分布式系统与大数据（分布式和大数据的关系）

本篇目录：

1、大数据存在的安全问题有哪些?2、20分钟看懂大数据分布式计算3、分布式文件系统技术分析需要包含哪些,HDFS算作是其业界产品吗?_百度...

大数据存在的安全问题有哪些?

1、云安全性不足 大数据系统收集的数据通常存储在云中，这可能是一个潜在的安全威胁。网络犯罪分子破坏了许多知名公司的云数据。如果存储的数据没有加密，并且没有适当的数据安全性，就会出现这些问题。

2、总结大数据面临的三大风险问题如下 个人隐私问题凸显 例如大数据中的精准营销定位功能，通常是依赖于高度采集个人信息，通过多种关联技术分析来实现信息推广，精准营销。

3、需要某些安全审核 在每个系统开发中，几乎都是需要安全审核的地方，特别是在大数据不安全的地方。但是，考虑到使用大数据已经带来了广泛的挑战，这些安全审核通常被忽略，这些审核只是添加到列表中的另一件事。

4、问题是，开源系统或多数商业系统一般都不包括安全产品。而且许多安全产品无法嵌入到Hadoop或其它的非关系型数据库中。多数系统提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常见威胁。在很大程度上，你需要自己构建安全策略。

5、散布式体系 大数据解决方案将数据和操作散布在许多体系上，以便更快地进行处理和分析。这种散布式体系能够平衡负载，并避免发生单点故障。然而，这样的体系很简单遭到安全要挟，黑客只需攻击一个点就能够渗透到整个网络。

6、根据已有的一些漏洞库，分析规则，就很有可能发现一些新的漏洞。比起当初像一个无头苍蝇去找漏洞的时代还是要简单些。包括扫描器规则，积累的越多就能发现越多的漏洞。

20分钟看懂大数据分布式计算

1、分布式计算是一种计算方法，和集中式计算是相对的。分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。分布式计算可以分为以下几类：传统的C/S模型。

2、大数据流式计算还涉及到数据的存储和管理。由于数据量巨大，传统的关系型数据库无法满足存储和处理的需求，因此大数据流式计算通常使用分布式存储系统，如Apache Hadoop、Apache Cassandra、Apache Kafka等。

3、，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。

4、主要都是用在大数据分析中。比如在一张全球高清影像图片中找一架飞机，用常规方式挨个像素的比对效率非常低，但如果将图片分成几块，交给不同的计算机同时进行比对就可以加快比对速度。

5、数学和统计学：大数据处理离不开高等数学、线性代数、概率论和数理统计等数学和统计学的基础。计算机科学：大数据分析和处理需要有扎实的计算机编程基础，掌握各种编程语言和开发工具，并熟悉分布式系统和数据库等技术。

分布式文件系统技术分析需要包含哪些,HDFS算作是其业界产品吗?_百度...

在分布式存储技术中，每一种存储技术都有各自的特点和应用场景。分布式文件系统（HDFS）主要用于大数据的存储场景，是Hadoop大数据架构中的存储组件。HDFS在开始设计的时候，就已经明确的它的应用场景，就是为大数据服务。

GoogleFS(Google File System)是Google公司为了满足公司内部的数据处理需要而设计的一套分布式文件系统。

HDFS的备份节点是最近在加入系统的一项特色功能。就像CheckpintNode一样，备份节点能够定期创建检查点，但是不同的是，备份节点一直保存在内存中，随着文件系统命名空间的映像更新和不断更新，并与NameNode的状态随时保持同步。

内存数据结构 通过在分布式计算机系统中动态随机访问内存(DRAM)、闪存或SSD上分布数据，提供低延迟的访问和处理大量数据。

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。

到此，以上就是小编对于分布式和大数据的关系的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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