1云计算的概念
云计算的定义众多，目前广为认同的一点是，云计算是分布式处理、并行处理和网格计算的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算是一种资源交付和使用模式，指通过网络获得应用所需的资源（硬件、软件、平台）。云计算将计算从客户终端集中到“云端”，作为应用通过互联网提供给用户，计算通过分布式计算等技术由多台计算机共同完成。用户只关心应用的功能，而不关心应用的实现方式，应用的实现和维护由其提供商完成，用户根据自己的需要选择相应的应用。云计算不是一个工具、平台或者架构，而是一种计算的方式。
2云计算在国内外发展状况
尽管云计算的思想孕育很久，但是在国外（主要是美国）取得蓬勃发展也是最近十来年的事情。2003年，美国国家科学基金（NSF）投资830万美元支持由美国七所顶尖院校提出的“网络虚拟化和云计算VGrADS”项目，由此正式启动了云计算的研发工作。2009年4月，谷歌（2038590，-023%）推出了Google应用软件引擎（Google App Engine）运行大型并行应用程序。Apple（123390，+283%）是云计算领域的另一位角色，从近年来推出的iTunes服务，到MobileMe服务，到收购在线音乐服务商Lala，再到最近在美国北卡莱罗纳州投资10亿美元建立新数据中心的计划，无不显示其进军云计算领域的巨大决心。
而国内近几年在云计算方面取得了长足的发展。国内的云计算发展虽处于起步阶段，但各大通信运营商都表现得异常活跃。中国移动推出了“大云”（Big Cloud）云计算基础服务平台，中国电信退出了“e云”云计算平台，中国联通则是推出了“互联云”平台。
3云计算的原理
云计算的基本原理是，通过使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，企业数据中心的运行将更相似于互联网。这使得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。云计算就是把普通的服务器或者个人计算机连接起来，以获得超级计算机也叫高性能和高可用性计算机的功能，但是成本更低。云计算的出现使高性能并行计算不再是科学家和专业人士的专利，普通的用户也能通过云计算享受高性能并行计算所带来的便利，使人人都有机会使用并行机，从而大大提高工作效率和计算资源的利用率。云计算模式可以简单理解为不论服务的类型，或者是执行服务的信息架构，通过因特网提供应用服务，让使用者通过浏览器就能使用，不需要了解服务器在哪里，内部如何运作。
4云计算的核心技术
云计算系统运用了许多技术，其中以编程模型、数据管理技术、数据存储技术、虚拟化技术、云计算平台管理技术最为关键。
（1）编程模型
MapReduce是Google开发的java、Python、C++编程模型，它是一种简化的分布式编程模型和高效的任务调度模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。严格的编程模型使云计算环境下的编程十分简单。MapReduce模式的思想是将要执行的问题分解成Map（映射）和Reduce（化简）的方式，先通过Map程序将数据切割成不相关的区块，分配（调度）给大量计算机处理，达到分布式运算的效果，再通过Reduce程序将结果汇整输出。
（2）海量数据分布存储技术
云计算系统由大量服务器组成，同时为大量用户服务，因此云计算系统采用分布式存储的方式存储数据，用冗余存储的方式保证数据的可靠性。云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS和Hadoop团队开发的GFS的开源实现HDFS。
（3）海量数据管理技术
云计算需要对分布的、海量的数据进行处理、分析，因此，数据管理技术必需能够高效的管理大量的数据。云计算系统中的数据管理技术主要是Google的BT（BigTable）数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。
5云计算的挑战和展望
云计算技术的发展面临这一系列的挑战，例如：使用云计算来完成任务能获得哪些优势；可以实施哪些策略、做法或者立法来支持或限制云计算的采用；如何提供有效的计算和提高存储资源的利用率等等。此外，云计算宣告了低成本超级计算机服务的可能，一旦这些“云”被用来破译各类密码、进行各种攻击，将会对用户的数据安全带来极大的危险。
云计算未来有两个发展方向：一个是构建与应用程序紧密结合的大规模底层基础设施，使得应用能够扩展到很大的规模；另一个是通过构建新型的云计算应用程序。在网络上提供更加丰富的用户体验，第一个发展趋势能够从现在得云计算研究状况中体现出来，而在云计算应用的构造上，很多新型的社会服务型网络，如Facebook（293540，+118%）等，已经体现了这个趋势，而在研究上则开始注重如何通过云计算基础平台将多个业务融合起来。
在不久的将来，多智时代一定会彻底走入我们的生活，有兴趣入行未来前沿产业的朋友，可以留心多智时代，及时获取人工智能、大数据、云计算和物联网的前沿资讯和基础知识，让我们一起携手，引领人工智能的未来！
大数据数量庞大，格式多样化。
大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。
它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。
因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。
一、大数据建设思路
1）数据的获得
大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。
随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。
这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。
因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。
2）数据的汇集和存储
互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了
数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。
