大数据与云计算知识点总结_算法分为大数据和云计算两大类

1.什么是云计算

• 云计算（Cloud Computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

• 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式是提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

2.云计算的产生背景

• 云计算是继20世纪80年代大型计算机到客户/服务器的大转变的又一种巨变。

• 云计算是分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）、效用计算（Utility Computing）、网络存储（Network Storage Technologies）、虚拟化（Virtualization）、负荷均衡（Load Balance）、热备份冗余（High Available）等传统计算机和网络技术发展融合的产物。

3.云计算的发展历史

• P2

4.分布式计算（定义/优点）

• 定义：

  分布式计算是一种计算方法，和集中式计算是相对的。

  分布式计算将应用分解为许多更小的部分，分配到多台计算机进行处理，这样可以节省整体计算时间，大大提高计算效率。

• 优点：

  发挥“集体的力量”，将大任务分解成小任务，分配给多个计算节点同时去计算。

5.云计算的关键技术

• 分布式海量数据存储
• 虚拟化技术
• 云平台技术
• 并行编程技术
• 数据管理技术

6.虚拟化技术（定义/优点）

• 定义：

  虚拟化技术是云计算系统的核心组成部分之一，是将各种计算及存储资源充分整合和高效利用的关键技术。

• 优点：

  资源共享

  资源定制

  细粒度资源管理

7.云交付模型

• 软件及服务（Software as a Service，SaaS）

• 平台及服务（Platform as a Service，Paas）

• 基础设施服务（Infrastructure as a Service，IaaS）

• 基本云交付模型的比较

  云交付模型	服务对象	使用方式	关键技术	用户的控制等级
  IaaS	需要硬件资源的用户	使用者上传数据、程序代码、环境配置	虚拟化技术、分布式海量数据存储等	使用和配置
  PaaS	程序开发者	使用者上传数据、程序代码	云平台技术、数据管理技术等	有限的管理
  SaaS	企业和需要软件应用的用户	使用者上传数据	Web服务技术、互联网应用开发技术等	完全的权限

8.云部署模式

• 公有云

  为外部客户提供服务的云，它所有的服务是供别人使用，而不是自己使用

• 私有云

  指企业自己使用的云，它所有的服务不是供别人使用，而是供自己内部人员或分支机构使用

• 混合云

  指供自己和客户共同使用的云，它所提供的的服务既可以供别人使用，也可以供自己使用

9.云计算的优势与挑战

• P14

10.典型云应用

• 云存储
• 云服务
• 云物联

11.什么是虚拟化

• 虚拟化是指计算机软件在虚拟的基础上而不是在真实的，独立的物理硬件基础上运行。

12.虚拟化带来的好处

• 提高资源利用率
• 降低成本，节能减排
• 统一管理
• 提高安全性

13.虚拟化的分类

• 服务器虚拟化
• 网络虚拟化
• 存储虚拟化

14.虚拟化与云计算

• 云计算将是下一代计算模式的演变方向，而虚拟化则是实现这种转变的最为重要的基石。虚拟化技术与云计算几乎是相辅相成的，在云计算涉及的地方，都有虚拟化的存在，可以说，虚拟化的技术是云计算实现的关键，没有虚拟化技术，谈不上云计算的实现。所以虚拟化与云计算有着紧密的关系，有了虚拟化的发展，使云计算成为可能，而随着云计算的发展，带动虚拟化技术进一步的成熟和完善。

15.云计算的特点

• 跨平台性
• 易用性
• 轻量性

16.大数据的特点

• Volume（体量）
• Variety（多样）
• Velocity（速率）
• Value（价值）

17.大数据存储的问题

• 容量
• 延迟
• 安全
• 成本
• 灵活性

18.HDFS（分布式文件系统）

• 优点：

  HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上

  HDFS能够提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用

• 客户端访问HDFS中文件的流程：

  （1）从NameNode获取组成这个文件的数据块位置列表

  （2）根据位置列表得到储存数据块的DataNode

  （3）访问DataNode获取数据

• 分块的原因：

  • HDFS将文件数据分割成若干数据块（Block），每个DataNode存储

  一部分数据块，这样文件就分布存储在整个HDFS服务器集群中

  • 应用程序客户端（Client）可以并行地对这些数据块进行访问，极大

  地提高了访问速度

19.列式数据库

• HBase以表的形式存放数据。表由行和列组成，每个列属于某个列簇，由行和列确定的存储单元称为元素，每个元素保存了同一份数据的多个版本，由时间戳来表示区分。

• BigTab——分布式数据存储系统

  特点：

  广泛应用性、可扩展性、高性能、高可用性

• HBase——非关系型分布式数据库

  **特点：**高可靠、高性能、面向列、可伸缩

  **优点：**存储非结构化和半结构化的数据

20.分布式处理

• CPU多核

  多任务能力强

• MPI并行计算框架

  是一个标准且可移植的消息传递系统，服务于大规模的并行计算。广泛采用的实现有 MPICH

• Hadoop MapReduce

  Hadoop框架最核心的设计就是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供存储，而MapReduce为海量的数据提供计算。

• Spark

  Spark是一个高性能的内存分布式计算框架，具备扩展性、任务容错等特性。

  Spark 基于 map-reduce 算法实现的分布式计算，拥有 Hadoop MapReduce 所具有的优点。

21.Hadoop MapReduce架构

• MapReduce是一种分布式计算框架，能够处理大量数据，并提供容错，可靠等功能，运行在大规模计算集群中。
• MapReduce计算框架采用主从架构，由Client、JobTracker、TaskTarcker组成。

22.MapReduce工作机制

• MapReduce计算模式的功能原理是把计算任务拆解成Map和Reduce两个过程来执行。
• 一个MapReduce程序一般分为Map和Reduce两个阶段，中间可能会有combine。在数据被分割后通过Map函数的程序将数据映射成不同的区块，分配给计算机集群处理达到分布式运算的效果，再通过Reduce函数的程序将结果汇整，最后输出运行计算结果。
• Map
• Reduce
• Combine
• Shuffle

23.Spark与MapReduce对比

• 在计算中间结果方面：

  Spark要求计算结果快速返回、处理任务低延迟，因此Spark基本把数据存放在内存中。

  MapReduce计算过程把Map任务产生的计算结果放到本地磁盘。

• 在计算模型方面：

  Spark采用DAG描述计算任务，所有的RDD操作最后都采用DAG描述，然后优化分发到各个计算节点上运行，因此Spark拥有更丰富的功能。

  MapReduce只采用Map( )和Reduce( )两个函数，计算功能比较简单。

• 在计算速度方面：

  Spark采用内存作为计算结果的主要存储介质，速度更快。

  MapReduce用本地磁盘作为中间结果存储介质。

• 在容错方面：

  Spark采用和MapReduce类似的方式。针对丢失和无法引用的RDD：Spark采用记录的transformation,采取重新过已做过的transfromation。

• 在计算成本方面：

  Spark需要高容量的内存。

  MapReduce是面向磁盘的分布式计算框架。

  因此Spark的计算成本高于MapReduce计算框架。

• 在简单易管理方面：

  Spark在同一个集群上运行流处理、批处理和机器学习，同时Spark也可以管理不同的负载。MapReduce都做不到。