大数据开发需要学习的内容包括三大部分，分别是：大数据根底常识、大数据渠道常识、大数据场景运用。大数据根底常识有三个主要部分：数学、统计学和计算机；大数据渠道常识：是大数据开发的根底，往往以搭建Hadoop、Spark渠道为主。大数据场景是现在大数据的重要运用，这些场景包括许多领域，比如金融大数据、交通大数据、教育大数据、餐饮大数据等等，这些场景运用的背面也需要对行业常识有必定的了解。感兴趣的话点击此处，免费学习一下
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1、超融合是后虚拟化时代的一种产品形态
2000~2010年属于“前虚拟化时代” ，核心特点是：以x86服务器的广泛应用为基础，以服务器虚拟化为主线。业务层面云计算概念从提出、发展到逐渐落地，数据中心的底层IT架构也在不断升级。其中随着计算资源的密集整合，存储子系统的瓶颈越来越明显，需要一种新的技术/架构满足快速增长的需求，所以出现了软件定义数据中心概念，随后软件定义网络、软件定义存储等技术逐渐出现。
2010年左右进入“后虚拟化时代” ，底层IT架构从从服务器虚拟化向存储、网络虚拟化全面迈进。Pure Storage和Nutanix等云计算新锐公司开始进入人们的视野，从存储虚拟化入手提出超融合解决方案。
2、超融合的核心功能是分布式存储系统（存储虚拟化）和统一的资源管理平台
超融合第一个突破是实现了存储虚拟化。Google采用GFS建立了云计算数据中心场景下的分布式存储系统；在企业端也存在IT扩容升级的需求，其中存储的扩展不像计算那么容易，原有SAN和NAS对架构设计和后期运维的要求较高。超融合是简便的存储虚拟化方案，可扩展性强。
超融合第二个突破是实现对资源的统一管理。 超融合适用于虚拟化场景，VMware等实现对计算的虚拟化、分布式存储实现存储虚拟化、甚至可以通过NFV实现对网络的虚拟化，虚拟化之后可以通过控制面平台对资源进行灵活调配。超融合厂商不仅实现对硬件集成和虚拟化，同时提供直观、简易的配置管理工具。
3、超融合提供面向业务的一体化IT基础架构方案
数据中心IT部署的技术演进： 传统信息化架构（计算、存储、网络分立）->超大规模Scale-out架构（计算虚拟化、软件定义存储、设计部署维护较负责）->超融合？（目前有一些尝试）
企业数通IT部署的技术演进： 传统信息化架构->集成一体机（仍旧是传统分立架构，但是厂商把服务器、存储、交换机集成到一个机柜中）->超融合（以业务为中心，灵活扩展、方便维护）
4、超融合的应用场景
超融合四类典型应用：（1）VDI （2）大数据平台 （3）ROBO（4）容灾备份
桌面云/VDI ：某机构一期采用7个节点，用于支撑400个VDI桌面的迁移部署；二期新增加14个XC节点，其中部分用于VDI扩容，部分用于应用服务器虚拟化，包括手机证券、网上交易及其他。
大数据平台 ：国内很多把hadoop作为大数据存储（本来hadoop是做大数据计算的），超融合恰好是一个很好的存储解决方案。某机构采用8个全闪节点，其中一个核心模块量化分析。
ROBO ：远程/分支机构的统一部署，特别是不同地区不同机房的全局管理，采用Prism产品作为管理界面和接口。某机构部署了120个节点。
容灾备份 ：
二、超融合主要参与者及差异化？
1、DELL EMC ：2015年nutanix和vmware是很好的合作伙伴，到2015年之后vmare推出vsan超融合软件，nutanix也推出了自己的虚拟化软件AHV（使用nutanix客户中33%使用AHV）。2018年开始双方的合作基本结束了。从DELL EMC本身看，对超融合的重视程度逐渐提升，未来可能更加注重大客户的拓展。
2、深信服： 深信服有自己的虚拟化产品和分布式存储系统，应该是基于开源的软件来开发的。深信服负责超融合的技术负责人是原来vmware的。深信服在产品上的主要优势，主要是包括网络虚拟化、网络安全以及管理界面比较友好。相比海外厂商，集成了网络功能尤其是安全功能是核心差异。
3、新华三： 整合了网络虚拟化的功能，新华三软件授权成本控制非常灵活，主要是通过硬件销售获利。
