云计算与大数据的结合

云计算与大数据移动应用专家讲座 主讲人：刘鹏 教授 清华大学博士，现任中国云计算专家咨询委员会秘书长 中国信息协会大数据分会副会长、工业与信息化部云计算研究中心专家 主持完成科研项目25项，发表论文80余篇，出版专业书籍15本 曾获部级科技进步二等奖4项、三等奖4项 主编国内首部云计算教材《云计算》及云计算编程书籍《实战Hadoop》 知名网站“中国云计算”（chinacloud.cn）及“中国大数据”（thebigdata.cn）创始人 讲座内容: 此次讲座将由刘鹏教授深入浅出地讲解云计算和大数据在移动应用中的应用。刘教授将结合自身丰富的研究经验和行业洞察，为与会者带来一场干货满满的知识盛宴。 参与讲座，您将有机会: 深入了解云计算和大数据的核心概念 掌握云计算和大数据在移动应用领域的最新发展趋势 与行业专家面对面交流，获取宝贵经验

循序渐进掌握云计算大数据离线计算，了解编程步骤的每一个细节。

云计算和大数据密不可分，如同硬币的正反面。大数据的处理必须依赖于分布式架构，以处理海量数据。其特点在于分布式数据挖掘。大数据技术依赖于云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。它是一种成本较低、快速采集、处理和分析大规模数据的新一代技术。大数据技术的发展使得处理海量数据变得更加便捷、经济且快速，已经成为各行业商业模式改变的重要驱动力。本资源详细介绍了大数据和云计算的基本概念、技术及其应用。包括绪论、大数据环境下的云计算架构、大数据关键技术与应用、云存储、云服务与云安全、云计算应用、虚拟化技术、Hadoop和Spark平台、分布式文件系统及并行计算框架、分布式数据存储与大数据挖掘。

本讲座深入探讨数据在现代商业运营中的核心地位，并结合大数据、云计算和移动应用等前沿技术，展示数据驱动运营的 practical methodologies。从数据采集、分析到洞察提取，阐释如何利用数据优化运营策略，提升效率，创造价值。

云数据及数据虚拟化架构不仅将企业需要集成的数据从内部扩展到外部，还引入了关于数据和过程复制的新技术。大数据技术带来了分布式处理的益处，但也带来了数据集成上的挑战。数据虚拟化经过20年的发展和进化，已成为数据管理的重要成果，包括批处理数据集成方案（ETL）和实时数据集成方案（ESB），融合了其他数据管理技术和非结构化数据集成技术。数据虚拟化并未取代商务智能工具、数据仓库或Web服务，而是在这些基础上构建。云计算和大数据技术的发展标志着数据集成重心从关系数据库内部的小数据转向大量结构化和非结构化数据的利用，这些数据可能存储于组织内外的数据中心。

由清华大学博士毕业的刘鹏院长带来大数据、云计算创新应用的精彩分享。内容涵盖了大数据处理、云计算优化、实际应用案例等多个方面。刘鹏院长现任南京大数据研究院院长，并兼任中科院电子所苏州研究院大数据首席科学家。

云计算的发展史可以追溯到20世纪末，随着信息技术的快速进步，云计算逐渐成为现代数据管理和分析的重要工具。

随着云计算和数据挖掘技术的发展，各行各业开始积极探索其应用。以下是一些关键头文件示例：start_time, date, 开始时间 imsi, VARCHAR(10), IMSI calling, VARCHAR(10), 用户号码 user_ip, VARCHAR(10), 用户IP地址 APN, VARCHAR(10), 访问方式 imei, VARCHAR(10), 终端标识号 rat, int, 2G/3G网络标识 app_type, int, 应用类型 lac, VARCHAR(10), xm Cell_ID, VARCHAR(10), xm source_ip, VARCHAR(10), 源IP地址 dest_ip, VARCHAR(10), 目的地址。

本视频教程专注于2017年的云计算与大数据技术，深入探讨了Hadoop、Storm、Kafka和Spark等核心组件的开发与应用。帮助初学者快速建立起对大数据处理领域的理解和实践能力。Hadoop是Apache软件基金会的开源项目，用于分布式存储和计算，核心包括HDFS和MapReduce。Storm是实时计算系统，用于处理无限的数据流，与Hadoop结合构建混合实时和批量处理环境。Kafka是高吞吐量的分布式消息系统，主要用于构建实时数据管道和流应用。Spark是快速、通用且可扩展的大数据处理框架，支持批处理、交互式查询、实时流处理、机器学习和图计算。通过本教程，你将掌握使用这些工具进行数据的读取、存储、处理和分析。