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服务计算和大数据课件

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简介:
《服务计算和大数据》课程课件涵盖服务计算基础理论、服务架构设计及实现技术,以及大数据处理与分析方法等内容,旨在培养学生在云计算环境下解决复杂问题的能力。 课件,上课所采用的课件供大家分享一下,内容涉及服务计算与大数据。

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    《服务计算和大数据》课程课件涵盖服务计算基础理论、服务架构设计及实现技术,以及大数据处理与分析方法等内容,旨在培养学生在云计算环境下解决复杂问题的能力。 课件,上课所采用的课件供大家分享一下,内容涉及服务计算与大数据。
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    《大数据与服务计算》一书深入探讨了大数据技术及其在服务计算领域的应用,涵盖了数据处理、分析和服务架构等关键议题。 1. SOA(服务导向架构)是一种设计方式,旨在将业务流程以及底层的IT基础设施作为独立组件来实现灵活性,并通过标准化、安全的方式进行组合与再利用以适应不断变化的商业需求。 SOA的特点包括: - 服务是自包含且模块化的; - 支持互操作性; - 松散耦合使得各个部分能够相对独立地更改或升级而不影响其他部分的功能; - 具有位置透明性,即服务可以在网络上的任何地方被发现和使用而无需考虑其具体的位置信息; - 由多个构件构成的合成模块。 SOA的应用实例包括: - CORBA(公共对象请求代理架构):一种分布式计算模型; - DCOM(分布式组件对象模式):允许在Windows平台上进行远程过程调用的技术; - J2EE:Java平台的企业级应用开发框架,支持服务导向的设计和部署; Web Service是一种通过URI标识的软件应用程序,其接口与绑定可以通过XML文档定义、描述及发现。其中“Service”指的是具备特定功能的应用程序单元或业务组件,这些单元独立存在,并且能够利用基于消息的通信模式与其他实体进行交互。 2. Web Services体系结构中的关键角色及其行为包括: - 服务请求者:需要使用某个Web Service的应用程序; - 服务提供者:向网络用户提供其提供的特定功能的服务端点; - 中介代理(或称注册中心):维护一个可用服务目录,帮助寻找合适的服务。 协议栈各层的作用如下: - Discovery(发现): 允许用户定位和识别所需Web Service的位置; - Composition(组合): 使多个简单Service能够被整合成更复杂的应用程序; - Description (描述): 提供关于如何调用服务的详细信息,包括接口及实现细节等; - Messaging (消息传递) : 负责在不同节点间传输数据和指令以完成请求和服务交互过程中的通信任务; - Network(网络): 利用了标准互联网协议来保证跨平台、异构环境下的可靠通讯。 3. WSDL是定义Web Service的XML格式,它描述了一个服务接口及其使用方式,并指出该服务的位置。WSDL文档包括以下方面: - 说明了Service是什么:这对应于portType和message及type元素; - 描述了如何访问Service:与binding相关联; - 指明了Service在哪里可以被找到:由port和服务元素来表示。 此外,WSDL文件分为两种类型: - Service接口定义 - 服务实现描述 关于Binding(绑定)与PortType的关系,“Binding element is generic”意味着它提供了一个框架用于具体化某种特定协议或消息格式的细节。每个binding都关联到一个具体的portType,并且为该类型的每一个操作指定通信的具体方式。 4. 对于给定的功能块Java代码描述,相应的WSDL定义将包括: - 定义服务接口(Port Type); - 描述如何通过某种绑定来实现这个接口; - 指明提供此功能的服务端点地址。
  • 基于与Web管理
