南京邮电大学云计算与大数据课后作业节选

第一章

1、在信息产业的发展历程中，计算和数据作为两个重要的内在动力在不同时期起着重要作用。

5、吉姆·格雷（Jim Gray）提出了第四范式，被誉为“大数据之父”。

6、MapReduce的思想来源是Lisp编程语言。

7、按照资源封装层次，云计算可分为基础设施既服务、平台既服务、软件既服务三种类型。

8、与传统的资源提供方式相比，与计算具有什么特点？

云计算技术是资源与用户需求之间是一种弹性化的关系，资源的实用这之需对资源的使用按需付费，从而敏捷地响应客户不断变化的需求，从而降低了资源使用者的成本，提高了走远利用的效率。

10、简述主要的大数据的处理系统。

（1）数据查询分析计算系统：对大规模莫数据进行事时或准时查询

（2）批处理系统：典型代表有MapReduce计算模式的Hadoop与Spark

（3）流式计算系统：具有很强的实时系统，需要对应用源源不断产生的数据实时进行处理，使数据不积压、不丢失，常用于处理电信、电力等行业应用与互联网恒业的访问日志等。

（4）迭代计算系统：iMapReduce、Twister、Spark、Hadoop等。

（5）图计算系统：图数据需要专门的系统进行存储和计算。常用的计算系统有：Giraph、Pregel、Trinity、GraphX等

（6）内存计算系统：Dremel、HANA、Spark等

11、简述大数据处理的基本流程。

（1）数据抽取与集成：从数据中取出关系与实体，经过关联和聚合等操作，按照统一的格式进行存储。

（2）数据分析：是大数据处理流程的核心步骤，通过数据抽取和集成环节获得原始数据后用户可以根据自己的需求对这些数据进行分析处理。

（3）数据解释：可视化和人机交互是书记解释的主要技术。

第二章

1、简述一致性哈希算法的基本原理。

一致性哈希算法的设计目标是解决节点频发变化时的任务分配问题。一致性哈希算法将整个哈希空间组织成一个哈希环。比如将ip作为关键字哈希，确定每个结点在哈希环上的位置，将key用函数映射到哈希空间上的某个值，沿该值向后，将遇到的第一个节点作为处理节点。节点数不多时可以引入虚拟节点解决负载不均衡的问题。Key值在哈希环中找到大于它的最小节点作为路由值。

2、科学研究的四个范式是经验、理论、实验、海量数据。

3、物联网的产业链可以分为标识、感知、处理和信息传递4个环节。

4、非关系型数据库可以分为Column-Oriented、Key-Value、Document-Value。

第三章

2、虚拟化技术从计算体系层次结构上可以分为以下5种类型：指令集架构级虚拟化、硬件抽象层虚拟化、操作系统层虚拟化、编程语言层上的虚拟化、库函数层的虚拟化。

4、系统虚拟化具有硬件无关性、隔离性、多实例、特权功能等优点。

5、系统虚拟化可分为一虚多、多虚一、多虚多。

6、服务器虚拟化按照其虚拟化部件可分为CPU虚拟化、内存虚拟化、I/O虚拟化。

7、什么是广义虚拟化技术？

逻辑简化技术，实现物理层想逻辑层的变化。

8、虚拟化技术有哪些优势与劣势？

优势：提高资源利用率；提供相互隔离的、高效的运行环境；简化资源和资源管理；实现软件和硬件的分离。

劣势：肯呢个回事物理计算机负载过重；升级和维护的安全问题；物理计算机的影响。

第四章

3、传统的集群系统可以分为高可用性集群系统、负载均衡集群系统、高性能集群系统、虚拟化集群系统4类。

4、简述Beowulf系统的主要特点。

用廉价系统实现高性能的能力。

（1）由一个管理节点和多个计算节点构成。

（2）同城由最城建的硬件系统构成。

（3）通常采用廉价且广范传播的软件。

5、Lustre存储系统的组成有元数据服务器、元数据存储节点、对象存储服务器、对象存储节点、客户端。

6、简述面向对象的分布式系统、混合型分布试系统、面向数据的分布式系统的实现机制，分析三种系统的区别。

三种系统的实现机制分别为：计算拆分、数据拆分、数据拆分

区别：混合式系统具有面向计算和面向数据的特征以集中式的存储和数据想计算迁移的方式实现计算和数据位置的一致性。面向数据的分布式系统往往有对应的文件系统支持，从文件存储实现数据块的划分。计算和数据协作机制为核心问题。面向计算的分布试系统具有灵活和功能强大的计算能力能完成大多数问题的计算任务，面向数据的分布试系统能较好地解决海量数据的自动分布式分布式处理问题。

第五章

1、什么是MPI？

MPI是一种消息传递编程模型并成为这种编程模型的代表和事实上的标准。

3、简述MPICH并行环境建立的主要步骤。

（1）配置NFS实现所有节点指定文件夹的共享。

（2）配置好节点间的互信，实现集群内部各节点间的无密码访问。

（3）编译安装配置MPICH。

第六章

2、简述GFS的工作过程。

（1）客户端使用固定大小的块将应用程序指定的文件名和字节偏移转换成文件的一个块索引，向master发送包含文件名和块索引的请求。

（2）Master收到客户端发来的请求后向服务器发出指示，同时时刻监控众多chunkserver的状态。

（3）Master通过和chunkserver的交互向客户端发送chunk-handle和副本位置。期中文件被分成若干个块。

（4）客户端向其中一个副本发出请求，请求指定了chunk-handle和块内的一个字节区间。

（5）客户端从chunkserver获得数据。

3、简述HDFS的分块策略。

通常HDFS在存储一个文件会将文件切为64M大小的块来进行存储，数据块会被分别存储在不同的Datanode节点上同时数据块被分块存储后在数据读写时能实现对数据的并发读写。

