云计算复习资料.pdf
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
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云计算复习资料概述 云计算是一种基于互联网的计算方式,它将计算资源(包括计算能力、存储空间和应用程序服务)以服务的形式提供给用户,用户可以根据需求动态扩展或收缩资源使用。这种模式极大地降低了用户对于硬件和管理成本的投入,提高了资源利用率。 大数据是云计算的重要背景,它指的是数据量巨大、增长迅速、来源多样、价值密度低的数据集。大数据的特征概括为4V+1C:Volume(数据量大)、Variety(多样性)、Velocity(速度)、Value(价值)以及Complexity(复杂度)。处理大数据需要高效的计算平台,而云计算正是为此而生。 云计算的发展源自并行计算、分布式计算和网络计算的技术进步,其特点包括超大规模、虚拟化、高可靠性、通用性、高可伸缩性和按需服务。根据服务类型,云计算可分为基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)。 Google云计算原理与应用中,Google文件系统(GFS)是一个关键的组件,它是一个分布式文件系统,为Google的云计算提供海量存储。GFS由客户端、主服务器和数据块服务器组成,特点是中心服务器模式、不缓存数据、用户状态实现和专用接口。为了应对服务器失效,GFS采用容错机制,如Master服务器保存元数据(命名空间、Chunk映射表和Chunk副本位置信息),Chunk Server通过默认的三副本策略保证数据可用性。 MapReduce是Google提出的分布式计算框架,用于处理大规模数据。开发者只需实现Map和Reduce两个函数,Map负责对原始数据进行操作,Reduce则对Map产生的中间结果进行合并。MapReduce通过主控程序Master调度任务,Worker执行Map和Reduce任务,中间结果通过分区函数分发,并在Reduce阶段进行聚合。系统中还包括容错机制,如Master和Worker失效时的恢复策略。 BigTable是Google设计的分布式NoSQL数据库,适用于处理海量、多类型的数据,旨在提供广泛适用性、强扩展性、高可用性和简单性。BigTable是一个多维映射表,数据通过行关键字、列关键字和时间戳索引,支持高效的数据存储和检索。 综上所述,云计算和大数据技术的结合,如Google的GFS和MapReduce,以及BigTable等,为处理和分析大规模数据提供了强大的工具和平台,极大地推动了信息技术的发展。这些技术不仅应用于Google,也在许多其他领域,如数据分析、人工智能、物联网等产生了深远影响。
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