云计算与大数据课程条记（一）云计算配景与介绍

如何实现一个简易搜刮引擎？

实现一个简易的搜刮引擎可以分为几个基本步骤：数据网络（爬虫）、数据处置惩罚（索引）、查询处置惩罚和结果出现。下面是一个概括的实现流程：
1. 数据网络（爬虫）
   

• 目的：从互联网上网络信息，这通常通过编写爬虫步调实现，爬虫会访问网页，读取内容，然后将这些内容存储起来。（无论是简单还是复杂的搜刮引擎，其页面、视频、图片等数据都不是现查现展示的，那样效率非常慢。这就涉及到像页面数据这种半布局化数据的存储题目，数据量越来越大的时候，云计算就发挥出了作用）
  
• 实现：选择合适的编程语言（如Python），利用爬虫库（如Scrapy或BeautifulSoup）来开发爬虫脚本。爬虫步调会根据预定的规则自动浏览网页，提取有用信息，并将这些信息生存到数据库或文件体系中。
  

  2. 数据处置惩罚（索引）
   

• 目的：对网络到的数据举行处置惩罚，天生可以快速查询的索引。索引的目的是加快搜刮速率，类似于书的目录。
  
• 实现：处置惩罚包括文本清洗（去除HTML标签等）、分词（将文天职割成关键词）、建立倒排索引等。倒排索引是一种将关键词映射到包罗该关键词的文档列表的数据布局。可以利用Elasticsearch、Apache Lucene等工具来实现索引。
  

  3. 查询处置惩罚
   

• 目的：接收用户的查询哀求，根据索引快速找到匹配的结果。
  
• 实现：开发一个简单的查询接口，接收用户的搜刮哀求，然后根据倒排索引查找相干的文档。这一步可以通过简单的关键词匹配，也可以采用更复杂的算法（如TF-IDF、向量空间模型等）来进步搜刮的相干性和准确性。
  

  4. 结果出现
   

• 目的：将搜刮结果以友爱的方式出现给用户。
  
• 实现：设计一个简单的网页界面，显示搜刮结果。这通常包括结果列表，每个结果有标题、择要、链接等信息。可以利用HTML、CSS和JavaScript等前端技术来实现界面设计。
  

  

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谷歌又是如何实现搜刮引擎的？

谷歌搜刮引擎的实现相比于简易搜刮引擎要复杂得多，它涵盖了大规模数据处置惩罚、复杂算法、用户行为分析、机器学习等浩繁范畴。谷歌搜刮引擎的核心包括以下几个方面：
1. 爬虫体系（Googlebot）
谷歌利用一个高效的网络爬虫（Googlebot）来不断地爬取互联网上的内容。这个过程包括新网页的发现和已知网页的更新。Googlebot高效地处置惩罚巨量的网页，利用分布式体系来存储和管理这些数据。
2. 索引构建
谷歌对爬取到的网页内容举行处置惩罚，包括分析HTML内容、执行JavaScript（以获取动态天生的内容）、提取文本和关键数据等。然后，谷歌构建一个巨大的倒排索引，将关键词与它们出现的网页相干联，这个索引是分布式存储的，以支持快速查询。
3. 排名算法（PageRank及其他）
谷歌利用PageRank算法及其它多种算法来评估网页的重要性和相干性。PageRank算法基于网页之间的链接布局，给网页一个全球重要性的评分。除了PageRank，谷歌还思量了数百个其它因素（如网页的相干性、内容质量、用户行为、页面速率等）来综合排名搜刮结果。
4. 查询处置惩罚
当用户提交查询时，谷歌利用复杂的算法来分析查询意图，可能包括自然语言处置惩罚技术来理解查询的真正意图。然后，体系会在倒排索引中查找与查询相干的网页，并利用排名算法对这些结果举行排序。
5. 个性化和上下文相干搜刮
谷歌还会思量用户的搜刮历史、地理位置、设备范例等因素来个性化搜刮结果。这意味着差别的用户在输入相同查询时可能会看到差别的搜刮结果。
6. 用户界面和体验
谷歌不断地优化其搜刮界面和用户体验，包括快速的相应时间、清晰的结果展示、以及对移动设备的优化。
7. 安全性和隐私
谷歌还非常重视搜刮过程中的安全性和用户隐私，包括利用HTTPS加密搜刮哀求和结果，以及提供透明的隐私控制选项给用户。
技术和工具
谷歌的搜刮引擎背后利用了大量的自研技术和开源工具，涵盖了大数据处置惩罚（如Bigtable和MapReduce）、机器学习（如TensorFlow）、高性能网络架构等多个方面。
谷歌搜刮引擎的实现涉及广泛的技术栈和复杂的体系设计。它不仅仅是一个简单的文本搜刮题目，而是一个涉及大规模数据处置惩罚、算法优化、用户体验和隐私保护等多个范畴的综合体系。随着互联网技术的发展，谷歌不断地更新和优化其搜刮引擎，以提供更快、更准确、更个性化的搜刮结果。