4、简述搭建Hadoop开发环境的流程。

首先安装jdk,下载解压Hadoop，配置Hadoop环境变量，然后修改Hadoop配置文件。

第七章

1、简述HPCC的主要特点。

面向数据的高性能计算平台，平台基于键值进行索引，用来解决海量数据的处理与分析。

4、HPCC从总体物理上可以看作在同一个集群上部署了Thor、Roxie两套集群计算系统。

5、HPCC的系统服务包含ECL服务器、Dail服务器、Sasha服务器、DFU服务器、ESP服务器。

6、简述HPCC平台数据检索任务的执行过程。

（1）加载原始数据（2）切分、分发待处理的数据（3）分发后原始数据的ETL 处理（4）向Roxie集群发布。

第八章

1、Storm三进程包括Nimbus、Supervisor、Zookeeper。

2、在Storm中每实现一个任务，用户需要构造包含Spout、Bolt组件的拓扑。

第九章

1、数据中心的发展经历了巨型机时代、微型计算机/PC时代、互联网时代、云

计算、大数据时代四个阶段。

2、数据中心的选址主要考虑地质环境、气候条件、电力供给、网络带宽等因素。

3、数据中心的主要组成部分有基础设施、硬件设施、基础软件、管理支撑软件。

4、PUE的定义为数据中心整体能耗/IT设备能耗。

5、DCIE的定义为IT设备能耗/数据中心整体能耗。

第十章

1、GirdSim和CloudSim的区别有哪些？

GirdSim没有将云计算体系中的SaaS、PaaS、LaaS层抽象出来也没有虚拟化模型和资源管理模型，CloudSim继承了前者的模型弥补了网格计算模拟软件的不足。

2、简述CloudSim仿真的主要步骤。

初始化CloudSim库，创建数据中心，创建代理Broker，创建虚拟机，创建云任务，启动仿真，在仿真结束后统计结果。

云计算与大数据处理 -4

考点： 云计算部分 云计算定义；云计算的特点； 云计算的三种不同部署模式； Google 文件系统的特点及平台结构； 云存储的相关解决方案； 云服务的三种类型及其特点； 虚拟化技术的特点；虚拟化的业界集中不同的解决方案； 云桌面的定义；桌面云的基本架构；无盘工作站的特点； 大数据处理部分 大数据的4V特征； 掌握hdfs中namenode与datanode的作用； MapReduce处理模型； 理解WordCount程序处理流程； Hadoop中运行MapReduce作业的工作原理； 1. Memcache主要应用于（B） A. 静态页面缓存 B. 动态页面缓存 C. 页面片段缓存 D. 数据缓存 2. Mapreduce 适用于（D） A.任意应用程序 B.任意可在windows servet2008 上运行的程序 C.可以串行处理的应用程序 D.可以并行处理的应用程序 1. 云计算的特点？（AB CDE） A．大规模 B.平滑扩展 C.资源共享 D.动态分配 E.跨地域 2. 与传统的分布式程序设计相比，MapReduce 封装了（ABCD）等细节，还提供了一个简单而强大的接口。 A. 并行处理 B. 容错处理 C. 本地化计算 D. 负载均衡 3. 云存储解决方案价值有哪些？（ABCD） A. 海量小文件的高效管理 B. PB级的存储空间和线行扩展能力 C. 可动态提升的性能 D. 数据高可靠性 4. 目前，选用开源的虚拟化产品组建虚拟化平台，构建基于硬件的虚拟化层，

可以选用（BCD） A. Xen B. VMware C. Hyper-v D. Citrix 5. 在云计算中，虚拟层主要包括（ABC） A.服务器虚拟化 B.存储虚拟化 C.网络虚拟化 D.桌面虚拟化 6. 云安全主要的考虑的关键技术有哪些？（ABC） A.数据安全 B.应用安全 C.虚拟化安全 D.服务器安全 7. Google 文件系统将整个系统的节点分为（ABC）的角色 A.客户端 B.主服务器 C.数据块服务器 D.监测服务器 8. 云计算基础架构的层次结构中包含（ABCD） A.基础设施层 B.中间件层 C.显示层 D.管理层 9. 下列属于Google 云计算平台技术架构的是（ABC） A. 并行数据处理MapReduce B.分布式锁Chubby C. 结构化数据表BigTable D.弹性云计算EC2 10. Hadoop项目包括（ABD） A. Hadoop Distributed File System（HDFS） B. Hadoop MapReduce编程模型 C. Hadoop Streaming D. Hadoop Common 云计算部分： 云计算定义： 云计算模型能以按需方式，通过网络，方便的访问云系统的可配置计算资源共享池(如：网络，服务器，存储，应用程序和服务) 。同时它以最少的管理开销及最少的与供应商的交互，迅速配置提供或释放资源。 1、狭义云计算：是指IT基础设施的交付和使用模式，通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件）。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。 2、广义云计算：是指服务的交付和使用模式，通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT、软件和互联网相关的，也可以是其他任意的服务。 云计算特点： 1、自助式服务：消费者无需同服务提供商交互就可得到自助的计算、资源能力，如服务器的服务、网络存储等。

