四、云计算和大数据的应用展望
未来，云计算和大数据的应用将会越来越广泛、深入，而且发
展速度也将速度增加。
一方面，云计算和大数据将会应用到更加
复杂、细致、个性化的场景中，如智慧城市、智能家居、智能制
造等。
另一方面，云计算和大数据还将会与5G、物联网、人工智
能等技术结合，构建更加智能、高效、安全、可靠的信息化世界。
综上所述，云计算和大数据已经成为当代信息技术发展的重要
方向，它们的结合不仅推动着科技创新和产业变革，而且也带来
了更多的机遇和挑战。
未来，只有不断进行技术创新和实践探索，才能更好地应对信息化时代的各种需求和挑战。