银川黑客攻击,银川黑客攻击***
大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于银川黑客攻击的问题,于是小编就整理了1个相关介绍银川黑客攻击的解答,让我们一起看看吧。
学大数据好还是云计算好呢,为什么?我有点纠结?
其实吧,选择学大数据还是云计算要看学习的目的来分析,第一种情况,如果为了掌握知识,了解更多技术,扩大知识面,那这两者其实是统一的,不矛盾,大数据的五大特点包括大量、高速、多样、价值、真实性,其中的大量和高速就和云计算的分布式密切相关,大数据的海量计算好,存储,快速的响应,就需要云计算技术的支持。从这个目的学的话,两者都可以学。第二种情况,那就是职业的角度,如果偏向数据方面的岗位,比如金融,电商,人工智能,物联网领域的数据应用,数据分析,数据挖掘,那建议学习大数据。如果你云+平台类的岗位,主要是提供平台服务的,其实也包括以上说的那些领域平台,但是可能电商,企业服务领域需求多些,那可能选择云计算好点。但是不管选择学习哪个,那另外一个技术也需要了解,因为两者密切相关
要清楚这个问题,首先你得知道云计算和大数据都是干什么的。(一个PHPer的简单分析)
云计算:通俗意义上现在我们把搞云计算的也称为运维,也就是搞服务器的,主要学习Linux的相关知识,也就是黑窗口命令行,看着比较高大上,参见黑客帝国,实际上比较枯燥乏味。
大数据:大数据分析基本就是分析网络上庞大的数据,提取有效信息,一般数据都是通过爬虫抓取的一些比较有名的网站,由于数据量十分庞大,大概在千万级到百亿级,参见淘宝评论,新浪微博。我们现在说大数据首先想到的应该就是Python了,这是因为Python社区十分活跃造成的,也就是说如果你学大数据基本也就是学Python了。
现在我们明白了问题的基本概念,下面说说我的建议:学大数据!why?
1.学习成本
能问出这种问题的基本是小白玩家,对于一个小白,云计算也就是Linux相对晦涩难懂,学习成本高,前期回馈少;而大数据前期一般学习HTML或简单的爬虫,随学随用,坚持下来的机会比较高。
2.未来的趋势
来自2019年的你一定对人工智能耳熟能行,而现阶段的人工智能就是一个大数据分析的过程。
3.薪资问题
学成归来的薪资和市场问题一定是你的关注点,我所知大数据的起始远大于云计算,而且要求相对较低,一个合格的初级云计算玩家大概在6-8k(月),而大数据基本1w左右。仅限一线城市。
对于小白来说其实并没有哪个是难学的哪个是容易学的,毕竟你也都不会,主要还是看哪个的市场前景好一点,哪个的就业空间大一点,哪个的薪资高一点。推荐你学大数据,虽然大数据确实比云计算难一点,但是人家薪资高啊,而且公司抢着要
这个问题不是哪个好学不好学的问题,不管你想学习云计算还是大数据,都要求你要有稳固的基础知识和架构设计能力,大数据可能要求更高些,毕竟考验一个人对于大数据中的任务进行编程的能力。
先简单说一下云计算,云计算不是什么新的技术,只是一种创新的技术,他的底层离不开我们熟知的虚拟化(虚拟化厂商你要了解,熟知的vmware,思杰等),平台操作系统(linux.unix,windows等),数据库(oracle,mysql,db2,sqlserver等),存储技术,负载均衡,高可用,群集技术,分布式技术,安全技术等等,所以你要学习云计算,就要精通其中的一门技术,云计算技术从技术应用服务的场景可以划分为三个层次IaaS(基础架构即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务),如下图是云计算典型的基础架构图。
不难理解,IaaS层属于底层的东西,比如我们的虚拟化层,存储层等,使得我们的服务***形成***池的概念,用户不用关心他的服务器在什么地方,根据自己的需求,定制自己的***,也就是按需要购买***,在云时代,这些硬件都被变成了可用的***,通过虚拟化的技术打包放到***池中;PaaS层就是平台层,为我们的用户提供开发和业务运行的环境,比如我们的操作系统、数据库、中间件(Weblogic,WAS,Tomcat等)等;SaaS软件即服务,其实它是一种交付模式,这种模式对于产品比较稳健通用,升级部署相比较容易,适合中小客户对于业务需求比较固定,客户可以按照自己的需要快速开通应用和权限,快速上线交付使用,但是不太适合大企业,对于需求定制化程度高的企业,这里简单的提几个场景,比如现在比较流行的钉钉、企业微信等移动[_a***_]就是一种云服务,还有云OA,云CRM等等,现在很多传统的应用都在积极拥抱互联网,上云服务,为用户提供更好的技术产品和售后服务,也就是说我们传统的技术,产品,售后都可以打包成一种SaaS服务交付给客户。现在***部门也在积极推动***企业上云服务,所以从大局考虑出发,未来的一切产品,技术和服务都会变成一种SaaS服务在互联网这个大商店里面供用户挑选。
最后再来说一下大数据,大数据是现在我们企业提的比较多的技术,也是企业积累多年后对于数据的应用考虑,这是大的前提背景。我们先来对大数据技术抽丝剥茧,看看都有哪些技术,需要掌握哪些底层的和基础的知识,大数据虽然在国内很热,但不得不说,技术大多来源美国,我们只有应用的份,这里比较出名的如Hadoop,google的开源产品,非常佩服google的魄力,很多重量级的产品都开源,这里不多介绍google的背景了,像还是spark等工具,都是差不多的理念,那么这里面都有哪些知识,我觉得从两个层面来说吧,一、从运维层面来讲,你至少对于分布式概念要有清楚的认识,毕竟这是大数据的核心架构的一个重要概念之一,如果你要做运维,那么除了传统的网络架构,系统平台,数据库等等基础知识外,你还需要对大数据引擎工具Hadoop,spark等架构要有完整的认识,比如对于Hadoop里面的Mapreduce计算,和工作任务的分发等问题,再有就是你的trobleshooting的能力要强,能够识别和找到问题根源,这是所有运维人必须具备的技术和经验判断;从开发层面来讲,必须精通j***a毕竟整个架构和内部的任务发布,都是通过编程来实现的,如果不懂编程,那么这个将成为掣肘你学习大数据的壁垒。
总结,现在企业应用环境比较复杂,从应用角度来讲,大数据离不***计算,因为大规模的数据运算需要很多计算***,通过云厂商的布局,可以弥补企业***不足的短板,而且大规模运算需要很多***,但是并不是天天运算,所以企业也没有必要为了这次的运算购买昂贵的计算机***,完成浪费,土豪随意。不管你学习云计算还是大数据,都要能沉下心来学习以上基础知识,因为这些知识是构成这些架构的地基和砖瓦,只有这些扎实了,才能轻松面对世面上各种云和大数据的挑战,并且作者要形成结构化的学习思路,循序渐进的学习,日积月累,定能厚积薄发,不要被业界各种大的新的词汇给迷惑,只有将这些基础打扎实了,才有出路。
以上,希望对作者有用,不吝赐教。
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