大数据与云计算、物联网、人工智能_识别二维码传感器wifl网络蓝牙应用5g云计算关键技术,具体应用(1)

是一种数据存储技术，通过网络，使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在各个角落。它将应用程序以及数据，在不同的层次以不同的面貌加以展现，从而使得不同层次的使用者、开发及维护人员，能够方便的使用，开发及维护存储的数据、应用于计算和管理的程序。物联网中的关键技术包括：识别和感知技术（二维码、RFID、传感器等）、网络与通信技术（远距离无线连接的全

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1277人浏览 · 2024-04-18 05:35:30

2401_84166458 · 2024-04-18 05:35:30 发布

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年最新大数据全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

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正文

云计算的概念

通过网络、以服务的方式，为千家万户提供非常廉价的IT资源，一种商业模式。
云计算是一种模型，用户可以方便地通过网络按需访问一个可配置计算资源（如网络、服务器、存储、应用和服务）的共享池，这些资源可以被迅速提供并发布，同时实现管理成本或服务供应商干预的最小化。

云计算的特点

超大规模计算、高可靠性和安全性、动态扩展性、虚拟化、通用性、按需服务、降低成本。初期零成本，瞬时可获得后期免运维，使用成本低在供应计算和储存资源方面“予取予求”

云计算关键技术

虚拟化技术

是表示计算机资源的抽象方法，能创造某些真实对象的虚拟化版本，例如，操作系统、计算机系统、存储设备和网络资源等。通过虚拟化可以用与访问抽象前的资源一样的方法访问抽象后的资源，从而隐藏属性和操作之间的差异，并允许通过一种通用的方式来查看和维护资源。虚拟化技术是云计算、云存储服务得以实现的关键技术之一。它将应用程序以及数据，在不同的层次以不同的面貌加以展现，从而使得不同层次的使用者、开发及维护人员，能够方便的使用，开发及维护存储的数据、应用于计算和管理的程序。

分布式存储技术

是一种数据存储技术，通过网络，使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在各个角落。分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。

分布式计算技术

是一种计算方法，和集中式计算是相对的。随着计算技术的发展，有些应用需要非常巨大的计算能力才能完成，如果采用集中式计算，需要耗费相当长的时间来完成。广义：分布式计算研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。优点：1、稀有资源可以共享；2、通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载；3、可以把程序放在最适合运行它的计算机上。总之，分布式计算技术的核心思想是：共享计算资源、平衡计算负载。

多租户技术

是一种探讨与实现如何于多用户的环境下共用相同的系统或程序组件，并且仍可确保各用户间数据的隔离性的软件架构技术。一个支持多租户技术的系统需要在设计上对它的数据和配置进行虚拟分区，从而使系统的每个租户或称组织都能够使用一个单独的系统实例，并且每个租户都可以根据自己的需求对租用的系统实例进行个性化配置。通过在多个租户之间的资源复用，运营管理维护资源，有效节省开发应用的成本。例如，在租户之间共享应用程序的单个实例，可以实现当应用程序升级时，所有租户可以同时升级。总之，多租户技术的核心思想是：共性资源共享，个性资源隔离。

云计算的部署方式和服务模式

云计算的部署方式

公有云：公有云对公众开放，公有云的核心属性是共享资源，公有云服务可被任意客户使用，但云基础架构由云计算服务商控制运营管理。公有云市场规模效应较明显，持续扩张的数据中心规模及服务器数量能显著降低边际成本，同时相比其他云部署模式也有着更高的可拓展性。
私有云：私有云区别于公有云，是云服务商为单一企业或者单位搭建部署的云计算基础架构，私有云的基础架构在用户内部网络上部署运营，因此用户的数据信息安全性、私密性以及服务质量都能在较大程度上得到保障，用户可以根据自身需求定制专属的云服务，私有云的核心属性是专有资源。注：私有云和公有云的显著差别在于用户对数据的掌控程度！
社区云/行业云：行业云是介于公有、私有之间的一个形式，每个客户自身都不大，但自身又处于敏感行业，因为公有云在政策和管理上都有限制和风险，所以就多家联合做一个云平台。
混合云：混合云是公有云、私有云、社区云几种的任意混合。相比公有云和私有云，混合云的学习成本更高，混合云没有固定的部署方案来满足所有企业的需求。单纯的公有云或私有云难以满足企业对IT系统成本、安全等因素的权衡考虑，混合云在IT基础架构管理上兼有公有云的灵活性和私有云的安全性等优势，使用户可以根据自身需求配置IT资源。