《分布式计算、云计算与大数据》习题参考解答

第1章分布式计算概述 一、选择题 1，CD 2，ABC 3，ABCD 4，ACD 二、简答题 1，参考1.1.1和节 2，参考1.1.2节 3，分布式计算的核心技术是进程间通信，参考1.3.2节 4，单播和组播 5，超时和多线程 三、实验题 1.进程A在进程B发送receive前发起send操作 进程A进程B 发出非阻塞send操 作，进程A继续运行 发出阻塞receive操 作，进程B被阻塞进程B在进程A发起send前发出receive操作

发出非阻塞send 操作，进程A 继续运行 发出阻塞receive 操作，进程B 被阻塞 收到进程A 发送的数据，进程B 被唤醒 2. 进程A 在进程B 发送receive 前发起send 操作 进程A 进程B 发出阻塞send 操作， 进程A 被阻塞 发出阻塞receive 操作，进程B 被阻塞 进程B 在进程A 发起send 前发出receive 操作

发出阻塞send操作，进程A被阻塞 发出阻塞receive操作，进程B 被阻塞 收到进程A发送的数据，进程B 被唤醒 收到进程B返回的数 据，进程A被唤醒 3.1).在提供阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中在提供非阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中2)．P1，P2，P3进程间通信的顺序状态图 m1 m1 m2 m2 第2章分布式计算范型概述 1.消息传递，客户-服务器，P2P，分布式对象，网络服务，移动代理等 2.分布式应用最广泛最流行的范型是客户-服务器范型，参考节

3.分布式应用最基本的范型是消息传递模型，参考节 4.参考节，P2P应用有很多，例如Napster，迅雷，PPS网络电视等 5.参考节 6.参考节 7.略 8.消息传递模式是最基本的分布式计算范型，适用于大多数应用；客户-服务器范型是最 流行的分布式计算范型，应用最为广泛；P2P范型又称为对等结构范型，使得网络以最有效率的方式运行，适用于各参与者地位平等的网络；分布式对象范型，是抽象化的远程调用，适用于复杂的分布式计算应用等。 9.略 10.中间件又称为代理，中间件为参与对象提供内容抽象，隐藏对象引用，起到中介作用。 11.略 第3章 Socket编程与客户服务器应用开发 一、填空题 1.数据包socket，流式socket 2.无连接方式，面向连接方式 3.数据层，业务层，应用层 4.迭代服务器和并发服务器 5.有状态服务器和无状态服务器 二、简答题 1.API：Application Programming Interface,应用程序编程接口，是一些预先定义 的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能 力，而又无需访问源码，或理解内部工作机制的细节 Socket API：套接字应用程序编程接口，适用于进程间通信的套接字应用程序编程 接口

云计算和大数据基础知识12296

精心整理 云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloudcomputing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 二、 三、 1 );软件2 任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。而资源动态流转，则意味着在云计算平台下实现资源调度机制，资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下，可以启动闲置资源，纳入系统中，提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下，则可以将业务集中起来，而将其他闲置的资源转入节能模式，从而在提高部分资源利用率的情况下，达到其他资源绿色、低碳的应用效果。 3、支持异构多业务体系 在云计算平台上，可以同时运行多个不同类型的业务。异构，表示该业务不是同一的，不是已有的或事先定义好的，而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。 4、支持海量信息处理 云计算，在底层，需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层，需要能够同时支持各类众多的异构的业务;

而具体到某一业务，往往也需要面对大量的用户。由此，云计算必然需要面对海量信息交互，需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。 5、按需分配，按量计费 按需分配，是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术，可以实现计算资源的同构化和可度量化，可以提供小到一台计算机，多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算，在云计算平台实现按需分配后，按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。 四、云计算按运营模式分类 1、公有云 公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过Internet使用，可能是免费或成本低廉的。 烦。B 2 3 五、 六、 1、传统的IT部署架构是“烟囱式”的，或者叫做“专机专用”系统。 图2传统IT基础架构 这种部署模式主要存在的问题有以下两点： 硬件高配低用。考虑到应用系统未来3～5年的业务发展，以及业务突发的需求，为满足应用系统的性能、容量承载需求，往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后，应用系统在一定时间内的负载并不会太高，使得较高配置的硬件设备利用率不高。 整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形，当需要上线新的应用系统时，会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异，更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题，将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大，更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。

大数据与云计算的区别与关系

大数据与云计算的区别与关系 胡经国 一、大数据与云计算的区别 大数据与云计算是两个有着本质区别的科学概念和范畴。它们主要在其定义和特点（特性或特征）以及体系架构、理论技术、服务模式和应用领域等方面都具有本质的区别。对此，本文作者已经或将要作专文论述，在此仅例举一二。 1、定义区别 根据著名的麦肯锡全球研究所给出的定义，大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低4大特征。 而云计算则是指一种基于互联网的计算模式；通过这种模式，共享的软硬件资源和信息，可以按需求提供给计算机和其他设备。 2、定义范围区别 从二者的定义范围来看，大数据要比云计算更加广泛。大数据这一概念从2011年诞生以来，已历经8个年头。中国从积极推动两化融合到深度融合，也有14年之久。再者，从各地纷纷建设大数据产业园可以看出，中国极其看重大数据的发展契机。 3、作用区别 云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。当然，大数据必须有“云”作为基础架构，才能得以顺畅运营。 4、目标受众区别 云计算是CIO（Chief Information Officer，首席信息官——一种新型的信息管理者）等所关注的技术层；而大数据则是CEO（Chief Executive Officer，首席执行官）所关注的业务层产品。 二、大数据与云计算的关系 1、大数据与云计算的关系概述 通常，人们把大数据与云计算的关系比着一个硬币的两面。云计算是大数据的IT基础，而大数据则是云计算的一个杀手级应用。云计算是大数据成长的驱动力；而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，因而就更加需要云计算去加以处理。所以，二者之间的关系是相辅相成的。