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云计算配景

大数据一般是半布局化数据和非布局化数据

   

• 解释：大数据通常包括三种范例的数据：布局化数据、半布局化数据和非布局化数据。
  
  
  
  • 布局化数据：指的是可以在关系型数据库中存储、查询和分析的数据，如表格数据。
    
  • 半布局化数据：不符合关系型数据库的布局，但包罗标签或其它标志性语言来识别数据的某些元素。例如，JSON和XML文件。
    
  • 非布局化数据：没有预定义数据模型，也不易在传统数据库中存储或管理。如文本文件、图片、视频等。
    
  
  
• 大数据环境下，非布局化和半布局化数据占据了数据总量的大部分，这对数据存储、处置惩罚和分析提出了更高的要求。
  

  网页数据修改不频繁，和表的业务特性是不一样的

   

• 解释：这句话提到了数据的变革频率，特殊是指网页数据相比于数据库中表的数据，更新或修改的频率不高。
  
  
  
  • 网页数据：往往是静态或半静态的，如公司信息、消息发布等，这些信息不经常变革。
    
  • 数据库表数据：在业务应用中，如电商平台的订单信息、用户数据等，这些数据变革频繁，需要实时或近实时更新。
    
  
  
• 数据的变革频率直接影响了数据存储和管理体系的设计和优化策略。
  

  如今新兴的许多云原生数据库对传统数据库造成很大打击

   

• 解释：随着云计算技术的发展，云原生数据库成为了新兴的数据库解决方案，它们为分布式环境和云平台优化，提供了高可扩展性、高可用性和全球分布式的能力。
  
  
  
  • 云原生数据库：如Amazon DynamoDB、Google Cloud Spanner等，它们天生为云设计，支持弹性伸缩、跨地域复制等功能。
    
  • 传统数据库：如Oracle、MySQL等，固然也可以部署在云环境中，但它们最初是为单一物理环境设计的，可能在可扩展性、分布式处置惩罚方面存在范围。无外乎还是历史和出身变了，期间啊……
    
  
  
• 云原生数据库的兴起对传统数据库市场和利用模式造成了打击，促使传统数据库不断创新和顺应云计算的要求。
  

  大数据代价密度低！06年谷歌公司提出云计算的概念，之前用的是关系型数据库

   

• 解释：这句话指出大数据的一个特点是“代价密度低”，意味着在大量的数据中，有代价的信息可能只占很小的比例。这个观点在谷歌等公司的实践中得到了表现，它们发现利用传统的关系型数据库处置惩罚大数据时面临着效率和成本的挑战。
  
  
  
  • 代价密度低：需要通过大规模的数据处置惩罚和分析，才能从大量数据中提取有代价的信息。
    
  • 关系型数据库：固然在事务处置惩罚、数据同等性等方面有优势，但在处置惩罚非布局化数据、实现高度可扩展的分布式存储和计算时可能不敷高效。
    
  
  
