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  • 云计算学习

    2019-09-15 22:46:33
    云计算平台技术架构 >并行数据处理MapReduce >机构数据库BigTable >分布式Chubby >分布式文件系统GFS 云计算 的背景 就有由于一台电脑的性能发展有瓶颈了,就引申出来了云计算 一台机器解决不了 ...

    云计算平台技术架构

    >并行数据处理MapReduce

    >机构数据库BigTable

    >分布式Chubby

    >分布式文件系统GFS

    云计算 的背景 

    就有由于一台电脑的性能发展有瓶颈了,就引申出来了云计算 

    一台机器解决不了 分给多台机器处理 (MapReduce思想)

     

    Hadoop组成

    1.hadoop common   是hadoop核心,包括文件系统,远程调用RPC的序列化函数

    2.HDFS:提供高吞吐分布式文件存储

    3.HBase

    4.MapReduce

    5.

     

     

    转载于:https://my.oschina.net/u/2307059/blog/726047

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  • 云计算学习笔记

    2020-01-24 13:21:20
    云计算学习笔记 云计算学习笔记
  • 云计算这个概念从提出到今天,差不多10年了。这10年间,云计算取得了飞速的发展与...云计算学习基础,linux运维行业培训 我们先想想一个简单的问题,如果想让计算机变强,怎么办? 那还不简单,加CPU,加内存...

    云计算这个概念从提出到今天,差不多10年了。这10年间,云计算取得了飞速的发展与翻天覆地的变化,是继1980年代大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一次巨变,先是机器越来越小,然后……Duang~还是有很多朋友不了解云计算,那么,什么是云计算?那么先来给你讲个故事吧!

    云计算学习基础,linux运维行业培训

    我们先想想一个简单的问题,如果想让计算机变强,怎么办?

    那还不简单,加CPU,加内存,加硬盘。

    老板,我身上的孔已经被插满了啊!

    简单,换更高级的CPU,换新的DDR内存,换新的SSD硬盘。

    老板,那个死摩尔定律告诉我,新硬件更新没有这么快啊,有没有更快更好的特效药!

    显而易见,还有一种办法,就是利用更多的机器。只是需要解决一个大问题,就是不同的机器如何协同工作。好比一个小项目,原来一个人写,只要加加班,也能快速搞定。现在,这个项目太大了,一个人加班不解决问题,需要1000个人来一起搞,怎么知道谁在工作,谁在偷懒?项目就必须引入项目管理,机器就引入并行计算。

    并行计算,理解起来也简单,好比项目管理里面,把一个小任务,拆成1000份,每人同时开始干,每人干一份,如果以前1个人需要干1000小时,现在1000个人1小时就干完了。对,就这么回事,并行计算很简单,这个就是云计算的基础。

    真聪明,原来做项目这么简单,我加人就好了!

    老板,有一个很大很大的项目,我申请加10000人。

    啪,你脑袋瓜子被驴踢了,10000人来了,坐哪里?

    我杭州一个办公室,北京一个呗,杭州5000,北京5000人。

    啪,杭州都坐在一起,做事好商量,杭州的进展怎么同步北京?

    额,这还真是个问题,需要解决的问题还真多!

    老板,XX员工前不久生病了,他的任务一直没人做,现在,我们整个项目受影响了,项目不能按时交付。

    啪,你怎么搞得,也不安排一个人替代一下?

    别人已经有工作了啊!

    啪,你不能把这个工作再切分成999份,每人做一份?

    老板,他能力比较强,为啥我分的跟他一样多啊!

    啪,你不能按照能力来分配任务啊?

    额,这还让人活不!

    老板,我们现在人太多了,人不能闲在这里。

    啪,你不会考虑一下把这些人卖出去,给别人开发项目。

    但是,别人只要半个人,或者几个小时的工作量,我们一个人一个人的太多了。

    啪,你不会把一个人拆成几个虚拟的人啊,或者按工时卖就行了。

    老板。

    干嘛?

    我不想干了,我想回家!

    看明白了,想要管理这么多机器,做这么多事情,还真不简单,还要有人管协调分工(并行计算),有人管理谁多谁少(负载均衡),还需要容许别人生病、辞职(热备冗余),还需要解决卖半个人,甚至十分之一个人的问题(虚拟化)。

    云计算学习基础,linux运维行业培训

    云计算(Cloud Computing)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)、负载均衡(Load Balance)、热备冗余(High Available)等传统计算机和网络技术发展融合的产物。

    云计算早期,就是简单一点的分布式计算,解决任务分发,计算结果合并就好了。也曾经还有一个别名,叫网格计算。很多大企业早期可能也只是想解决自己的效率与计算问题,到后来,这些大佬发现,这个能力也可以提供给外部使用,所以,就出现了公共云(public cloud)计算 ,把计算机的计算能力直接放在网上卖出去。

    未来云计算产业和大数据产业将呈现规模化发展趋势,市场红利可观,创新、服务、合作、技术将推动互联网科技企业走得更高、更远。大数据时代已经到来,想要快速掌握这门高薪前景的技术该如何学习呢?