课后作业答案云计算与大数据

第一章 1.硬件驱动力网络驱动力 2.西摩·克雷(Seymour Cray) 3.约翰·麦卡锡 4.蒂姆·博纳斯·李 5.吉姆·格雷 6.Java 7.基础设施即服务平台即服务软件即服务 8.(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， Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。 (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。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。 (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，使用云计算比使用本地计算机可靠。

(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，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。 (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。 (6) 按需服务 “云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。 (7) 极其廉价 由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。 云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步做贡献,而不是简单的技术提升。 (8) 潜在的危险性 云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构（企业）手中，而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构（特别像银行这样持有敏感数据的商业机构）对于选择云计算服务应保持足够的警惕。一旦商业用户大规模使用私人机构提供的云计算服务，无论其技术优势有多强，都

云计算和大数据基础知识

云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。 通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。 用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。 云计算的核心理念是资源池。 二、云计算的基本原理 云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。 打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 三、云计算的特点 1、支持异构基础资源 云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。 2、支持资源动态扩展 支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，或者任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的

云计算与大数据是什么关系

云计算与大数据是什么关系? 现在我们提及大数据往往是和云计算联系在一起的，虽然总这样说，但有谁知道云计算和大数据之间的关系，我相信大部分人知道的知识一些皮毛的知识，那下面我们就来具体看一下云计算和大数据到底什么关系。 云计算的关键词在于‘整合’，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。 大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。 大数据处理 他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。 两者关系： 首先，云计算是提取大数据的前提。 信息社会，数据量在不断增长，技术在不断进步，大部分企业都能通过大数

据获得额外利益。在海量数据的前提下，如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身，那么有价值相当于没价值。来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力，对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。 其次，云计算是过滤无用信息的‘神器’. 首次收集的数据中，一般而言，90%属于无用数据，因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据。在大量无用数据中，重点需过滤出两大类，一是大量存储着的临时信息，几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网络数据，价值极低。云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源，可用来过滤掉无用数据，其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。 再次，云计算可高效分析数据。 数据分析阶段，可引入公有云和混合云技术，此外，类似Hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段。当完成数据分析后，提供分析的原始数据不需要一直保留，可以使用私有云把分析处理结果，即可用信息导入公司内部。最后，云计算助力企业管理虚拟化。 可用信息最终用来指导决策，通过将软件即服务应用于云平台中，可将可用

无锡市继续教育大数据与云计算试题及答案

单选题（共30题） 每题只有一个正确选项，选择正确得1分，错误得0分。 1.众所周知，百度和谷歌是非常著名的（B），我们可以通过它们获得很多信息。 A.网络新闻 B.搜索引擎 C.网络购物 D.社交 2.以下哪个不是智慧城市建设过程中面临的共性问题（A）。 A.缺乏资金支持 B.软硬件关联性不强 C.行业创新体系平台的建设欠缺 D.缺乏跨界思维 3.（C）改变了我们的生活出行的方式的一部分，而这一个改变也会导致了我们今天交通方式上的出行需求上的改变和交通模式上的整个变化，包括出行模式上的变化。 A.网络新闻 B.网络视频 C.网络购物 D.搜索引擎

4.（D）的出现，使互联网得到了飞速地发展。 A.台式机 B.笔记本 C.平板电脑 D.智能手机 5.（A）年公布了《中共中央国务院关于全面实施预算绩效管理的意见》。 A.2018 B.2017 C.2016 D.2015 6.从中国IT技术发展来说，中国IT产业未来发展以（D）为业务引擎。 A.社交网络 B.移动互联网 C.云计算 D.大数据 7.以下不属于云计算的服务模型的是（D）。 A.软件即服务 B.平台即服务

C.基础设施即服务 D.资源即服务 8.（A）网上报销使报销环节不用贴票，完全用电子票据替代纸质票据，这是一个社会首创，也是解决社会痛点的工程。 A.差旅电子凭证 B.车票凭证 C.饭票凭证 D.以上都不对 9.我们的上世纪的（D）年代，出现了互联网的技术。 A.60 B.70 C.80 D.90 10.根据IT技术的发展周期来划分，目前我们正处于（D）时代。 A.小型机 B.个人桌面电脑 C.互联网 D.移动云计算 11.大数据面临的主要风险中（C）是本课程中没有提及的。 A.安全风险

4-云计算与大数据课时设计模板

云计算与大数据专业（方向）课程开设计划根据高校的基础特点，将云计算与大数据专业（方向）课程分为四年制与三年制，分别适应于本科院校与高职高专院校。 云计算资源 云计算资源分为软性资源和硬件资源两部分。其中，软性资源是核心资源，硬件为平台支撑或辅助资源。 （1）软性资源 云计算平台重点在于维护阶段，创新在于开发阶段。为了满足高校的课程建设的需要，减轻教师负担，又能和产业需求相结合。云计算资源粗粒度的划分为部署/运维/部署工程师、架构工程师和研发工程师三类。这样一来可以对应高职也可以对应一般本科的课程需求。另外，根据专业属性的不同，还可以针对软件类或网络类的需求进行调配和变化。 云计算技术课程的开设，必须有必要的前置内容支撑，对于维护、部署和运维、架构和研发等工程师都是必备的基本要求。根据产业的基本要求，前置内容需求基础内容如下，根据实践要求，其内容需要精华，而非大而全。 表1-1 云计算前置内容