4、华为： 华为比较有意思，向用户首推存储系列产品，如果用户有超融合需求再推广超融合。目前华为的fusioncube还没有整合网络功能，但是如果需要的话也可以很快地整合。
5、浪潮： 跟vmware谈了一个合作，另外浪潮也在跟nutanix在讨论合作。比如银行有个项目，浪潮已经入围了，加上nutanix的软件可以当作浪潮的一个特殊型号。
6、联想： 软件实力较弱主要是OEM，跟nutanix有合作。
三、超融合未来趋势？
1、Nutanix的未来规划
nutanix规划的三个阶段：
（1）基础设施的超融合；
（2）超融合的20阶段，除了超融合之外提供管理界面，连接其他基础设施（超融合、公有云、私有云）；
（3）企业云，除了做底层资源，可以做应用交付，目前也收购了一些做企业应用的项目。
2、与公有云、私有云的关系
超融合的最大竞争对手是公有云。 但是公有云存储一般是跑非结构性数据的（比如图像、视频），超融合主要面向结构化数据。另外面向C端的服务大都使用公有云，但是内部管理及部分生产系统倾向使用超融合/私有云。
超融合可以看做是私有云的一种形态。 客户如果有虚拟化的需求，一般会采用超融合。从这个角度看，在整个企业的云市场，超融合架构可能占比超过一半。就银行客户来讲，不太愿意采用阿里、腾讯的基础设施，一般会用Paas层的服务（比如百信银行，腾讯提供的大数据分析模型，），但是IT基础设施自己建设。
3、Nutanix为什么不做网络虚拟化？
网络开源软件是openswitch，后来openswitch被vmware收购了，市场上新进入者找不到合适的网络开源技术。股市复权,除权什么含义,求通俗解释
所谓复权就是对股价和成交量进行权息修复，按照股票的实际涨跌绘制股价走势图,并把成交量调整为相同的股本口径。
股票除权、除息之后，股价随之产生了变化，但实际成本并没有变化。
如：原来20元的股票，十送十之后为10元，但实际还是相当于20元。从K线图上看这个价位看似很低，但很可能就是一个历史高位。
就是说你的这只股票购买的时候是10元，100股，得到了公告：这只股票于11月26日10送10股，11月27日除权
你的这只股票买的时候是100股，到26日后就是有200股了与你购买的价格不变，只是数量发生了改变，在股市上这只股票的价格在27日当天及以后价格不变，这只股票的盘子就会加大
而除权就是指这只股票的价格会由10元于27日下调到9元或更低价格，但这只股票的实际发行成本不变
域名解析服务系统，就是你的每个网页请求都要通过这个地址，然后再转到互联网上，是电脑和网络直接的桥梁，填入正确的各省DNS，会加快访问的速度和准确率nds：通俗的讲就是实现ip与域名的转换了，dns是一套解析系统，放在服务器上，有数据库支持，
谁可以帮我通俗的解释下加权复权除权吗 所谓复权就是对股价和成交量进行权息修复,按照股票的实际涨跌绘制股价走势图,并把成交量调整为相同的股本口径。股票除权、除息之后，股价随之产生了变化，但实际成本并没有变化。如：原来20元的股票，十送十之后为10元，但实际还是相当于20元。从K线图上看这个价位看似很低，但很可能就是一个历史高位。
除权是由于公司股本增加，每股股票所代表的企业实际价值(每股净资产)有所减少，需要在发生该事实之后从股票市场价格中剔除这部分因素，而形成的剔除行为。上市公司以股票股利分配给股东，也就是公司的盈余转为增资时，或进行配股时，就要对股价进行除权。上市公司将盈余以现金分配给股东，股价就要除息。
股市熔断机制目前还没有正式实施，意思就是a股当天市场波动达到或超过正负7%时，市场根据到达熔断点时间的不同，采取不同的暂停交易措施。
除权和除息的通俗解释，很不明白。除权就是把股价降下来，但是股数相应会增加，就像6=32 也可以是6=61，一个道理。除息就是把股价降下来，但是多出来的市值会直接返回到你的证券账户里面，总市值也是不变的。所以除权除息对散户而言都是没有什么意义的。并不能实际的收益。
股市里什么叫做资产重组？求通俗解释
一个公司快破产了，而现在IPO名额又有限，那家新公司又想上市，于是就借他的壳进行资产重组上市。也有两家公司合并，就像南车和北车重组成中国中车一样的重组。