应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。
数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。
3）数据的管理
大数据管理的技术也层出不穷。
在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。
其中分布式存储与计算受关注度最高。
上图是一个图书数据管理系统。
4）数据的分析
数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。
大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。
批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。
挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。
5）大数据的价值：决策支持系统
大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来；通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系；通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。
6）数据的使用
大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集；二是新型的数据处理和分析技术；三是运用数据分析形成价值。
大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领域正在产生革命性的影响。
大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。
二、大数据基本架构
基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。
一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储；二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。
因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技术条件下，基于廉价硬件的分布式系统（如Hadoop等）被认为是最适合处理大数据的技术平台。
Hadoop是一个分布式的基础架构，能够让用户方便高效地利用运算资源和处理海量数据，目前已在很多大型互联网企业得到了广泛应用，如亚马逊、Facebook和Yahoo等。
其是一个开放式的架构，架构成员也在不断扩充完善中，通常架构如图2所示：
Hadoop体系架构
（1）Hadoop最底层是一个HDFS（Hadoop Distributed File System，分布式文件系统），存储在HDFS中的文件先被分成块，然后再将这些块复制到多个主机中（DataNode，数据节点）。
（2）Hadoop的核心是MapReduce（映射和化简编程模型）引擎，Map意为将单个任务分解为多个，而Reduce则意为将分解后的多任务结果汇总，该引擎由JobTrackers（工作追踪，对应命名节点）和TaskTrackers（任务追踪，对应数据节点）组成。
当处理大数据查询时，MapReduce会将任务分解在多个节点处理，从而提高了数据处理的效率，避免了单机性能瓶颈限制。
（3）Hive是Hadoop架构中的数据仓库，主要用于静态的结构以及需要经常分析的工作。
Hbase主要作为面向列的数据库运行在HDFS上，可存储PB级的数据。
Hbase利用MapReduce来处理内部的海量数据，并能在海量数据中定位所需的数据且访问它。
（4）Sqoop是为数据的互 *** 作性而设计，可以从关系数据库导入数据到Hadoop，并能直接导入到HDFS或Hive。
（5）Zookeeper在Hadoop架构中负责应用程序的协调工作，以保持Hadoop集群内的同步工作。
（6）Thrift是一个软件框架，用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，最初由Facebook开发，是构建在各种编程语言间无缝结合的、高效的服务。
Hadoop核心设计
Hbase——分布式数据存储系统
Client：使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信
Zookeeper：协同服务管理，HMaster通过Zookeepe可以随时感知各个HRegionServer的健康状况
HMaster: 管理用户对表的增删改查 *** 作
HRegionServer：HBase中最核心的模块，主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据
HRegion:Hbase中分布式存储的最小单元，可以理解成一个Table
HStore：HBase存储的核心。
由MemStore和StoreFile组成。
HLog：每次用户 *** 作写入Memstore的同时，也会写一份数据到HLog文件
结合上述Hadoop架构功能，大数据平台系统功能建议如图所示：
应用系统：对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。
于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。
数据平台：借助大数据平台，未来的互联网络将可以让商家更了解消费者的使用惯，从而改进使用体验。
基于大数据基础上的相应分析，能够更有针对性的改进用户体验，同时挖掘新的商业机会。
数据源：数据源是指数据库应用程序所使用的数据库或者数据库服务器。
丰富的数据源是大数据产业发展的前提。
数据源在不断拓展，越来越多样化。
如：智能汽车可以把动态行驶过程变成数据，嵌入到生产设备里的物联网可以把生产过程和设备动态状况变成数据。
对数据源的不断拓展不仅能带来采集设备的发展，而且可以通过控制新的数据源更好地控制数据的价值。
然而我国数字化的数据资源总量远远低于美欧，就已有有限的数据资源来说，还存在标准化、准确性、完整性低，利用价值不高的情况，这降低了数据的价值。