⊕为可选学项，√为必修项，∕为非学习项 如表1-1中所示，所需要的前置内容主要分为Linux操作系统与编程部分以及Java编程基础部分。可以根据培养类型进行选择，涉及内容不必过深，懂得基本原理以及使用方法即可；后期在实践内容中，会继续强化，从而使学习者得心应手。 在以下云计算相关课程中，高校可以根据自身的培养目标选择课程。 四年制云计算课程： 表1-2 云计算相关内容

⊕为可选学项，√为必修项，∕为非学习项，＆学习部分内容对应学期课程开始计划： 图1.1 四年制云计算学期设计 三年制云计算课程： 表1-3 云计算相关内容 对应学期课程开始计划：

图1.2 三年制云计算学期设计 大数据资源 大数据面临的岗位经过粗粒度划分大体分为运维/部署工程师、应用开发工程师和研发/数据分析工程师等岗位，主要取决于大数据知识涉及到的层次以及广度与深度。大数据教学教育资源也分为软性资源和硬件资源两大部分。 （1）软性资源 软性资源主要指大数据知识的课程体系以及学习过程中所涉及到 的知识体系构成以及案例构成等内容。一般而言，业界认为大数据与云计算在岗位上差别最大的不同点是，前者最终目标关注的是数据分析结果所带来的价值以及过程中采用的技术、方法和手段；后者关注的是平台的稳定性、安全性等平台维护性内容。因此，大数据在进度编排上有自己独特的特点。 大数据资源的编排为了兼容高职和本科院校，同时又能满足网络 工程以及软件设计专业不同的需求。直接按照粗粒度的岗位进行划分，

云计算和大数据基础知识

* 1: 100. 云计算 （一）大数据(BigData) 1. 定义：海量数据或巨量数据，其规模巨大到无法用当前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提取以帮助使用者决策。 2. 特点：1）数据量大（Volume）----- PB 级以上 2）快速（Velocity）----- 数据增长快 3）多样（Variety）----- 数据来源及格式多样 4）价值密度低（Value ）----- 从大量、多样数据中提取价值的体系结构 5）复杂度（Complexity）-----对数据处理和分析的难度大 3.大数据与云计算的关系： 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。 它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。 （二）云计算(Cloud Computing) 1.定义：1）云计算是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。 //分布式计算 2）云计算是通过网络按需提供可动态伸缩的廉价计算服务。 2. 特点：1）超大规模 2）虚拟化 3）高可靠性 4）通用性 5）高可伸缩性 6）按需服务 7）极其廉价 3. 服务类型分类： 1）SaaS （软件即服务:：Software as a Service) //针对性更强，它将某些特定应用软件功能封装成服务如：Salesforce online CRM

2）PaaS （平台即服务：Platform as a Service）//对资源的抽象层次更进一步，提供用户应用程序运行环境如：Google App Engine ,Microsoft Windows Azure 3）IaaS （基础设施作为服务：Infrastructure as a Service）//将硬件设备等基础资源封装成服务供用户使用，如：Amazon EC2/S3 4. 云计算的实现机制（体系结构） 1）SOA （面向服务的体系结构）：它将应用程序的不同功能单元（称为服务）通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。使得其服务能以一种统一的、通用的方式进行交互。 SOA可以看作是B/S模型、XML/Web Service技术之后的自然延伸。 2）管理中间件：（关键部分） 3）资源池层：将大量相同类型的资源构成同构或接近同构的资源池。 4）物理资源层：计算机、存储器、网络设施、数据库和软件等 5. 云计算与网格计算 1）网格是基于SOA、使用互操作、按需集成等技术，将分散在不同地理位置的资源虚拟化为一个整体。 2）关系类似于TCP/IP 协议之于OSI 模型 6. 云计算与物联网 1）物联网有全面感知，可靠传递、智能处理三个特征。云计算提供对智能处理所需要的海量信息的分析和处理支持。 2）云计算架构与互联网之上，而物联网依赖于互联网来提供有效延伸。因而，云计算模式是物理网的后端支撑关键。 * 1.1: 1. Google 云计算原理 （一）文件系统GFS 1）系统架构 2）实现机制:

云计算和大数据的关系

云计算和大数据的关系 -----天互数据 首先、什么是云计算？ 云计算（英语 <，是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备，主要是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意[1]味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。 云计算的特征 (1)资源配置动态化。根据消费者的需求动态划分或释放不同的物理和虚拟资源，当增加一个需求时，可通过增加可用的资源进行匹配，实现资源的快速弹性提供；如果用户不再使用这部分资源时，可释放这些资源。云计算为客户提供的这种能力是无限的，实现了IT资源利用的可扩展性。 (2)需求服务自助化。云计算为客户提供自助化的资源服务，用户无需同提供商交互就可自动得到自助的计算资源能力。同时云系统为客户提供一定的应用服务目录，客户可采用自助方式选择满足自身需求的服务项目和内容。 (3)以网络为中心。云计算的组件和整体构架由网络连接在一起并存在于网络中，同时通过网络向用户提供服务。而客户可借助不同的终端设备，通过标准的应用实现对网络的访问，从而使得云计算的服务无处不在。 (4)资源的池化和透明化。对云服务的提供者而言，各种底层资源（计算、储存、网络、资源逻辑等）的异构性（如果存在某种异构性）被屏蔽，边界被打破，所有的资源可以被统一管理和调度，成为所谓的“资源池”，从而为用户提供按需服务；对用户而言，这些资源是透明的，无限大的，用户无须了解内部结构，只关心自己的需求是否得到满足即可。 云计算和大数据的关系 本质上，云计算与大数据的关系是静与动的关系；云计算强调的是计算，这是动的概念；而数据则是计算的对象，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的存储能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大数据需要处理大数据的能力（数据获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的存储设备提供的主要是数据存储能力，所以可谓是动中有静。如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！ 大数据技术和云计算的关系 大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的技术、产品将不断涌现，将有可能IT行业开拓一个新的黄金时代。大数据本质也是数据，其关键的技术依然逃不脱： 1）大数据存储和管理； 2）大数据检索使用（包括数据挖掘和智能分析）。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为企业业务经营的好助手，甚至可以改变许多行业的经营方式。． 大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径 大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：

