1、应知应会

• 从数据在信息系统中的是生命周期看，大数据从数据源经过分析挖掘到最终获得价值一般需要经过5个主要环节，即数据准备、数据存储与管理、计算处理、数据分析和知识展现。
• 大数据信息系统的输入是TB级别的数据。
• Google云计算与大数据：分布式文件系统（Google File System）、分布式计算编程模型（MapReduce）、分布式的锁机制（Chubby）以及大规模分布式数据库（BigTable）。

2、大数据环境的技术特征

下表是传统信息系统与大数据信息系统的对比：

项目	传统信息系统	大数据信息系统
系统目的	现实事项的数据生产	基于已有数据的应用
构建前提	结构化设计	分析与挖掘模型的建立
依赖对象	人、物	信息系统
加工对象	数据	逻辑
处理模式	线性处理	并行处理
数据采集范围	局部	全局
存储	集中存储	分布式存储
价值	记录历史方式的事件信息	发现问题 、科学决策
效果	数据生产、简单应用	统计挖掘、复杂应用
呈现	局部个体的信息展现	个体在全局中的展现
表现形态	ERP、OA等系统	宏观决策信息系统
作用	企业信息化	企业智慧“大脑”

  从数据在信息系统中的生命周期看，大数据从数据源经过分析挖掘到最终获得价值一般需要经过5个主要环节，即数据准备、数据存储与管理、计算处理、数据分析与知识展现。

1. 数据准备环节
   在进行存储和处理之前，需要对数据进行清洗、整理，这在传统数据处理体系中称为ETL（Extracting Transforming Loading）过程。与以往数据分析相比，大数据的来源多种多样，包括企业内部数据库、互联网数据和物联网数据，不仅数量庞大、格式不一，质量也良莠不齐。这就要求数据准备环节一方面要规范格式，便于后续存储管理，另一方面要在尽可能保留原有语义的情况下去粗留精、消除噪声。
2. 数据存储与管理环节
3. 计算处理环节
4. 数据分析环节
5. 知识展现环节
   下图是大数据的技术架构：
   

3、云计算架构

云计算架构主要可分为四层，其中三层是横向的，分别是显示层、中间件层和基础设施层，这三层技术能够提供非常丰富的云计算能力和有好的用户界面。还有一层是纵向的，称为管理层，它是为了更好的管理和维护横向的三层而存在。

4、云计算的应用

1. 电子邮箱应用
   云计算使得电子邮箱可以使用云端的资源来检查和发送邮件，用户可以在任何地点、任何设备和任何时间访问自己的邮件，企业可以使用云技术让他们的邮箱服务变得更加稳固。
2. 云呼叫应用
3. 私有云应用
4. 云游戏应用
5. 云教育应用
6. 云会议应用
   SaaS模式
7. 云社交应用

5、参考文献

[1] 陶皖.云计算与大数据[M].陕西:西安电子科技大学出版社,2017