三、大数据的目标效果
通过大数据的引入和部署，可以达到如下效果：
1）数据整合
·统一数据模型：承载企业数据模型，促进企业各域数据逻辑模型的统一；
·统一数据标准：统一建立标准的数据编码目录，实现企业数据的标准化与统一存储；
·统一数据视图：实现统一数据视图，使企业在客户、产品和资源等视角获取到一致的信息。
2）数据质量管控
·数据质量校验：根据规则对所存储的数据进行一致性、完整性和准确性的校验，保证数据的一致性、完整性和准确性；
·数据质量管控：通过建立企业数据的质量标准、数据管控的组织、数据管控的流程，对数据质量进行统一管控，以达到数据质量逐步完善。
3）数据共享
·消除网状接口，建立大数据共享中心，为各业务系统提供共享数据，降低接口复杂度，提高系统间接口效率与质量；
·以实时或准实时的方式将整合或计算好的数据向外系统提供。
4）数据应用
·查询应用：平台实现条件不固定、不可预见、格式灵活的按需查询功能；
·固定报表应用：视统计维度和指标固定的分析结果的展示，可根据业务系统的需求，分析产生各种业务报表数据等；
·动态分析应用：按关心的维度和指标对数据进行主题性的分析，动态分析应用中维度和指标不固定。
四、总结
基于分布式技术构建的大数据平台能够有效降低数据存储成本，提升数据分析处理效率，并具备海量数据、高并发场景的支撑能力，可大幅缩短数据查询响应时间，满足企业各上层应用的数据需求。
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有多种情况都可以同时管理多台服务器：第一种，多台单独的服务器，那么这种安装管理软件，就可以选择管理。
第二种，虚拟机（云服务器），那么虚拟化的管理软件就能管理多个虚拟服务器。
你可以去服务器厂商，比如国内的正睿、浪潮、联想、曙光，国外的惠普、戴尔等，看看一些服务器管理软件就清楚了。
1，大数据（bigdata），指无法在一定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
2，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。
他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。
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。
大数据的趋势：
趋势一：数据的资源化
何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势二：与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了d性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
趋势三：科学理论的突破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
该如何用好大数据近一两年来，大数据是一个被频繁提及的词汇。不管是近几天麻涌举行的五矿物流麻涌基地发布会上，还是在智博会配套活动中国（东莞）云计算高峰论坛上，越来越多的企业和研究者对大数据产生了非常浓厚的兴趣。越来越多的东莞企业表示想要做好大数据运营，但是，大数据要用好并不容易。
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。
大数据听起来似乎很高深，但其实已经渗透到人们生活的方方面面。例如一个消费者在淘宝上搜索了泳镜，接下来他在打开许多网站时都会看到游泳衣、游泳圈等相关产品的广告。这，就是当前大数据营销的一个典型应用场景。
前不久，陈国良和石钟慈两名专门研究云计算和大数据的工程院院士在东莞进行了一次大数据的知识普及讲座。
据陈国良院士介绍，2012年3月，美国总统奥巴马在一次研究计划上提出了大数据概念。“大数据”的说法由此被全球范围采用，而在此前，国内的研究者一般称其为天文数据、海量数据或者巨量数据。不管是物联网设备的传感器、科学研究还是人们的日常生活，都会产生大量的数据。而善于用好大数据技术，则可以从这些数据中挖到“黄金”。
不过，陈国良也表示，大数据的结果很有价值，但千万不能陷入大数据独裁主义，人，才是大数据的第一要素。当然，要求所有企业都具有大数据分析能力。
陈国良所说的大数据分析能力，便是大数据的组成部分。随着大数据的应用日渐广泛，影响日渐深远，大数据思维的重要性也日渐显著。
大数据思维，就是能够正确利用好大数据的思维方式。大数据并不是指任何决策都参考数据，也不是要求所有问题都足够精准，更不是花巨资打造大数据系统或平台，而是在应该让大数据出场的地方把大数据用好。
要用好大数据，首先应该采集大数据。与传统的调查问卷等搜集信息数据的方式不同，互联网时代的大数据采集是“无限的、无意识的、非结构化的”数据采集。各种纷繁复杂的行为数据以行为日志的形式上传到服务器中，随用随取。此外，分析数据使用了专门的数据模型。最值得一提的是，大数据可以根据营销、决策等特定问题，从数据库中调取海量数据进行挖掘以完成数据验证，甚至可以得出与常识或经验判断完全相异的结论出来。
不少业内人士表示，很多时候，大数据的价值正是体现在这样与直观判断大相径庭的地方。对此，陈国良也表示，“大数据分析结果有时候没有理论支撑甚至无法证明，不过分析仍然有效，技术仍然在发展！”陈国良还为东莞有意进行大数据挖掘的企业支招说，大数据的获取，不能依靠随机采样，也不能强求精确性，甚至分析结果也难以解释其所以然，不过能用就好，以后可以慢慢再弄清其中的科学原因。
业内人士分析说，大数据的应用领域正在逐步增加。一方面，东莞企业可以通过大数据对用户行为与特征作出分析。通过大量数据可以分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。此外，通过大数据可以支撑精准营销信息推送。让最精确的信息传递到正好匹配的客户手中。
另外，通过大数据可以让营销活动能够与用户能够产生“会心一击”的效果，这种基于海量数据的挖掘和匹配实现的精准信息，能够让企业有效地取得客户的欢心。
在陈国良眼中，云计算、物联网以及大数据是三位一体的，伴随着万物互联的趋势以及云计算逐步变得更加方便易得，价格低廉，大数据的应用场景以及应用的经济类型也都将得到进一步的加强。
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