基于大数据与云计算的文旅服务平台

关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说，分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化；大数据就是海量数据的高效处理。

虽然上面的一句话解释不是非常的贴切，但是可以帮助你简单的理解二者的区别。另外，如果做一个更形象的解释，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用，在云计算领域目前的老大应该算是Amazon，可以说为云计算提供了商业化的标准，另外值得关注的还有VMware（其实从这一点可以帮助你理解云计算和虚拟化的关系），开源的云平台最有活力的就是Openstack了；

大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用（因为MapReduce开发复杂），所以PigLatin和Hive出现了（分别是Yahoo！和facebook发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献），为

　　摘要：在现代化科学技术的发展应用下，大数据技术应用发展的研究越来越重视。本文通过在对大数据技术应用的研究过程中，按照云计算技术和大数据技术应用的需求，将两种技术应用结合在一起设计了专门的技术应用平台，其技术应用中的平台设计控制分为系统平台设计需求和系统平台设计方案两部分。希望本文的研究，能够为云计算技术应用和大数据平台挖掘技术的应用提供参考。

　　21世纪是信息化技术高速发展时代，在这种时代背景下的技术发展中，针对于数据技术的处理和挖掘也越来越重视，并且在整个技术的应用控制中，不断地按照其技术应用控制中的技术进行对应的技术控制整改。结合大数据技术和云计算技术的应用，设计专门的技术应用整合平台是可行的，在该平台的应用中进行数据的技术控制处理，可以满足整个云计算技术应用和大数据技术处理的控制性能提升，保障技术处理控制中的技术平台设计能够为数据处理技术控制奠定基础，以此提升技术的处理性能。

　　一、云计算技术应用下大数据挖掘平台设计需求分析

　　在现代化技术的发展应用下，已经实现了云计算技术应用和大数据技术应用的控制性能提升，并且在技术的应用发展之下，在不断地转变技术应用控制整合，将云计算技术应用和大数据技术应用整合，能够保障在技术的应用控制中，能够

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返回 大数据与云计算? >测验 >结课测验 >结课测验 结课测验 (共40道题，满分100.00分)

测验截止时间 2016-12-12 23:59 有效提交次数1次，已提交0次。 1

多选 云计算的三个层次可以分为： A. IaaS . B. PaaS. C. AWS D. SaaS. 2

多选 关于2011年新发布的Cloud Foundry平台下列描述正确的有： A. 使用开放源代码 √ B. 只支持java

C. 由VMware公司研发. √ D. 支持多语言 多框架. √3

多选 Cloud Foundry公有云服务平台的注册需要用到： A. 身份证号码 B. QQ

C. 邮箱 √ D. 手机号码 √ 4

单选 在安装完Cloud Foundry客户端工具以后，在客户端使用以下哪个命令，就可以登录到Cloud Foundry云平台？ A. cf login √ B. cf push 5

单选 默认的Cloud Foundry在发布应用的时候，会启动（ ）个应用的实例来提供服务。 A. 2 B. 3 C. 4 D. 1 √ 6

多选 Cloud Foundry可以通过以下哪些工具来进行

中小企业公共服务平台方案建议书

引 言............................................................... 3

第一章 背景 ....................................................... 3

第一节 现状分析 ................................................. 3

第二节 平台建设的必要性 ......................................... 7

第三节 平台建设的意义和价值 ..................................... 8

第二章 指导思想、基本原则和建设目标 ............................... 9

第一节 指导思想 ................................................. 9

第二节 基本原则 ................................................ 10

第三节 建设目标 ...............................

技术<

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颠性技覆变术革低

《云计算与大数据分析》教学大纲

课程编号：1208137 编写人： 刘志明

开课学期：春季学期 开课单位：计算机科学与技术学院 课程中文名称：云计算与大数据分析

课程英文名称：Introduction to Modern Systems Engineering

主讲教师：刘志明 教授 总学时：32， 其中：理论 24学时 实验：8学时 学分： 2学分 课程性质：非学位课 考核方式：考查 先修课程：操作系统、数据库原理、面向对象程序设计

一、课程教学目的（说明本课程与专业培养目标、研究方向、培养要求）与要求（限300字）：

云计算和大数据正在引发全球范围内深刻的技术和商业变革,已经成为IT行业主流技术。云计算通过分布式操作系统、虚拟化、并行计算、弹性计算、效用计算等关键技术，为大数据提供了基础物理平台，大数据是落地的云，技术涵盖了从数据的海量存储、处理到应用多方面的技术，包括数据采集、海量数据存储、非关系型数据管理、数据挖掘、数据可视化以及智能分析技术如模式识别、自然语言理解、应用知识库等。

