并行计算 大数据,数据科学并行计算期末考试

什么是Cloud 计算和Big数据Big数据(bigdata)是一种大规模的软件工具，在采集、存储、管理和分析方面大大超过了传统的数据库的能力。云计算和大数据的解释是什么？大数据分析与处理:学习大数据处理的基本概念和技术，包括分布式计算、大规模数据存储与处理、并行。

1。文件系统:大型数据处理涉及处理大量的数据文件，因此需要一个高效的文件系统来管理和存储这些文件。传统的文件系统在处理大型数据时存在一些性能瓶颈，需要使用分布式文件系统来解决这个问题。分布式文件系统将数据和数据存储在多个计算节点中，提高了文件系统的读写性能和可扩展性。2.编程模型:大型数据加工需要使用适合大型数据加工的编程模型。

在MapReduce模型中，用户只需要编写map和Reduce两个函数，系统会负责将数据划分成多个块，对多个计算nodes并行进行map和reduce操作，最后将结果组合起来。3.分布式存储系统:如何管理和存储海量的数据是一个关键问题。传统的存储系统无法满足大数据处理的需求，因此有必要使用分布式存储系统。分布式存储系统在多个计算节点上存储数据

Da 数据:用常规数据 library工具难以获取、存储、管理和分析的数据的集合。特点:1。数据量大:初始单位为PB。1kb 1024 B1 MB 1024 kb 1024 MB 1024 MB 1 TB 1024 gb1 Pb 1024 tb1 EB 1024 PB1 zb 1024 EB 2。有很多种类型:结构化、板结构、非结构化:博客、音频、视频、图片、地理位置等信息混杂在一起。

20032006，非结构化数据大量出现，传统的数据库处理难以处理，又称非结构化数据 stage。Da 数据: 1的发展历程。上世纪末，Da 数据正处于起步阶段，处于发掘技术阶段。随着数据挖掘理论和数据库技术的成熟，一些商业智能工具和知识管理技术得到了应用。2.2003年和2006年，数据的发展有所突破。社交网络的普及导致了大量非结构化数据的出现，传统的处理方式难以应对。数据处理系统和数据库的架构开始重建。

4.2010年以来，随着智能手机的应用，数据更加碎片化、分布式、流媒体化，移动数据急剧增加。5.2011年，麦肯锡全球研究所发布了《Big 数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿》，2012年，维克托·勋伯格公开了《Big 数据 Times:生活、工作和思维的巨大变化》。

人工智能是指计算计算机系统的能力，能够执行原本只有人类智能才能完成的复杂任务。硬件系统能力的不足、发展路径上的偏差和算法的缺陷使得人工智能技术的发展在八九十年代一度低迷，近年来低成本大规模并行 计算、大规模数据、深度学习算法和人脑芯片的出现，使得人工智能的发展出现了向上的拐点。