云计算和大数据技术课程

云计算与大数据课程项目设计任务书 一、题目简介 近几年，随着新技术的出现和发展，尤其是云计算技术的出现，以及大数据的运用，对网络技术带来了革命的转变，学校如何顺应时代发展并将新技术应用于校园信息化建设中，改变传统的教学模式和学习模式至关重要。作为学校机房建设长期存在几个难题：建设成本高、管理维护困难、更新换代快。本设计将以学校机房建设为目标，将云计算技术合理运用到机房建设中，合理、高效地完成实践教学，解决学校机房在运行维护中出现的各种问题。 通过该题目的分析和设计，使学生合理将云技术和大数据运用进行，全面培养软件开发过程中的分析设计、文档规范书写等能力，得到软件工程的综合训练，提高解决实际问题的能力。 二、设计任务 1、查阅文献资料，一般在5 篇以上； 2、针对以云计算和大数据为基础的机房建设设计，锻炼学生的分析、设计能力，培养学生对软件文档规范的书写能力； 3、以机房建设业务为背景，通过调研、分析现有的模式，建立系统模型； 4、完成以云计算和大数据为基础机房建设的详细设计方案以及架构； 5、撰写设计说明书； 三、主要内容、功能及技术指标基于云计算大数据的机房建设的总体目标是：利用云计算相关技术缓解硬件更新、软件的安装、升级和机房安全方面的压力，延长机房维护周期，加大机房安全、减少机房建设投入。 整个设计方案应详细完整的实施过程，包括使用的技术手段，如何进行网络布局，机群的分布，网络的模式和和架构等； 四、设计完提交的成果 1、设计说明书一份，（字数控制在1500-2500 范围，最后打印和提交电子文档）内容包括：

1）封面 2）序言 3）可行性分析，包括学校机房存在的问题，云计算和大数据有何优势以及技术特点等 4）项目开发计划 5）详细设计方案以及架构， 8）参考文献、设计总结等。

《分布式计算、云计算与大大数据》习题参考解答

《分布式计算、云计算与大数据》习题解答参考第1章分布式计算概述 一、选择题 1，CD 2，ABC 3，ABCD 4，ACD 二、简答题 1，参考1.1.1和1.1.2节 2，参考1.1.2节 3，分布式计算的核心技术是进程间通信，参考1.3.2节 4，单播和组播 5，超时和多线程 三、实验题 1.进程A在进程B发送receive前发起send操作 进程A进程B 发出非阻塞send操 作，进程A继续运行 发出阻塞receive操 作，进程B被阻塞 进程B在进程A发起send前发出receive操作

发出非阻塞send 操作，进程A 继续运行 发出阻塞receive 操作，进程B 被阻塞 收到进程A 发送的数据，进程B 被唤醒 2. 进程A 在进程B 发送receive 前发起send 操作 进程A 进程B 发出阻塞send 操作， 进程A 被阻塞 发出阻塞receive 操作，进程B 被阻塞 进程B 在进程A 发起send 前发出receive 操作

发出阻塞send操作，进程A被阻塞 发出阻塞receive操作，进程B 被阻塞 收到进程A发送的数据，进程B 被唤醒 收到进程B返回的数 据，进程A被唤醒 3.1).在提供阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中 receive operation send operation t=1 在提供非阻塞send操作和阻塞receive操作的通信系统中

t=1 receive operation send operation 2)．P1，P2，P3进程间通信的顺序状态图 m1 m1 m2 m2 第2章分布式计算型概述 1.消息传递，客户-服务器，P2P，分布式对象，网络服务，移动代理等 2.分布式应用最广泛最流行的型是客户-服务器型，参考2.2节 3.分布式应用最基本的型是消息传递模型，参考2.1节 4.参考2.3节，P2P应用有很多，例如Napster，迅雷，PPS网络电视等 5.参考2.4节 6.参考2.7节 7.略 8.消息传递模式是最基本的分布式计算型，适用于大多数应用；客户-服务器型是最流行 的分布式计算型，应用最为广泛；P2P型又称为对等结构型，使得网络以最有效率的方

