云计算与大数据期末总结：浪潮、技术与关键点

云计算和大数据是现代IT领域的重要组成部分，它们在信息化浪潮中扮演着关键角色。本次期末总结涵盖了多个核心知识点，包括三次信息化浪潮的发展脉络、大数据平台的集群基础、信息科技的核心问题及技术支撑、大数据的特点、数据处理范式、思维方式的转变、关键技术以及大数据、云计算和物联网之间的关系。 1. **三次信息化浪潮** (P3): 信息化浪潮指的是信息科技的三次重大变革，分别是电子数据处理（EDP）、客户机-服务器（Client-Server）和互联网（Internet），这些浪潮推动了数据处理方式的革新。 2. **大数据平台** (P3): 数据平台在集群环境中运行，如Hadoop，通过分布式处理来应对海量数据，存储容量的扩大、CPU处理能力的提升和网络带宽的增长为其提供了技术支持。 3. **信息科技的核心问题** (P3): 包括信息存储、信息传输和信息处理，这三个方面分别对应着三次信息化浪潮中的数据管理需求、通信基础设施建设和数据处理能力的提升。 4. **大数据技术支撑** (P3): 存储容量的扩展、处理能力的增强和网络带宽的增加，为大数据时代的数据处理提供了硬件基础。 5. **大数据特点** (P7): 数据量大、多样性、处理速度、价值密度低和真实性，这些都是大数据区别于传统数据的关键特性。 6. **数据计量单位** (P8): 提供了不同数据量级的换算标准，如1GB、TB、PB等，有助于理解大数据的规模。 7. **数据处理范式** (P10): 分别包括实验数据处理、理论分析、计算密集型任务和数据驱动的方法，展示了不同的数据处理策略。 8. **大数据思维影响** (P11): 鼓励全样本分析、注重效率而非精确度、强调相关性而非因果关系，体现了大数据处理中所倡导的新型思维方式。 9. **大数据关键技术** (P14): 分布式存储（如HDFS）和分布式处理（如MapReduce）是大数据分析的核心技术。 10. **大数据计算模式** (P15): 云计算、大数据和物联网共同塑造了现代IT环境，它们在资源利用、服务提供和设备连接上各有侧重。 11. **云计算核心技术** (P19): 包括虚拟化、分布式存储、分布式计算和多租户架构，以支持弹性和资源共享。 12. **物联网架构** (P21): 物联网将物理世界与网络连接，包括感知层、网络层、处理层和应用层，展示了其层级结构和关键技术。 13. **大数据、云计算和物联网的区别** (P26): 每个领域各有侧重，大数据关注数据处理，云计算注重资源整合与服务，物联网致力于物与物的互联。 14. **Hadoop平台** (P28): 是一个开源分布式计算框架，支持MapReduce和HDFS，用于大规模数据处理。 15. **Hadoop特性** (P29): 高可用性、高效性、可扩展性、容错处理、低成本以及跨平台支持和多语言支持。 16. **HDFS发展与组件** (P31-P43): HDFS作为Hadoop的核心组件，经历了版本升级，块大小从64MB到128MB，有NameNode、DataNode等关键节点构成，以及客户端、主从节点的设计。 这次期末总结全面概述了云计算和大数据领域的核心概念和技术，对于理解和应用这些技术具有重要的参考价值。