• 谷歌等公司的实践促进了NoSQL数据库（如Google Bigtable）和分布式计算平台（如Hadoop）的发展，这些技术更适合处置惩罚大数据的特点。
  

  

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云计算介绍

   云计算是一种革命性的技术，它改变了企业和个人获取和利用计算资源的方式。作为一种工业界的导向，云计算提供了一种商业服务，通过大量计算机构成的分布式体系资源，形成了资源池，允许用户按需访问计算力、存储空间和各种服务，而无需关心底层的物理硬件。
  云计算资源的本质

云计算背后提供的计算力本质上是物理CPU和GPU等资源的集合。这些资源通过虚拟化技术被封装，使得用户可以灵活地利用它们举行计算使命。虚拟化技术解决了操作体系（OS）和主机之间紧耦合的题目，允许在同一硬件上运行多个虚拟机，每个虚拟机都可以运行差别的操作体系和应用。
      

       云计算三种基本服务模式       云计算的应用场景

云计算的应用场景多样，包括但不限于：
   

• 定点计算：重要用于处置惩罚事务数据和超大规模数据处置惩罚。适用于需要高可靠性和同等性的场景，如金融交易、大型数据库管理等。
  
• 浮点计算：重要用于峰值计算和超速计算机，如科学计算、图形处置惩罚和机器学习等范畴，其中需要大量的浮点运算来处置惩罚复杂的计算使命。
  

  云计算服务的提供商

云计算服务的提供商浩繁，其中包括阿里云、华为云、亚马逊AWS等。每个提供商根据自身的企业导向和专长，提供差别的云计算服务：
   

• 阿里云：作为电商巨头，阿里巴巴提供了强大的云计算资源，支持其巨大的电商业务。同时，阿里云也支持其他企业和服务，比如为中国铁路客户服务中心（12306）提供巨大的云计算资源支持，保障其在高峰期的稳定运行。
  
• 华为云：华为云在政务和企业服务范畴有较多应用，提供包括云服务器、云数据库、云安全等全面的服务，资助政府和企业实现数字化转型。
  

  云计算技术的发展受到了前期研究和实践的启发，其中Hadoop就是一个典型的例子。Hadoop的开发源于雅虎的几位步调员受到谷歌的GFS（Google File System）、MapReduce和BigTable几篇论文的启发。Hadoop成为了处置惩罚大数据的一个重要工具，表现了云计算在数据处置惩罚方面的能力。
云计算总结

云计算作为一种商业服务，通过虚拟化技术和分布式体系将巨大的计算资源汇集成资源池，为用户提供按需可扩展的服务。它在差别的行业和范畴内发挥着重要作用，无论是支持电商平台的大规模运营，还是为政府部分提供云服务，云计算都在推动着数字化转型和技术创新。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，云计算将继承在工业界引领新的变革。

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云计算相干公司盈利模式

   亚马逊、谷歌是一种互连网公司，它们的盈利模式是什么？微软的盈利应该重要靠软件售卖与AI算力支持投入吧？
  亚马逊、谷歌和微软是互联网期间的三大巨头，它们的盈利模式覆盖了广泛的范畴，包括但不限于电子商务、广告、云计算、软件贩卖和人工智能。下面是对它们各自盈利模式的简要分析：
亚马逊

亚马逊的盈利模式多元化，包括：
   

• 电子商务：亚马逊通过在线贩卖商品赚取收入，包括自营和第三方卖家的产物。
  
• 云计算：亚马逊云计算服务（Amazon Web Services, AWS）是全球最大的云服务提供商之一，为企业提供服务器、存储、数据库、分析、机器学习、和其他云服务。
  
