云计算和大数据技术课件.pptx

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目录壹云计算基础贰大数据概念解析叁关键技术介绍肆云计算平台架构伍大数据处理流程陆案例分析与实践

云计算基础第一章

云计算定义用户可随时获取计算资源，如服务器时间和网络存储，无需人工干预。按需自助服务通过互联网访问云服务，支持各种客户端设备，包括手机、平板和笔记本电脑。宽带网络接入云服务提供商将计算资源集中管理，按需分配给不同用户，实现资源的最大化利用。资源池化

服务模型分类IaaS提供虚拟化的计算资源，如虚拟机、存储空间，用户可自行安装操作系统和软件。基础设施即服务(IaaS)SaaS通过网络提供应用程序服务，用户无需安装软件，通过浏览器即可使用，如在线办公软件。软件即服务(SaaS)PaaS为开发者提供开发、测试和部署应用程序的平台，包括数据库、中间件等服务。平台即服务(PaaS)

云计算优势成本效益企业通过云计算可减少硬件投资，按需付费，有效降低运营成本。灵活性和可扩展性数据安全和备份云服务提供先进的数据加密和备份解决方案，保护企业数据不受损失。云计算提供快速扩展资源的能力，满足业务需求的波动，提高工作效率。高可用性和可靠性云服务提供商通常提供99.9%的正常运行时间保证，确保业务连续性。

大数据概念解析第二章

大数据定义数据处理速度数据量的规模0103大数据强调的是实时或近实时的数据处理能力，以快速响应和分析数据流。大数据指的是传统数据处理软件难以处理的庞大且复杂的数据集，通常以TB、PB为单位。02大数据不仅包括结构化数据，还包括半结构化和非结构化数据，如文本、图片、视频等。数据多样性

数据类型与来源结构化数据通常来自数据库和电子表格，如财务报表和客户信息，易于管理和分析。结构化数据非结构化数据如文本、图片、视频等，来源于社交媒体、电子邮件和网页，需要特殊处理才能分析。非结构化数据半结构化数据包括XML、JSON文件，它们有固定的格式但不遵循传统数据库的严格结构。半结构化数据例如，零售业的大数据来源包括销售记录、顾客反馈、市场调研以及社交媒体上的消费者行为数据。数据来源实大数据特征大数据时代，数据量以TB、PB为单位，如社交媒体产生的海量用户数据。数据体量巨数据涵盖结构化、半结构化和非结构化数据，例如视频、图片、日志文件等。数据类型多样大数据技术能够实时或近实时处理数据，如金融市场的高频交易数据处理。处理速度快在大量数据中，有价值的信息密度较低，需要先进的分析技术来提取有用信息。价值密度低

关键技术介绍第三章

虚拟化技术虚拟机管理程序（Hypervisor）是虚拟化技术的核心，它允许在单一物理服务器上运行多个虚拟机实例。虚拟机管理程序01容器化技术如Docker，通过隔离运行环境，使得应用程序及其依赖可以在任何服务器上一致地运行。容器化技术02虚拟化技术通过抽象化硬件资源，允许动态分配资源给虚拟机，提高了资源利用率和灵活性。资源抽象与分配03

分布式存储数据冗余与备份分布式存储通过数据副本确保数据安全，例如Google的GFS系统会存储多个数据副本以防止数据丢失。负载均衡系统自动分配存储任务，平衡各节点负载，如AmazonS3通过动态调整存储资源来优化性能。扩展性分布式存储系统能够水平扩展，以支持更多数据和用户，例如Facebook使用Hadoop分布式文件系统来处理海量数据。

数据挖掘算法聚类算法如K-means用于将数据集中的样本划分为多个类别，以发现数据中的自然分组。Apriori算法是关联规则学习的典型代表，用于发现大型数据库中变量间的有趣关系。深度学习中的神经网络通过模拟人脑神经元的连接方式，能够处理复杂的非线性问题。SVM算法通过寻找最优超平面来实现数据的分类，尤其在高维空间中表现出色。聚类分析关联规则学习神经网络支持向量机决策树如C4.5通过递归划分特征空间，构建树形结构来预测数据的分类或回归结果。决策树学习

云计算平台架构第四章

IaaS、PaaS、SaaS模型SaaS提供通过网络访问的软件应用，用户无需安装在本地，如在线办公软件和CRM系统。软件即服务(SaaS)PaaS为开发者提供开发、测试和部署应用的平台，包括数据库、中间件等，简化开发流程。平台即服务(PaaS)IaaS提供虚拟化的计算资源，如虚拟机、存储和网络，用户可自行管理操作系统和应用。基础设施即服务(IaaS)

云平台服务提供商01全球领导者亚马逊AWS亚马逊AWS提供广泛的云服务，包括计算、存储和数据库服务，是全球最大的云服务提供商。03谷歌云平台谷歌云平台以其数据分析和机器学习服务为特色，提供高性能的计算和存储解决方案。02微软Azure微软Azure以其混合云解决方案和企业级服务著称，支持多种操作系统和编程语言。04阿里云阿里云是中国最大