本课程为计算机、软件工程硕士生开设的一门专业选修课程，主要学习云计算和大数据处理的相关原理和技术，结合核

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基于云模型的大数据典型相关分析方法

作者：李宇

来源：《中国新通信》2015年第17期

【摘要】 随着科学技术的不断更新发展，传统的大数据典型相关分析方法已经不能满足人们的需求。因此，就需要加强该分析方法的进一步研究。一种基于云模型的大数据典型分析方法被提了出来。本文主要结合云模型的内容以及大数据典型相关分析的现状，对基于云模型的大数据典型相关分析方法进行深入的研究，并总结出影响大数据环境下，典型相关分析系数误差的影响因素，为该类研究奠定了坚实的理论基础，从而推动了大数据典型相关分析的研究进程。

【关键词】 云模型 大数据 典型相关分析 方法

大数据主要是指需要利用新的处理模式才能具备较强的洞察力、决策力以及流程优化能力的多样化、高增长率和巨量的信息资产。它主要具备数据体量大、类型繁多、价值密度低以及处理速度快等特征。这些特征加大了挖掘大数据的难度。随着大数据PB级规模的出现，传统的大数据典型相关分析方法已经不能满足其需求。因此，就要加强对大数据典型相关分析方法的创新研究。在这一背景下，一种根据云模型的大数据典型相关分析方法被提上了日程

智能交通大数据综合服务平台方案

1.概述

2.随着经济发展、城市化进程的加快以及城市规模不断扩大，机动车拥有量及道路交通流急剧增加，城市紧缺的土地资第一文库网源和高密度的土地利用模式，使得交通供给与交通需求之间的矛盾日益突出，交通拥堵、停车困难、环境恶化等交通问题不断加剧，影响了城市的可持续发展及人民生活水平的提高，阻碍了经济的发展。大城市也面临同样的问题，近年来机动车保有量持续快速增长，高峰交通拥堵日益加剧，交通发展面临严峻形势和新的挑战。很多城市在市区主要范围内实施“错峰限行”等交通管理措施。采取调控交通需求削减交通需求总量其原因之一是城市道路已经难以通过基础设施规划建设来改善交通。另一方面,如何利用智能交通系统(ITS)来缓解交通、提升交通效率也是可以着力的一个方向。目前各交通管理部门建立了功能相对完善的交通指挥控制中心，包括交通信号控制系统、道路交通监控系统、交通诱导显示系统、停车管理系统、交通违章处理系统等，初步实现了交通信号控制、道路监控、交通信息综合查询、有/无线指挥调度及交通诱导等基础功能。ITS的各种信息采集技术（如微波采集技术、视频采集技术、环形线圈感应式采集技术等）被广泛地运用于交通数据采集，公安交管部门不仅具备了交通基

智能交通大数据综合服务平台方案

1.概述

2.随着经济发展、城市化进程的加快以及城市规模不断扩大，机动车拥有量及道路交通流急剧增加，城市紧缺的土地资第一文库网源和高密度的土地利用模式，使得交通供给与交通需求之间的矛盾日益突出，交通拥堵、停车困难、环境恶化等交通问题不断加剧，影响了城市的可持续发展及人民生活水平的提高，阻碍了经济的发展。大城市也面临同样的问题，近年来机动车保有量持续快速增长，高峰交通拥堵日益加剧，交通发展面临严峻形势和新的挑战。很多城市在市区主要范围内实施“错峰限行”等交通管理措施。采取调控交通需求削减交通需求总量其原因之一是城市道路已经难以通过基础设施规划建设来改善交通。另一方面,如何利用智能交通系统(ITS)来缓解交通、提升交通效率也是可以着力的一个方向。目前各交通管理部门建立了功能相对完善的交通指挥控制中心，包括交通信号控制系统、道路交通监控系统、交通诱导显示系统、停车管理系统、交通违章处理系统等，初步实现了交通信号控制、道路监控、交通信息综合查询、有/无线指挥调度及交通诱导等基础功能。ITS的各种信息采集技术（如微波采集技术、视频采集技术、环形线圈感应式采集技术等）被广泛地运用于交通数据采集，公安交管部门不仅具备了交通基

《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

进程A进程B发出非阻塞send操作，进程A继续运行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被阻塞进程B在进程A发起send前发出receive操作

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被唤醒发出阻塞receive操作，进程B被阻塞

进程A进程B发出阻塞receive操作，进程B被阻塞发出阻塞send操作，进程A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