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云计算与大数据

 
云计算的概念
大数据的概念
人工智能的基础
JAVAEE技术
云计算特点
大数据的应用举例
从概念上讲,可把云计算看成是“存储云+计算云”的有机结合,即“云计算=存储云+计算云”。存储云的基础技术是分布存储,而计算云的基础技术正是并行计算:将大型的计算任务拆分,然后再派发到云中的各个节点进行分布式的计算,最终再将结果收集后统一处理。 云计算是大数据的前提,云计算作为计算资源的底层,支撑着上层的大数据处理。大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 机器学习是人工智能的核心和基础,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。该领域的顶级专家Alpaydin先生如此定义:“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。我们已经进入到大数据时代,来自全球的海量数据为人工智能的发展提供了良好的条件。 Java使得云计算更简单,而云计算让Java更有活力。各类框架有Hadoop,spark,storm,flink等,就这类技术生态圈来讲,还有各种中间件如flume,kafka,sqoop等等 ,这些框架以及工具大多数是用Java编写而成。 (1) 超大规模,“云”具有相当的规模,Google云计算已经拥有100多万台服务器。(2) 虚拟化,云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。(3) 高可靠性,“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性。(4) 通用性,云计算不针对特定的应用,在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用。(5) 高可扩展性,“云”的规模可以动态伸缩,满足应用和用户规模增长的需要。(7) 极其廉价 少了大数据,无人汽车寸步难行, 在自动驾驶这种生死攸关的技术上,「大数据」和「人工智能」带来的不仅仅是方便快捷,更多的是安全。所有的驾驶数据都会上传至云端服务器,通过基于云端的数据学习平台对算法进行升级,从而不断地优化行驶路线。

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