大数据cube（大数据存储管理）

本篇目录：

1、大数据和云计算的联系、区别?2、Kylin:简介3、大数据和云计算关系4、大数据和商业智能的关系是什么?5、大数据平台有哪些架构6、DataCube与传统关系数据库有何异同?

大数据和云计算的联系、区别?

1、大数据和云计算的区别：1）目的不同：大数据是为了发掘信息价值，而云计算主要是通过互联网管理资源，提供相应的服务。2）对象不同：大数据的对象是数据，云计算的对象是互联网资源以及应用等。

2、云计算和大数据的区别：云计算注重资源分配，是硬件资源的虚拟化；而大数据是海量数据的高效处理。大数据与云计算之间并非独立概念，而是关系非比寻常，无论在资源的需求上还是在资源的再处理上，都需要二者共同运用。

3、大数据和云计算各有不同的关注点，但是在技术体系结构上，都是以分布式存储和分布式计算为基础，所以二者之间的联系也比较紧密。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。

4、大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。

Kylin:简介

1、ubuntu基于linux的免费开源桌面PC操作系统，而优麒麟UbuntuKylin是由中国CCN联合实验室支持和主导的开源项目，可以理解为ubuntu的汉化版本Kylin中会预装较多软件，虽然是汉化的，但是软件中心还是有很多的英文，而且在流畅度。

2、标志着国内最优秀的两个操作系统实体在技术、产品、品牌、市场等方面走向统一，也标志着国产操作系统在技术实力、研发能力上的飞跃。

3、linux属于开源操作系统，所以很多团队或者企业都会对其作为修改加入一些特色功能作为自己的品牌，简单介绍下国产团队或者企业发行的一些操作系统1深度LinuxDeepin2优麒麟UbuntuKylin由中国CCN联合实验室支持和主导的。

4、然后使用启动盘制作软件，制作一块启动U盘，将镜像文件放进去。制作完成后，插入启动盘，在启动设置下选择“U盘”启动。启动后进入系统安装界面。

大数据和云计算关系

1、云计算、大数据、人工智能是相辅相成的，三者缺少了谁都不行。云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

2、综上所述，大数据和云计算是相辅相成的。大数据需要云计算处理和存储，而云计算则能够更好地处理大数据。随着大数据技术的发展，云计算在大数据处理中的作用将越来越重要。

3、云计算是基础设施，大数据可以使用云计算的存储能力来保存数据，计算能力来进行运算。

大数据和商业智能的关系是什么?

大数据和商业智能BI的关系从应用上来讲，BI（BusinessIntelligence）即商业智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。

之所以要区分大数据应用与BI(商业智能)，是因为大数据应用与BI、数据挖掘等，并没有一个相对完整的认知。

大数据解决了传统企业内部生产管理问题，快速科学决策，提高生产管理效率。搭建大数据驱动的智能决策平台(速鸿智能决策系统)。

财务大数据和商业智能是两个相关但不同的概念。财务大数据是指在公司经营过程中产生的广泛、复杂的数据，包括财务报表数据、交易数据、客户关系数据等。商业智能是一种数据分析和展示工具，可用于提取、可视化和解释企业数据。

大数据更偏重于发现，以及猜测并印证的循环逼近过程。

大数据平台有哪些架构

1、数字化平台总体架构包括“一云”、“二网”、“三平台”。“一云”城市云数据中心基于开放架构，为城市建设融合、开放、安全的云数据中心，整合、共享和利用各类城市信息资源，提升政府服务与决策效率和合理性。

2、个完整的大数据平台应该提供离线计算、即席查询、实时计算、实时查询这几个方面的功能。hadoop、spark、storm无论哪一个，单独不可能完成上面的所有功能。

3、包括数据存储、执行引擎、编程和数据访问框架等。

4、数字化平台总体架构有数字化转型战略、数据中心台、数据平台、业务应用方案、IT基础设施。数字化转型战略 明确企业的数字化转型目标、愿景和战略，以指导和统一各个部门的行动。

DataCube与传统关系数据库有何异同?

1、由于立方单元是一个常规的数据库表格，所以我们能用传统的 RDBMS技术（如索引和连接）来处理和查询它们。这种形式对大量的数据集合可能是有效的，因为这些表格必须只能包含实际有数据的数据立方单元。

2、数据分析灵活性不同 传统BI表样固定，定期出数，一人制作多人查看。新型BI即时响应需求变化，自己DIY为主，也可以分享给其他人查看。数据分析操作复杂程度不同 传统BI复杂表样，强大数据可视化效果。

3、用户在使用数据仓库时的访问方式与传统关系数据库有很大的不同。对于数据仓库的访问往往不是简单的表和记录的查询，而是基于用户业务的分析模式，即联机分析。

4、根据综合性数据的组织方式的不同，目前常见的OLAP主要有基于多维数据库的MOLAP及基于关系数据库的ROLAP两种。MOLAP是以多维的方式组织和存储数据，ROLAP则利用现有的关系数据库技术来模拟多维数据。

5、分布式空间数据库的用户具有不同的权限级别，根据权限级别，各个用户利用分布式空间数据库中的数据可以执行不同的全局应用。

6、从目前数据仓库的发展来讲，数据可以存放于不同类型的数据库中，数据仓库是将异种数据源在单个站点以统一的模型组织的存储，以支持管理决策。数据仓库技术包括数据清理、数据集成、联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DM）。

到此，以上就是小编对于大数据存储管理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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