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课后功课谜底云计较取大数据

发布时间:2019-08-29 已有: 人阅读

  第一章 1.硬件驱动力 收集驱动力 2.西摩·克雷(Seymour Cray) 3.约翰·麦卡锡 4.蒂姆·博纳斯·李 5.吉姆·格雷 6.Java 7.根本设备即办事 平台即办事 软件即办事 8.(1) 超大规模 “云”具有相当的规模,Google 云计较曾经具有 100 多万台服 务器, Amazon、IBM、微软、Yahoo 等的“云”均具有几十万台办事 器。企业私有云一般拥无数百上千台办事器。 “云”能付与用户前所 未有的计较能力。 (2) 虚拟化 云计较支撑用户正在肆意、利用各类终端获取使用办事。所请 求的资本来自“云” ,而不是固定的无形的实体。使用正在“云”中某 处运转,但现实上用户无需领会、也不消担忧使用运转的具体。 只需要一台笔记本或者一个手机, 就能够通过收集办事来实现我们需 要的一切,以至包罗超等计较如许的使命。 (3) 高靠得住性 “云”利用了数据多副本容错、计较节点同构可交换等办法来保 障办事的高靠得住性,利用云计较比利用当地计较机靠得住。 (4) 通用性 云计较不针对特定的使用,正在“云”的支持下能够构制出千变万 化的使用,统一个“云”能够同时支持分歧的使用运转。 (5) 高可扩展性 “云”的规模能够动态伸缩,满脚使用和用户规模增加的需要。 (6) 按需办事 “云” 是一个复杂的资本池, 你按需采办; 云能够像自来水, 电, 煤气那样计费。 (7) 极其廉价 因为“云”的特殊容错办法能够采用极其廉价的节点来形成云, “云” 的从动化集中式办理使大量企业无需承担日益昂扬的数据核心 办理成本, “云”的通用性使资本的操纵率较之保守系统大幅提拔, 因而用户能够充实享受 “云” 的低成本劣势, 经常只需破费几百美元、 几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的使命。 云计较能够完全改变人们将来的糊口, 但同时也要注沉问题, 如许才能实正为人类前进做贡献,而不是简单的手艺提拔。 (8) 潜正在的性 云计较办事除了供给计较办事外,还必然供给了存储办事。可是 云计较办事当前垄断正在私家机构(企业)手中,而他们仅仅可以或许供给 贸易信用。对于机构、贸易机构(出格像银行如许持无数据 的贸易机构)对于选择云计较办事应连结脚够的。一旦贸易用户 大规模利用私家机构供给的云计较办事,无论其手艺劣势有多强,都 不成避免地让这些私家机构以“数据(消息) ”的主要性劫持整个社 会。对于消息社会而言, “消息”是至关主要的。另一方面,云计较 中的数据对于数据所有者以外的其他用户云计较用户是保密的, 可是 对于供给云计较的贸易机构而言确实毫无奥秘可言。 所有这些潜正在的 ,是贸易机构和机构选择云计较办事、出格是国外机构供给 的云计较办事时,不得不考虑的一个主要的前提。 9.MPI、Hadoop、HPCC、Storm KVM、VMware 10.(1)数据查询阐发计较系统 HBase:开源、分布式、面向列的非 关系型数据库模子,是 Apache 的 Hadoop 项目标子项目,实现了压缩 算法、内存操做和布隆过滤器。 (2)批处置系统:MapReduce 是被普遍利用的批处置计较模式。 MapReduce 对具有简单数据关系、 易于划分的大数据采用 “分而治之” 的并行处置思惟,讲数据记实的处置分为 Map 和 Reduce 两个简单的 笼统操做,供给了一个同一的并行计较框架。 (3)流式计较机系统:流式计较机具有很强的及时性,需要对应 用络绎不绝发生的数据及时进行处置,是数据不积压、不丢失,常用 于处置电信、电力等行业使用以及互联网行业的拜候日记等。 (4)迭代计较系统:针对 MapReduce 不支撑迭代计较的缺陷,人 平易近对 Hadoop 进行了大量改良。 (5)图计较系统:社交收集、网页链接等包含具有复杂关系的图 数据,这些图数据规模庞大,可包含数十亿极点和上百亿条边,图数 据需要有特地的系统进行存储和计较。 (6)内存计较系统:跟着内存价钱的不竭下降、办事器可设置装备摆设内 存容量的不竭增加, 利用内存计较完成高速的大数据处置已成为大数 据处置的主要成长标的目的。 11. 大数据处置需要有三个根基的环节和五个方面的工做。 起首要有 “数据采集”的方式和路子(采集) ;其次要用合适教育道理的数据 处置方式 (建模) ; 别的, 还要有 “数据还原现象” 分析方式 (还原) 。 此中,还有“数据清理” 、 “数据汇聚”等手艺处置工做。正在整个大数 据处置过程中,还需要考虑“数据平安”和“现私”等问题。 第二章 1.对 key 值起首用 MD5 算法将其变换为一个长度 32 位的十六进制数 值,再用这个数值对 2 的 32 次方取值,将其映照到 2 的 32 次方个值 形成的环状哈希空间, 对节点也以不异的方式映照到环状哈希空间中 找到大于它的最末节点值做为由值。 2. 思辨研究范式 研究范式 步履研究范式 研究范式 3.物联网财产链可细分为标识、、处置和消息传送 4 个环节 4. Column-Oriented、Key-Value、Document-Oriented 第三章 1.同一性 高效性 受控性 2.指令集架构级虚拟化 硬件笼统层虚拟化 操做系统性虚拟化 编 程言语上的虚拟化 库函数层的虚拟化 3.VirtualBox 4.硬件无关性 5.办事虚拟化 6.CPU 虚拟化 VMware Workstation 隔离线 多实例 KVM 功能 桌面虚拟化 收集虚拟化 内存虚拟化 I/O 虚拟化 7.虚拟化手艺就是一种逻辑简化手艺,实现物理层向逻辑层的变化。 采用虚拟化手艺能实现对物理层活动复杂性的屏障, 使系统对运转呈 现出简单的逻辑运转形态。 8.虚拟化手艺的劣势: 虚拟化手艺能够提高资本操纵率 供给彼此隔离、高效的使用施行 虚拟化手艺能够简化资本和资本的办理 虚拟化手艺实现软件和硬件的分手 虚拟化手艺的劣势: 可能会使物理计较机负载过沉 升级和惹起的平安问题 物理计较机的影响 第六章 1.GFS MapReduce 大表(BigTable) 2.1)Client(客户端)利用固定大小的块(GFS 中文件分块大小为 64 MB)将使用法式指定的文件名和字节偏移转换成文件的一个块索 引(Chunk Index) ,Client 缓存文件名和块索引消息,并向 Master 发送一个包含文件名和块索引的请求。 2) Master 收到客户端发来的请求, Master 向 Chunkserver 发出, 并及时浩繁 Chunkserver 的形态。Chunkserver 缓存 Master 从 客户端收到的文件名和块索引等消息。 3)Master 通过取 Chunkserver 的交互,向客户端发送 chunk-handle (块句柄)和副本。此中文件被分成若干个块,而每个块都是由 一个不变的、全局独一的 64 位的 chunk-handle 标识。chunk-handle 是由 Master 正在块建立时分派的。为了数据的靠得住性,每一个文 件块都要被复制到多个 Chunkserver 上。 默认环境下, 保留 3 个副本, 但这能够由用户指定。 4)客户端向此中的一个副本发出请求,很可能是比来的一个副本。 请求指定了 chunk-handle 和块内的一个字节区间。 5)若是读取数据,客户端从 Chunkserver 获得块数据,使命完成。 3. 图片完整版:

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