云计算平台服务模式-IaaS

IaaS是一种云服务，提供基本的计算基础结构：例如，服务器，存储和网络资源。换句话说，IaaS是一个虚拟的数据中心。

IaaS服务可用于多种目的，从托管网站到分析大数据。客户可以在所获得的基础架构上安装和使用他们喜欢的任何操作系统和工具。

云计算平台服务模式-PaaS

PaaS（Platform as a Server）平台即服务 PaaS是指为运行时环境提供用于开发，测试和管理应用程序的云平台。

借助PaaS解决方案，软件开发人员可以部署从简单到复杂的应用程序，而无需所有相关基础架构（服务器，数据库，操作系统，开发工具等）。

相对于IaaS来说，PaaS租户的灵活性降低了。

云计算平台服务模式-SaaS

SaaS（Software as a Server）软件即服务。

SaaS允许人们使用基于云的Web应用程序。租户使用软件，需要管理的是这些软件产生的数据信息。

相对于PaaS来说，SaaS租户的灵活性降低了。

云计算数据中心

云计算中心包括：刀片服务器、宽带网络连接、环境控制设配、监控设备以及各种安全装置等。数据中心是云计算的重要载体，是云计算的温床，为云计算提供计算、存储、宽带等各种硬件资源，为各种平台、应用提供支撑环境。

云计算推动数据中心向虚拟化和云架构的转型，不断提高IT基础架构的灵活性，以降低IT、能源和空间成本，从而让客户能够快速地提高业务敏捷性。

物联网

物联网的概念

物联网(Internet of Things，简称IoT)，它利用局域网或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化和远程管理控制。

物联网的关键技术

物联网中的关键技术包括：识别和感知技术（二维码、RFID、传感器等）、网络与通信技术（远距离无线连接的全球数据网络，近距离的蓝牙技术、红外技术和Zigbee技术）、数据挖掘与融合技术等（云计算、云存储、云服务）

识别和感知技术

二维码（二维条码）：用某种特定的几何图形按一定规律在平面（二维方向上）分布的、黑白相间的、记录数据符号信息的图形；在代码编制上巧妙地利用构成计算机内部逻辑基础的“0”、“1”比特流的概念，使用若干个与二进制相对应的几何形体来表示文字数值信息，通过图象输入设备或光电扫描设备自动识读以实现信息自动处理。特点：信息容量大、编码范围广、容错能力强、译码可靠性高、成本低易制作。

射频识别（Radio Frequency IDentification，RFID）：通过无线射频方式进行非接触双向数据通信，利用无线射频方式对记录媒体（电子标签或射频卡）进行读写，从而达到识别目标和数据交换的目的。用于静止或移动物体的无接触自动识别。RFID标签和读写器由天线、耦合元件、芯片组成。RFID标签作用：传输信息，回复信息；RFID读写器作用：读取或写入标签中的信息。特点：全天候、无接触、可同时实现多个物体自动识别。

传感器：能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。物联网借助传感器实现对物理世界的感知，包括：光敏传感器、声敏传感器、气敏传感器、压敏传感器等。传感器是人类感官的延伸。特点：微型化、数字化、智能化、网络化。

网络与通信技术

物联网中的网络与通信技术包括短距离无线通信技术和远程通信技术。短距离无线通信技术包括Zigbee、近场通信（Near Field Communication，NFC）、蓝牙、Wi-Fi、RFID等。远程通信技术包括互联网、2G/3G/4G移动通信网络、卫星通信网络等。

数据挖掘与融合技术

物联网中存在大量数据来源、各种异构网络和不同类型的系统，大量不同类型的数据，如何实现有效整合、处理和挖掘，是物联网处理层需要解决的关键技术问题。云计算和大数据技术的出现，为物联网存储、处理和分析数据提供了强大的技术支撑，海量物联网数据可以借助于庞大的云计算基础设施实现廉价存储，利用大数据技术实现快速处理和分析，满足各种实际应用需求。