从不同角度收集的数据经过整理上传到数据中心,不同的机构负责不同的数据收集和整理。所有数据统一上传到数据中心,再由数据中心进行分析整理,形成数据中心。不同的数据中心,然后把数据上传到大数据中心,这样一步步建设大数据中心。毫无疑问,数据中心当然需要它。近年来,浪潮在数据中心领域展现了领先的地位和强大的能力。

学习大数据Hadoop需要哪些基础?

学习大数据Hadoop需要哪些基础

Hadoop是目前被广泛使用的大数据平台,Hadoop平台主要有Hadoop Common、HDFS、Hadoop Yarn、Hadoop MapReduce和Hadoop Ozone。Hadoop平台目前被行业使用多年,有健全的生态和大量的应用案例,同时Hadoop对硬件的要求比较低,非常适合初学者自学。

目前很多商用大数据平台也是基于Hadoop构建的,所以Hadoop是大数据开发的一个重要内容。学习Hadoop开发需要有三个基础知识,下面进行分别介绍:第一:Linux操作系统知识。通常情况下,Hadoop平台是构建在Linux系统之上的,所以学习Hadoop首先要学习Linux操作系统的使用。目前比较流行的Linux操作系统包括CentOS和Ubuntu,这两个Linux系列操作系统有广泛的应用场景。

学习Linux并不复杂,通常情况下可以在虚拟机上完成,很多初学者都是在虚拟机上搭建一个伪分布式集群,然后完成Hadoop实验。第二:编程语言。目前在Hadoop平台下多采用Java和Python来完成程序的编写,由于Hadoop本身是采用Java语言编写的,所以在Hadoop平台下采用Java语言是比较方便的选择,Hadoop的官方demo往往也是采用Java语言实现的。

Python语言由于比较简单,同时Python有丰富的库可以使用,所以目前使用Python完成Hadoop平台的开发也是一个比较常见的选择。另外,在Spark平台下Scala也有广泛的应用。第三:算法。大数据的核心就是数据价值化的过程,而算法设计则是数据价值化的基础。因此,大数据平台的开发离不开算法,要想学习Hadoop开发一定要有一个扎实的算法基础。

Hadoop平台自身有非常丰富的开发组件,所以学习Hadoop的过程还是比较漫长的,由于大数据开发有较强的场景特征,所以建议结合具体的场景来完成Hadoop平台的学习。大数据是我的主要研究方向之一,目前我也在带大数据方向的研究生,我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

有云计算了,未来还需要大型数据中心吗?

有云计算了,未来还需要大型数据中心吗

毫无疑问,数据中心当然需要,近几年,浪潮就在数据中心领域表现出的领先地位和强大能力。浪潮深化“智慧计算”战略,提出智慧时代计算技术与产业需要构建一个新的发展格局,加速“计算到智算”转型,通过推动算力供给基建化,为社会创新提供基础设施支撑。浪潮将全面布局元脑,从创新智算体系结构、构建智算产品体系、推动智算中心落地、建设元脑产业链生态四个维度着手,以技术、产品、方案和生态四个方面不断创新,解决智慧转型面临的多重挑战,推动智算成为智慧进化的核心引擎,为智慧时代数据中心发展指明了方向。

浪潮还布局“元脑生态”赋能数据中心高效可持续发展。2019年浪潮重磅发布元脑生态计划,提出了“左右手”AI产业生态策略,联手合作伙伴打造智慧解决方案。目前已经推出面向金融、交通、电力和制造业等行业超百个人工智能解决方案。2021年,浪潮升级元脑生态2.0,提出做智算合伙人的生态主张,并发布全新元脑生态平台AIStore,旨在成为元脑伙伴能力的“聚合器”和“孵化器”。

一方面,AIStore聚合了芯片和算法公司等左手伙伴优质的技术和产品,通过ISV、SI、分销商等右手伙伴强大的解决方案和渠道能力,快速推动各类智慧场景解决方案的行业落地和复制;另一方面,伙伴间的能力融合将有助于孵化出更多的多元复合场景智慧解决方案,加速AI全场景融合进程。在元脑生态的推动下,浪潮数据中心能力将通过与左右手伙伴的合作,深入到智慧场景中持续释放价值,而这也将推动数据中心持续向智慧化转型。

GlobalData的权威报告充分肯定了浪潮作为全球IT基础设施供应商在智慧计算、数据中心整体能力、AI领域的领跑地位。“智慧计算“战略的践行,产品和服务的创新以及”元脑生态“的深度布局,成就浪潮业务连续稳定性”Leader“最高评级,整体能力蝉联”VeryStrong“评级的三大重要推手,也极大赋能未来的数据中心可持续发展。

 1/2   上一页 1 2 下一页 尾页

文章TAG:数据中心  硬件  建立  
下一篇