云计算与几种常见计算的区别

云计算与几种常见计算的区别 集群计算(Cluster Computing) 计算机系统中，集群是将多个计算机，如PC或UNIX工作站，多个存储设备，以冗余方式互联，组成一个对用户来说是单一的高可用性的系统。集群计算能够被用来实现负载均衡，对一个企业来说，集群在许多情况下，能够达到高达99.999%的可用性。集群对外界来说，就像是一个唯一的计算机系统，用户好像在使用一台超级计算机，程序跑在集群上就好像在是单服务器上没有什么区别。 分布式计算(Distributed Computing） 分布式计算是一种把需要进行大量计算的数据分割成小块，由多台计算机分别计算，再上传运算结果后，将结果合并起来得出最后结果的计算方式。目前常见的分布式计算项目通常使用世界各地上千万志愿者计算机的闲置计算能力，通过互联网进行数据传输。如分析地外无线电信号，从而搜索地外的生命迹象的SETI@home项目，该项目数据基数很大，超过了千万位数，是目前世界上最大的分布式计算项目，已有一百六十余万台计算机加入了此项目（在中国大陆大约有1万4千位志愿者）。这些项目很庞大，需要惊人的计算量，由一台电脑计算是不可能完成的。 并行计算（Parallel Computing） 并行计算是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。为执行并行计算，计算资源应包括一台配有多处理机（并行处理）的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号，或者两者结合使用。并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。此外还包括：利用非本地资源，节约成本―使用多个“廉价”计算资源取代大型计算机，同时克服单个计算机上存在的存储器限制。为利用并行计算，通常计算问题表现为以下特征：将工作分离成离散部分，有助于同时解决；随时并及时地执行多个程序指令；多计算资源下解决问题的耗时要少于单个计算资源下的耗时。 网格计算（Grid Computing） 网格计算是通过利用大量异构计算机（通常为桌面）的未用资源（CPU周期和磁盘存储），将其作为嵌入在分布式电信基础设施中的一个虚拟的计算机集群，为解决大规模的计算问题提供了一个模型。网格计算的焦点放在支持跨管理域计算的能力，这使它与传统的计算机集群或传统的分布式计算相区别。网格计算的设计目标是解决对于任何单一的超级计算机来说仍然大得难以解决的问题，并同时保持解决多个较小的问题的灵活性。这样，网格计算就提供了一个多用户环境。它的第二个目标就是：更好的利用可用计算力，迎合大型的计算练习的断断续续的需求

大数据与云计算简答题

一、云计算与大数据的定义、特征 1、云计算的定义：是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。（维基百科）一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享软硬件资源和信息，可以按需提供给计算机和其他设备。云计算能够给用户提供可靠的、自定义的、最大化资源利用的服务，是一种崭新的分布式计算模式。 云计算的类型可以分为基础设施即服务（Iaas）、平台即服务（Pass）、软件即服务（Saas）。 2、云计算的特征：超大规模、虚拟化、高可靠性、高可伸缩性、按需服务、极其廉价。 （1）服务资源池化：通过虚拟化技术，对存储、计算、内存、网络等资源化，按用户需求动态地分配。 （2）可扩展性：用户随时随地可以根据实际需要，快速弹性地请求和购买服务资源，扩展处理能力。 （3）宽带网络调用：用户使用各种客户端软件，通过网络调用云计算资源。 （4）可度量性：服务资源的使用可以被监控、报告给用户和服务商，并可以根据具体使用类型收取费用。 （5）可靠性：自动检测失效节点，通过数据的冗余能够继续正常工作，提供高质量的服务，达到服务等级协议要求。 3、大数据的定义：（维基百科）指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过科容忍时间的数据集，即大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而备受关注。 4、大数据的特征（5V特征）： （1）数据体量（Volume）巨大，指收集和分析的数据量非常大，从TB级别跃升至PB 级别； （2）处理速度（Velocity）快，需要对数据进行近实时的分析； （3）数据类别（Variety）大，大数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，包括结构化、半结构化和非结构化等多种数据形式； （4）数据真实性（Veracity），大数据中的内容是与真实世界中的发生息息相关的，研究大数据就是从庞大的网络数据中提取能够解释和预测现实事件的过程。 （5）价值密度低，商业价值（Value）高，通过分析数据可以得出如何抓住机遇及收获价值。 二、云计算安全，可信云以及用户对云计算信任的预期？ 由于云服务的“外包”特性，用户对云提供商是否能够对其数据安全提供保障，对其应用程序是否按照约定的方式安全执行产生了怀疑，亦即云服务的可信性问题。云服务的可信问题不仅指服务计算环境受其开放、共享等特点而导致服务结果可能受云服务提供商的主观意志等因素导致的不可信。 用户对云服务的安全怀疑主要集中在客观与主观两个方面：客观来说，云计算的集中服务模式使其更容易成为安全攻击的目标，而云计算技术的大规模分布式处理也大大增加了安全管理的难度，因此服务商是否具有足够的安全管理能力来保证用户信息安全值得怀疑；主观方面，由于云计算模式下，用户信息的存储、管理以及应用处理都在云服务方完成，用户丧失控制权，此时如何保证服务方忠实履行自己的服务协议，保证服务质量，并且不会通过自己的特权来违规使用用户资源获利成为必须要解决的问题。 如果云服务的行为和结果总是与用户预期的行为和结果一致，那么就可以说云服务是可信的。要讨论云服务的可信性，需要明确3个方面的问题： 1）用户的界定。不同用户拥有的信息安全敏感度不同，对于云安全性认定也不同。