• 订阅服务：包括Amazon Prime会员服务、音乐和视频流媒体服务等。
  
• 广告业务：通过其巨大的电商平台，亚马逊还提供广告服务给卖家和品牌。
  
• 其他服务：包括Kindle电子书、Alexa智能家居设备等。
  

  谷歌

谷歌（Alphabet Inc.的一部分）的盈利模式重要基于广告，同时也涉及其他多个范畴：
   

• 广告：谷歌搜刮引擎、YouTube视频平台、Google Maps等服务通过广告赚取大部分收入。
  
• 云计算：Google Cloud Platform提供各种云服务，包括计算、数据存储、机器学习等。
  
• 软件和服务：包括Android操作体系、Google Play应用商店、G Suite办公软件等。
  
• 硬件：包括Pixel手机、Nest智能家居产物等。
  

  微软

微软的盈利模式也是多元化的，并不仅限于软件贩卖和AI算力支持，它的云计算服务、订阅服务和硬件贩卖也是重要的收入来源。
重要包括：
   

• 软件贩卖：Windows操作体系、Office办公软件套件是微软的传统盈利来源。
  
• 订阅服务：Office 365、Microsoft 365等订阅服务为微软提供了稳定的收入流。
  
• 云计算：通过Azure提供的云服务，微软在全球云计算市场中占据重要地位。
  
• 硬件：包括Surface系列设备、Xbox游戏机等。
  
• 人工智能和其他技术投入：微软在人工智能范畴有大量投入，包括云AI服务、GitHub等开发者服务。
  

  

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另一种分布式计算形式——网格计算

网格计算（Grid Computing）是一种分布式计算形式，它涉及将计算使命分解成更小的部分，然后在超过多个计算资源（如个人计算机、服务器或者数据中心内的服务器）的网络上并行处置惩罚这些部分。网格计算的目的是通过利用网络连接的差别计算资源来解决大规模的计算题目，特殊是那些对单个计算机或当地网络资源来说过于复杂的使命。
网格计算与云计算的区别

网格计算和云计算固然都是分布式计算的形式，但它们在目的、架构和应用场景上有所差别：
   

• 目的和用途：网格计算重要关注于大规模科学、工程和企业级计算使命的处置惩罚，特殊是那些需要大量计算资源但不一定需要存储资源的使命。云计算则提供了一种更为通用的计算模型，支持各种范例的应用，包括数据存储、处置惩罚、分析和托管服务。
  
• 资源管理：网格计算通常涉及将使命分配给网络中的多个计算资源，这些资源可能属于差别的组织，并由各自独立管理。云计算则由单一的服务提供商提供资源，用户可以通过网络按需获取计算资源，无需关心资源的物理位置或底层架构。
  
• 利用模式：网格计算的用户通常是科研机构和大学等，它们需要处置惩罚复杂的计算使命，如气候模拟、基因序列分析等。而云计算服务面向更广泛的用户群体，从个人到企业，覆盖了从简单的网站托管到复杂的企业应用。
  
• 计费模式：云计算通常基于用户实际利用的资源（如计算时间、存储空间）来计费，提供弹性伸缩的服务模型。网格计算则更多关注于资源共享和互助，计费模式不是重要思量的因素。（我觉得这种高尚的初志最后导致的成本题目也是网格计算不能很好落地实施的重要缘故原由之一）
  

  网格计算的应用

网格计算被用于解决一系列需要巨大计算能力的题目，包括：
   

• 科学研究：如蛋白质折叠、宇宙学研究、气候变革模拟等。
  
• 工程题目：如大型布局分析、流体动力学模拟等。
  
• 金融建模：如风险分析、复杂的金融衍生品定价等。
  

  网格计算是一种旨在通过网络连接的多个计算资源来解决复杂计算题目的技术。与云计算相比，网格计算更注重于计算能力的共享，特殊适用于科学研究和复杂工程计算等范畴。随着云计算的发展，一些原来网格计算的应用场景已经开始转向更为灵活和易于管理的云计算平台，但网格计算在某些特定范畴仍旧有其独特的代价和应用。

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