原文链接：
1、大数据现象是如何形成的？
(1)数据生成方式的变化
（2）人类活动越来越依赖数据
（三）各行各业越来越依赖大数据手段开展工作
当数据量、数据复杂度以及数据处理的任务要求超过传统数据存储和计算能力时，称为“大数据（现象）”。
大数据，又称海量数据，是指海量、高增长、多样化的信息资产，需要新的处理模式具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力。 “大数据”的概念最早由 Meyer 和 在《大数据时代》中提出，指的是利用所有数据而不是随机分析（抽样调查）的捷径进行分析处理。 大数据具有4V特征，即（海量）、（高速）、（多样性）、价值。
2. 新摩尔定律的含义是什么
世界上每18个月新增的信息量是计算机历史上所有信息的总和。
3、云计算有哪些特点
(1)规模非常大
“云”已具有相当规模。 云计算已经拥有超过100万台服务器，谷歌、IBM、微软、雅虎等“云”都拥有数十万台服务器。 企业私有云一般拥有数百或数千台服务器。 “云”可以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何地点、使用各种终端获取应用服务。 所请求的资源来自“云”而不是固定的有形实体。 应用程序在“云”中的某个地方运行，但用户实际上不需要知道或担心应用程序在哪里运行。 我们所需要的只是一台笔记本电脑或者一部手机，我们所需要的一切都可以通过网络服务来实现，甚至包括超级计算这样的任务。
(3)高可靠性
“云”通过数据多副本容错、计算节点同构互换等措施保证服务的高可靠性。 使用云计算比使用本地计算机更可靠。
(4) 多功能性
云计算不针对特定应用，在“云”的支持下可以构建多种应用，并且同一个“云”可以同时支持不同应用的运行。
(5) 高扩展性
“云”的规模可以动态扩展，以满足应用和用户规模增长的需求。
(6) 按需服务
“云”是您按需购买的庞大资源池； 云可以像自来水、电和煤气一样计费。
(7) 极其便宜
由于“云”特殊的容错措施，可以用极其廉价的节点组成云，而“云”的自动化集中管理使得大量企业无需承担日益高昂的成本的数据中心管理。 与传统系统相比，有了很大的提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，往往只需要花几百美元就能完成以前需要数万美元、几个月的任务几天内完成。
云计算未来可以彻底改变人们的生活，但同时我们也要关注环境问题，这样才能真正为人类的进步做出贡献，而不是简单地改进技术。
（八）潜在危险
云计算服务除了提供计算服务外，还必须提供存储服务。 但云计算服务目前垄断在民间机构（企业）手中，只能提供商业信用。 政府机构和商业组织（尤其是银行等持有敏感数据的商业组织）在选择云计算服务时应保持足够的警惕。 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么强大，这些私人机构都将不可避免地把整个社会束缚在“数据（信息）”的重要性上。 对于信息社会来说，“信息”至关重要。 另一方面，云计算中的数据对于数据所有者以外的用户来说是保密的，但对于提供云计算的商业组织来说确实没有任何秘密可言。 所有这些潜在的危险都是商业组织和政府机构在选择云计算服务，特别是国外机构提供的云计算服务时必须考虑的重要前提。
4、云计算按照服务类型可以分为几类
三大类：基础设施即服务（IasS）、平台即云服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）
5. 云计算技术架构分为哪几层？
云计算技术架构分为四层：物理资源层、资源池层、管理中间件层和SOA（面向服务架构）构建层
6.简述.0和.0的优缺点，比较两者的区别和联系
1）从整体框架来看
2）从计算框架来看
7.简述解压包部署的缺点
麻烦且容易出错
8.尝试从架构上分析优缺点
1.HDFS的缺点：
无法实现低延迟：由于针对高数据吞吐量进行了优化，牺牲了获取数据的延迟，因此不适合低延迟的数据访问。 对于低延迟的访问需求，Hbase是更好的选择，不适合大量小文件存储：由于文件系统的元数据存储在内存中，因此文件系统可以存储的文件总数为受内存容量限制。 根据经验，每个文件、目录、数据块的存储信息大约需要150字节。 不适合多个用户写入和修改文件：.0 虽然支持追加文件的功能，但不建议在HDFS上修改文件，因为效率较低。 对于上传到HDFS的文件，不支持文件修改，HDFS适合一次写入多次读取的场景。 HDFS不支持多个用户同时进行写操作，即只有一个用户可以同时进行写操作。
2.HDFS的优点：
高可靠性。 人们可以依赖一点点存储和处理数据的能力。 高可扩展性。 它在可用的计算机集群之间分发数据并完成计算任务，可以轻松扩展到数千个节点。 效率。 它可以在节点之间动态移动数据，保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。 高容错性。 可以自动保存数据的多份副本，并且可以自动重新分配失败的任务。 低成本。 与一体机、商业数据仓库、数据集市如Z-Suite等相比，它是开源的，因此项目的软件成本会大大降低。 附带一个用Java语言编写的框架，因此在Linux生产平台上运行是理想的。 上的应用程序也可以用其他语言编写，例如 C++。 9、虚拟化技术在云计算中发挥关键作用在哪里
