云端

目录第一章 云端 Hadoop 优势第二章 云服务供应商概览及对比第三章 实例第四章 网络与安全第五章 存储第六章 在 AWS 中设置第七章 在 GCP 中设置第八章 在 Azure 中设置第九章 集群部署第十章 高可用性第十一章 Apache Hive 关系型数据第十二章 Spark 复杂分析第十三章 价格和性能第十四章 网络拓扑第十五章 集群管理模式第十六章 备份和恢复

快速上手： 创建腾讯云账号 新建云开发环境，选择“免费环境” 开通“内容管理”并获取云环境ID 获取SecretId和SecretKey 环境搭建： 安装 CloudBase CLI 和 Next.js 从 GitHub 克隆代码

在云端数据存储的领域，元数据、计算和存储的分离是实现高可用、高并发和良好扩展性的关键。这种新型对象存储系统有望取代传统的HDFS。

GFS：可扩展分布式文件系统，提供高性能和容错性 BigTable：可扩展的分布式数据库，用于存储海量数据 MapReduce：分布式计算框架，可并行处理海量数据集 这些技术被广泛应用于 Google 的服务和研发工作中，成功满足了存储和计算需求

随着各种软件系统日益复杂，特别是在云环境中部署后，传统的节点登录查看日志已经不再现实。安全性考量使得直接访问物理节点成为不可能。现今大规模软件系统普遍采用集群部署，每个服务启动多个相同的POD提供服务，每个容器产生独立的日志，使得分布式日志查看更加困难。在云时代，需要一个集中收集和分析日志的解决方案。收集后，可以进行各种统计分析，充分利用ELK等流行工具。

使用 ESP8266 微控制器、Arduino 和传感器，通过 RedisLabs 云端平台构建物联网应用，实现设备与云端无缝交互。

Lemon-engine是一个在AWS Cloud上运行的工具，用于实现DynamoDB、Redis和Elasticsearch之间的自动节点同步。它通过DynamoDB的更新流来接收数据变更并将其同步到Elasticsearch。

这篇报告适用于中国传媒大学信息与通信工程学院的《媒体资源存储与云端解析技术》课程实验。报告涵盖了媒体数据库与云存储的相关内容。

在当前数字化时代，大数据已成为企业和组织的核心竞争力。利用AWS构建云上的数据仓库可以帮助企业高效、安全地存储、分析并提取价值。本教学资源将详细探讨如何利用AWS服务来建立一个功能强大的云上数据仓库系统。我们要理解数据仓库的基本概念。数据仓库是一个集中式、面向主题、集成、非易失且随时间变化的数据集合，主要用于支持管理决策。AWS提供了一系列服务，使得在云端搭建这样的系统变得简单且高效。1. Amazon Redshift：AWS的完全托管型数据仓库服务，使用列式存储优化大规模数据分析。Redshift允许用户轻松地将PB级别的数据加载到仓库中，并与SQL兼容，便于分析。它支持多种数据源的连接，

云计算中的数据库在云化进程中面临挑战，数据规模巨大且结构复杂，传统关系型数据库的局限性在此显现。现代互联网应用往往不需复杂查询，这对传统数据库形成挑战。云计算要求高度伸缩性和应变能力，而传统关系型数据库在多节点环境下表现不佳。为应对这些挑战，商业数据库通过改进或采用新型结构如Key/value，以满足云计算的严苛需求。