ppi是什么？求通俗解释 1（Producer Price Index--PPI）生产价格指数是衡量工业企业产品出厂价格变动趋势和变动程度的指数，是反映某一时期生产领域价格变动情况的重要经济指标，也是制定有关经济政策和国民经济核算的重要依据。
2ppi(pixels per inch)是图像分辨率的单位，图像ppi值越高，画面的细节就越丰富，因为单位面积的像素数量更多，所以数码相机拍出来的因品牌或生产时间不同可能有所不同，常见的有72ppi，180ppi和300ppi,默认出来就是这么多(A710拍出的是180ppi，个人感觉此参数好像影响不大，一般没人提起这个)。 dpi(dots per inch)是指输出分辨，针对于输出设备而言的，一般的激光打印机的输出分辨率是300dpi-600dpi，印刷的照排机达到1200dpi-2400dpi，常见的冲印一般在150dpi到300dpi之间。
有好多个意思，你说的是哪个
抵押权是代表您能够使用它进行贷款等业务时做一般等价物，但是留置权的限制要多很多，比如是不能进行银行贷款的
股市中 除权和复权什么意思除权就是分红或者送股后，股票价格从新计算，因为市值不能变的。复权是，比如十元股票送转股票后价格变为五元，然后价格又涨回到十元。
什么是redis呢，求通俗解释 Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。
redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的 *** 作，而且这些 *** 作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改 *** 作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Python，Ruby，Erlang，PHP客户端，使用很方便。[1]
Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。从盘可以有意无意的对数据进行写 *** 作。由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取 *** 作的可扩展性和数据冗余很有帮助。
长久以来，IOE技术架构是银行业的标准配置和唯一选择，而在2013年之后，由于金融系统IT架构定价权和 游戏 规则控制在海外厂商手中，并且随着移动互联网的普及，高频交易让传统系统不堪重负，银行业也开始艰难谋求去IOE。
时隔7年，在金融 科技 助推下，银行们通过自我研发去IOE仍在进行中，也有银行依靠互联网等外部力量以求快速实现IT架构国产化。
银行业去IOE始于2013年左右。图 站酷海洛
IOE，分别指IBM（国际商用机器公司）、Oracle（甲骨文）和EMC（易安信），三者分别是小型机、数据库和高端存储的领导厂商，一定程度上主导了企业的IT架构。它们组成的系统一度被视为大型金融企业后台的“黄金架构”。
中国银行业自上世纪90年代开始逐步实现电子化，陆续采用数据、 *** 作、应用大集中的管理模式，即数据中心大集中时代，以革除各家分支行各自为政的弊病，实现网点和业务的数据集中。而IBM以其强大的数据处理能力，装机量在国内一枝独秀。
当时，各类银行争相引进海外业务系统产品，实现流程改造和管理方式改革。
银行业去IOE始于2013年左右。
一直以来，由于银行业采用IOE为代表的IT基础体系，使得如此重要的金融机构IT整体都处于海外厂商的控制之中。可想而知，如若存在技术漏洞，或被主动植入漏洞，或者是国与国之间产生矛盾，供应商被要求停止技术服务，则金融业暴露在安全风险之中。
因此，国家层面基于金融与信息安全的导向推动提出了去IOE的想法，2012年6月国务院发布《关于大力推进信息化发展和切实保障信息安全若干意见》（国发〔2012〕23号），金融监管部门也期望银行逐年减轻对IOE的依赖程度。
尽管去IOE化在2014年、2015年就成为了金融 科技 领域的热门话题，但是它的进展速度显然没有它的热度上得快。
广发证券研报显示，去IOE在开始几年在传统银行间开展得并不顺利。