    Linux基础和分布式集群技术

    学完此阶段可掌握的核心能力:熟练使用Linux,熟练安装Linux上的软件,了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念,搭建互联网高并发、高可靠的服务架构;学完此阶段可解决的现实问题:搭建负载均衡、高可靠的服务器集群,可以增大网站的并发访问量,保证服务不间断地对外服务;学完此阶段可拥有的市场价值:具备初级程序员必要具备的Linux服务器运维能力。

    云计算学习基础,linux运维行业培训

    学习大数据处理需要的语言:

    javaMR语言这种语言产生很早了,大家也或多或少的接触过,但是在大数据中使用已经有的原型进行构建庞大系统,是一种基本的选择。

    Scala语言以java为基础的语言,和java很像,对任何想要进行大规模的机械学习或是建立高阶的算法,Scala是逐渐兴起的工具,善于呈现且拥有建立可靠系统的能力。

    Hadoop在以java为基础的大数据处理当中,Hadoop为作一批数据处理,发展以java为基础的架构关键。相对于其他处理工具而言,Hadoop慢许多,但是无比的准确可被后端数据库分析广泛使用。

    Kafka andStorm它是一个特别快速的查询信息系统,但是因为太快了在实施操作时会犯错,有时候会漏掉东西。

    Pythom语言Python拥有R语言处理复杂数据的能力及更务实的语言特质,更简单和直观,在近几年的成长很快。在数据处理范畴内,通常在规模与复杂之间要有个选择,Python无疑当选。

    学习一门课程,掌握好的学习方法至关重要,大数据云计算发展趋势非常好,现在学习好这门技术,未来的就业和选择会更多。

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  • 对于帮助更多想要学习云计算的小伙伴,下面给大家分享最新云计算学习路线图,帮助大家在学习的路上少走弯路。 随着容器技术爆发,Linux与云计算将再上一台阶,迎来新风口。Linux运维以其广泛的应用基础,成为互联网...

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      据统计,越来越多的企业正在使用云服务,云计算独特的优势,为企业节约了硬件软件成本,因此,企业对云计算人才的需求也不断增加。对于帮助更多想要学习云计算的小伙伴,下面给大家分享最新云计算学习路线图,帮助大家在学习的路上少走弯路。

    随着容器技术爆发,Linux与云计算将再上一台阶,迎来新风口。Linux运维以其广泛的应用基础,成为互联网时代的长青技术,现在学习云计算可谓正当时。那么,对于零基础新手要从何开始学习云计算呢?

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      第一阶段:云计算基础,包含Linux系统管理及服务配置实战和Linux云计算网络管理实战,学完此阶段可以带领学员走入网络的世界、了解重定向工作原理、磁盘列阵RAID、构建企业级交换网络;

      第二阶段:云计算高级,包含开源数据库SQL运维实战、Linux Shell自动化运维编程实战、python自动化运维开发,学完此阶段学员可以实现MySQL数据实时备份、将海量小文件快速复制至远程主机、构建企业级路由网络、操作数据库、异常处理;

      第三阶段:云计算项目,包含大型网站高并发架构及自动化运维项目、公有云运维技术项目实战、web安全渗透攻防项目实战,学完此阶段学员可以保证服务的在线率、提高网站的并发量、整合Kafka和ELK,进行日志采集平台的建设、web安全渗透实验室构建;

      第四阶段:包含企业私有云容器化架构运维实战和企业级大型综合项目实战演练,学完此阶段学员可以理解容器编排、部署kubernetes集群-kubeadm方式、并完成链家网机遇容器的企业级缓存服务器环境部署实战和新浪基于容器环境的大型网站CI/CD综合应用实战等项目。

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    其实很早就注意到了云计算学习的重要性,而现在,更多多的企业开始吞下了缺乏云计算人才的苦果。

     


     

    根据云计算和数据中心供应商Rackspace公司近期的一份报告,“近四分之三(71%)的企业IT决策者认为,由于缺乏云计算专业知识,很多企业遭受了实际收入的损失。平均而言,这些损失占到全球总收入的5%,即每个企业损失258,188,279美元。”

    这是一个十分严重的问题,它开始受到企业领导层,甚至股东的注意。

    说实话,这些机会成本很少被考虑。考虑使用次级数据分析的成本,不合标准的网络,甚至是自动化本身。企业做什么和应该做什么来最大化收益总是有区别的。或者,更多的情况下,企业不能实施,因为他们的员工缺乏相应的技能。

     


     

    虽然并没有得到确切的指标,但是很多企业和技术人员在寻求各种培训计划。

    这些组织中没有人看到这种需求的到来,当损失的费用超过这种需求的时候,企业开始反应。尽管一些企业主动积极收购云计算技术,但是大多数企业都处于积极的态度,现在处于恐慌之中。如今合格的求职者将会面临25-50个职位。

    那么想往云计算/大数据方向发展,请问学习路线是什么?对此有网友表示称,我特别理解你现在在大学的迷茫,因为10年前的我和你一模一样。迷茫是正常的,人生每个阶段都是迷茫的,等你过了这个迷茫还有很多个迷茫。工作几年后会有跳槽转行还是创业的迷茫,都是一样的。看到国内大学云计算、大数据的课表还是如此地"落后",或者说并不与时俱进,默默地感觉有些悲哀。


     

    喜欢大数据和云计算方向很好,你只有自己喜欢才会坚持学下去。运维更多的是一些杂活或者是支持性的工作,而且在校园里练手的机会并不多,并不有助于学习,毕竟学习的一个重要的环节就是练习。Java和Python都是很重要的。各有各的用处 - Java用于Hadoop、Spark的生态圈,Python更适合于以后机器学习的一些框架类的学习。

    大数据和云计算分为很多方向,比如大数据工程师,机器学习工程师,数据分析师等等很多。虽然名字叫起来多种多样,职责分配也有不同的侧重,但是作为大学生可以注重他们的交叉点着重学习。有这几个交叉的方面,或者说可以着力在大学无聊的时候不要浪费时间的时候多下点功夫。

    转载于:https://www.cnblogs.com/qianfengcs/p/10725443.html

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