大数据云计算环境下的数据安全

大数据云计算环境下的数据安全 发表时间：2019-06-05T14:58:42.027Z 来源：《中国西部科技》2019年第5期作者：贾同凯[导读] 目前我们处于信息化的时代，同时云计算与大数据也得到了快速的发展，本文对云计算和大数据的内涵进行分析，多方面的论述了云计算的大数据存在的安全隐患问题，并且提出了相应的保护措施，从而推动我国云计算平台服务的不断发展。 中车大连机车车辆有限公司在信息化的时代背景下，云计算服务得到了广泛的应用与传播，其成为我国信息产业发展的主要方向。飞速发展的信息化要在云计算服务的指导下进行一次科学有效的技术改革。云计算服务对我们社会的发展来说是至关重要的，但是在发展过程中存在着一些问题，其安全性一直没有得到有效的解决。因此要对大数据安全隐私保护问题进行有效的讨论与分析，从而使云计算更好地给人们提供便利。 一、云计算与大数据的概念 1.1云计算 云计算主要依靠互联网技术，对传统的计算模式进行突破，利用云平台给用户提供信息，同时做到信息共享，更好地满足计算机和网络设备的需求。利用云计算可以使信息行业的工作效率有效的提高，云计算这种方式具有一定的先进性，符合时代的发展，更好地满足社会的需求。 1.2大数据 大数据拥有着很多数据量，如果用传统的数据管理方式不利于开展管理和处理的工作，因此要利用信息技术对数据进行存储与处理，使海量资料得到有效的管理，大数据在处理和管理数据方面充分的发挥着自身的作用。 二、基于云计算的大数据安全隐私问题 2.1基于云计算的数据隐私 在云计算的网络环境中，数据的安全隐私问题十分的复杂，而且认识问题所涉及的内容比较多，因为有不同用户，所以对需求的侧重点也不同，对用户的数据进行保护。当用户进行搜索的时候，要对用户的搜索内容与范围等进行保护，要根据用户需求对用户数据的隐私内容进行保护。总之要根据用户的不同需求对数据信息进行有效的保障工作，同时要做到有侧重点的进行。 2.2云计算平台数据的安全隐私服务 用户的安全隐私对于云计算来说是十分重要的，面对云计算平台数据中的安全隐私问题要进行充分的考虑，因此云平台要使用相关的技术进行云计算服务，从而使安全隐私得到保障。如果有用户将数据通过云服务存储的云计算平台中，当使用这些资料的时候要得到授权，以此保证数据的安全使用。云平台安全隐私服务方面，要符合我国信息时代的需求，这样也有利于我国经济社会的发展，因此云计算的工作人员要格外关注这些问题。 2.3常见的基于云计算的大数据安全隐私问题探讨与思考 目前云计算平台对于我国的经济发展来说起到了至关重要的作用，推动着我国经济的不断提高，但是在使用过程中还存在着一系列的安全问题，这就对我国云计算平台有着负面的影响。因此要对大数据安全隐私问题进行探讨与思考。 （1）用户加密方面。有些用户为了应用平台上的存储服务功能，用户会通过特定的算法对相关的个人信息进行有效的处理与加密，从而有效地提高信息的安全性。但是对于云计算平台来说，框架设计还存在着不科学的现象，就会在对数据进行分析的时候出现错误，不能很好地进行加密处理，因此云计算的相关工作人员要重视该问题。 （2）保证远程数据的完整性。使用云计算平台的用户要根据相关的规定对数据进行上传，但是在上传的过程中数据的完整性会有一定的难度，如果数据没有完整的上传，就会对用户造成很大的影响，也会对云服务平台的能力产生负面影响，所以要对云计算数据的完整性问题进行解决。 （3）数据计算的隐私保护方面。相关的部门要重视数据计算的信息和结果，还要使云计算平台的安全保护规模加大，这样可以使信息减少泄露的情况。 2.4常见的影响大数据数据隐私的安全问题 在大数据的云服务平台中安全隐私问题，主要出现在存储数据方面。在对数据进行存储的过程中，会涉及到信息的安全性问题。因此相关的部门要考虑到大数据的特点，同时根据云计算平台的发展情况对大数据的特征进行有效的考虑并加以重视，使安全隐私问题得到有效的解决，如果没有及时的解决，就会受到来自数据厂商、服务提供商和外部入侵者带的威胁，这样就会造成严重的后果。因此要从云计算服务的角度入手，做好大数据的安全隐私问题。 （1）大数据在云计算平台的应用问题中，数据拥有者会造成用户隐私的侵害，同时也要考虑到拥有者对数据的控制能力是存在一定局限性的，对于侵害问题有效解决难度就会加大。 （2）由于应用提供商的技术或者在对待数据进行处理的时候，没有较为完善的服务体系，这样就会使数据信息在云平台的安全性受到威胁，相关的工作人员要对这一点格外的关注，提高云平台服务水平。 （3）当大数据信息应用到云平台服务当中时，所包括的技术性问题具有一定的复杂性，同时互联网又具有一定的多样性和开放性，所以在这种环境下就会导致大数据出现安全问题，所以要对安全性问题进行有效的解决，使云计算可以具有一定的可靠性，让更多的人使用云计算。 三、基于云计算的大数据安全隐私保护措施 云计算大数据的有关部门要根据实际情况，对数据进行科学有效的保护措施，提高我国云计算平台的服务。为了更好地使大数据的安全隐私得到有效的保障，云服务供应商应该利用隐式机制来使云计算具有一定的安全可靠性。这种机制是使用加密的形式，只能在搞清楚矩阵中所有元素的信息时，才可以对平台的内容进行获取，这样可以提高安全性，同时具有一定的实践效果。利用隐式机制的安全措施可以使云计算平台充分发挥自身的优势，更好地满足用户的需求，同时还有利于云计算的安全性能有效的提高。 结束语：目前我们生活在信息化的时代，云计算平台得到了广泛的应用，但是其中会涉及到安全隐私问题，所以要对这些问题进行深入的研究与思考，找到相应的解决措施，从而有效地提高云计算的安全性，更好地解决存在的问题，推动我国社会的稳定发展，让云计算更好地为人们提供便利。