主要原因包括：第一，大型银行当前集中处理的业务模式对于服务器的稳定性要求极高。而IBM大型机/小型机的稳定性无人能及。其次，中小银行采用开放式平台架构，可以不用IBM服务器。但国产设备的性能、安全性、稳定性一直难以被信任。此外，服务器、存储、 *** 作系统、数据库等基础设施层次相互依赖，难以单一替换。因此，过去5-10年，难以真正意义上撼动海外厂商在国内银行业的地位。
金融壹账通总经理助理、Gamma平台CEO区海鹰在接受媒体采访时对21世纪经济报道记者表示，去IOE仍是银行业头疼的问题。“因为金融是国家与 社会 最重要的一个稳定因素，银行业内部使用的技术中IOE占比非常高，如何去IOE对于银行业来说是一个非常大的挑战。”
区海鹰表示，去IOE只能“小步慢走”式迁移，而且这个工作量非常大。应用层、硬件层迁移已经非常耗费精力，而底层的改变要用到全部国产的服务器、网络，难度可想而知，“估计这个改造本身就是5-10年的工作”。
2019年10月，中国互联网金融协会发布的《中国商业银行数字化转型调查研究报告》显示，参与调研的75%的银行已经或正在启动数字化转型。这其中，不少银行通过自行研发实现了国产化架构支撑关键业务。
据微众银行年报披露，截至2018年底，微众银行已建成229个关键系统，1202个子系统。依靠分布式架构及开源技术的深度应用，行内系统成功支持了年内亿级客户量、亿级日交易量，达到国有大型银行同等规模。与此同时，行内账户运维成本持续下降45%。
今年5月，陆金所也宣布去“O”已经完成95%，预计到今年中实现开源数据库的完全替代。陆金所选择了MySQL的开放式架构作为Oracle核心数据库的替代方案。经测算，完全“去O”之后，系统软硬件成本将节约近90%。
如果说，微众银行等互联网银行实现去IOE更为轻车熟路，那么更多的银行通过外部合作，来降低对海外厂商的依赖，近年来尤其实现提速。
2019年5月，华为正式面向全球推出了GaussDB数据库，其GaussDB OLTP数据库已在招商银行综合支付交易系统成功上线投产，也已在工商银行内上线投产。同月，达梦发布DM80，10月23日，该新核心系统所引入的达梦数据库正式通过湖北银行项目方的验收。
去年10月，蚂蚁金服OceanBase登顶TPC-C，这是国产数据库首破OLTP的benchmark世界纪录。OceanBase落地西安银行，西安银行完成实施互联网金融业务平台MySQL数据库、互联网交易资金存管平台Oracle数据库向OceanBase分布式数据库的完整迁移。同月，中兴GoldenDB成功帮助中信银行替换DB2，换“心”后的中信银行xyk核心交易系统对外投产，这是全国性股份制商业银行的首例。11月，腾讯宣布开源TBase数据库，TDSQL数据库落地张家港农商银行新一代核心业务系统。
对于互联网金融公司和银行的 科技 子公司在去IOE领域的竞争，一位金融 科技 业内人士认为，互联网 科技 公司的 科技 创新能力确实非常强，而且也有很大的服务C端用户的规模。银行业尤其是大行金融 科技 子公司从纯技术的角度与互联网公司旗鼓相当，但是互联网公司本身自带流量，具有很大的优势。
但上述人士坦言，数据库市场被国外厂商垄断，自研企业实力与Oracle仍有一定差距。智研咨询发布的《2020-2026年中国数据库市场深度分析及未来发展前景预测报告》显示：2018年我国数据库软件市场规模为13925亿元，其中，关系型数据库规模约11836，占比约85%。Oracle数据库关系型数据库市场份额超过46%，占数据库市场约391%。
国产数据库方面，既有传统大学成立的数据库企业，包括人大金仓、武汉达梦、神舟通用、南大通用、山东瀚高等，也有近几年主要以阿里、腾讯、华为为代表的企业研发也加快了追赶脚步。
从国产数据库的技术来源看，国产关系型数据库多源自或者借鉴开源MySQL、PostgreSQL等数据库及其变种，或收购商业源码（例如Informix）+自研的方式，大数据平台多源自或直接整合开源大数据生态组件，纯自研的国产数据库较少，数据库种类不够丰富，核心竞争力亟待突破。
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