虚拟化技术在云计算中的运用主要体现在数据中心的虚拟化上。 它有四种表现形式，即服务器虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化和桌面虚拟化。
10、比较、XEN等虚拟化产品的关键技术以及云计算技术提供的支持
为了让内存能够被不同的虚拟机共享，Xen在虚拟内存（也叫虚拟地址）和机器内存（也叫物理地址）之间引入了一个中间地址。 客户操作系统看到的就是这个中间地址。 ，不是机器的实际地址，所以guest OS感觉它的物理地址是从0开始的“连续”地址。事实上，xen实际上是将这一层的中间地址映射到机器地址上，只不过可以是不连续的，这保证了所有物理内存可以任意分配给不同的guest OS。
提供云基础设施与管理、云应用平台、终端用户计算等多层次解决方案，主要支持企业级组织利用服务器虚拟化技术实现当前数据中心向云计算环境的转变。
目前的网络虚拟化技术主要是通过网络中的网元来实现，通过这些网元，可以将部署在数据中心内的物理主机上的虚拟机以与物理环境相同的方式互连起来。
11、服务器虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化的实现方法有哪些
服务器虚拟化分为常驻虚拟化和裸机虚拟化： 1. CPU 虚拟化 2. 内存虚拟化 3. I/O 设备虚拟化
存储虚拟化：基于主机的存储虚拟化、基于存储设备的存储虚拟化、基于网络的存储虚拟化
数据中心网络虚拟化分为三个方面：核心层、接入层和虚拟机网络虚拟化
异构存储介质的互联和统一管理。 存储虚拟化的核心任务是兼容各种属性的存储设备，屏蔽不同的物理特性，为用户提供统一的虚拟逻辑设备访问方式。 通过网络连接的各种物理存储设备以虚拟卷的形式呈现给用户。 然而，用户关注的是存储容量和数据安全策略，而存储容量的物理分配对用户来说是透明的。 存储虚拟化管理系统及其兼容协议屏蔽了存储网络中连接的各种设备的差异。 它简化了逻辑存储设备的管理、配置和分配，为用户提供在线划分、扩展、存储配置、在线添加和更换存储设备的虚拟化存储管理技术。
数据共享冲突和一致性。 数据共享是存储虚拟化的主要功能之一。 基于网络的虚拟存储对数据共享和访问提出了很高的要求。 存储在不同物理存储中的数据在操作系统之间以及操作系统与数据仓库之间作为数据进行复制。 共享带来便利，但同时必须精心设计锁机制算法、备份分配算法、缓存一致性技术，保证数据完整性。
透明的数据存储和容错灾难恢复策略。 数据的透明访问需要虚拟存储屏蔽存储设备的物理差异，系统根据资源特点和用户需求自动调度和利用存储资源，方便用户对数据进行复制、镜像、备份和实现逻辑卷的基础。 虚拟设备级数据快照等功能。
虚拟存储系统必须根据数据的安全级别建立容错、容灾机制，克服因系统误操作、单点故障、意外灾难等因素造成的数据丢失。 系统必须在各种机制下对用户透明地实施数据备份、数据系统容错、灾难预警和自动恢复等策略。
性能优化和负载平衡。 存储系统应该从全局的角度，根据不同存储设备的特点，对存储系统进行优化。 应根据不同存储的存储响应时间、吞吐量和存储容量来安排多级存储架构，从而实现数据的多级缓存和存储。 数据预取功能。
根据用户的需求安排不同的存储策略，实现数据的按需访问，精心设计I/O平衡策略，根据具体物理设备合理分配用户I/O请求，采用条带化方式、数据分区、Space-采用时间负载区分、数据主动访问和数据超预取策略来提高数据访问效率。 为了进一步提高访问效率，还可以采用基于存储对象的存储主动服务策略来完善数据主动预测服务。
数据安全访问策略。 基于网络的存储必须控制访问。 虚拟存储系统必须避免未经授权的数据访问和恶意攻击。 透明存储服务带来的数据安全必须通过虚拟化管理软件来实现，从而实现安全访问。 策略有很多种，比如基于密钥的认证管理、数据加密策略、在存储体上增加一层可信管理节点等都是可行的方法。
高可靠性和可扩展性。 高可靠性和可扩展性是虚拟存储系统的必备特征，系统应采用高效的故障预测、故障检测、故障隔离和故障恢复技术来保证系统的高可靠性。
虚拟存储系统应实现在不中断正常存储服务的情况下任意扩展存储容量和存储服务，透明地添加和更换存储设备，并且虚拟存储系统还应具有自动发现、安装、检测和管理不同类型存储设备的能力。
12. 什么是
是一个数据中心云计算开放平台，管理计算、存储和网络资源
是一个由 NASA（美国国家航空航天局）许可并共同开发和发起的免费软件和开源项目。
它是一个开源的云计算管理平台项目，由几个主要组件组成来完成具体的工作。 支持几乎所有类型的云环境，项目目标是提供一个实现简单、可大规模扩展、标准丰富、统一的云计算管理平台。 基础设施即服务 (IaaS) 解决方案通过各种补充服务提供，每个服务都提供用于集成的 API。