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    本研究聚焦于基于服务的计算及Web环境下的数据管理技术,探讨如何有效组织、检索和利用网络资源,以支持分布式应用和服务集成。 面向服务的计算是一种软件架构设计方法,它将应用程序的不同功能单元(称为服务)通过定义良好的接口和服务来联系起来。这些服务之间可以通过网络进行通信,并且可以使用各种协议和技术实现。 在Web数据管理中,面向服务的方法可以帮助有效地组织和处理来自不同来源的数据。这种策略允许开发人员创建独立的服务来执行特定任务,例如从数据库检索信息或分析用户行为。通过这种方式,系统能够更加灵活地适应变化的需求并提供更高质量的用户体验。
  • 在Kubernetes中集成
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    本文章介绍了如何在Kubernetes平台中高效地部署和管理各种大数据服务,包括Hadoop, Spark等,并探讨了相关的挑战及解决方案。 在Kubernetes(k8s)中集成大数据服务。
  • PB级架构设与实践
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    《PB级大数据服务架构设计与实践》一书深入探讨了如何构建和优化大规模数据处理系统,涵盖从理论到实战的应用场景。 在构建基于PB级海量数据的数据服务平台的过程中,我们需要从多个角度进行综合考量,包括实践背景、技术选型以及架构设计等方面。我们已经围绕这三个方面进行了深入的架构规划,并将分别对这些方面展开详细的分析与讨论。 首先,在该平台的设计初期阶段,我们可以从三个维度来概述其实践背景:当前状况、业务需求和架构要求。具体来说: - 当前的数据收集工作由专门团队负责执行,并且这部分数据已经过初步加工处理。 - 我们基于现有的基础数据集,结合特定行业的特殊需求进行进一步的二次开发与优化。 - 在这个过程中,我们还会整合其他具有商业价值的信息资源,比如第三方POI(Point of Interest)数据等。 - 原始的数据量每天大约会新增30至40TB左右。
  • —21张舒.pdf
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    本PDF由21大数据张舒撰写,深入探讨了云计算与大数据技术的应用、挑战及未来趋势,内容涵盖数据处理、存储解决方案以及云服务模式等。 云计算与大数据---21大数据张舒 ### 什么是云计算? 云计算(cloud computing)是分布式计算的一种形式,指的是通过网络“云”将庞大的数据处理程序分解成无数个小任务,在多部服务器组成的系统中进行处理并分析这些小任务的结果,并返回给用户。早期的云计算简单地解决任务分发和结果合并的问题,因此也被称为网格计算。这项技术可以在极短的时间内(几秒钟)完成对数以万计的数据的处理,从而达到强大的网络服务。 现阶段所说的云服务已经不仅仅是分布式计算,而是包括了效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储等计算机技术和虚拟化技术的一种混合演进和跃升。从狭义上讲,“云”是一个提供资源的网络平台,在这个平台上用户可以随时获取所需的“云端”资源,并按照需求量使用且几乎无限扩展,只需按实际使用的量付费即可。 广义而言,云计算是一种信息技术、软件及互联网相关的服务形式。“云”的计算资源共享池可以通过自动化管理实现快速部署和运行。这意味着计算能力作为一种商品可以在互联网上流通,像水、电一样方便地获取,并以较低的价格提供给用户使用。 总之,云计算不是一种全新的网络技术而是一种新的应用概念,在网站上通过互联网提供强大的数据存储与处理服务让每个使用者都可以利用庞大的计算资源。它是继互联网和计算机之后在信息时代的一种革新,未来的趋势可能是云计算的时代,尽管目前关于它的定义有很多版本,但总体来说其核心含义是一致的:即为用户提供一种无限、灵活且高效的网络应用体验。 ### 云计算的主要特点有哪些? 1. **资源无限** 2. **提供自助式服务** 3. **远程提供服务** 4. **资源可控** 5. **按使用量付费** 与传统的网络应用程序相比,云计算具有以下优势和特点: - 虚拟化技术:突破了时间和空间的限制,在虚拟平台上完成数据备份、迁移等操作。 - 动态可扩展性:在原有服务器基础上增加计算能力可以迅速提高运算速度并实现动态扩展。 - 按需部署:根据用户需求快速配置相应的计算能力和资源。 - 高灵活性:大多数IT资源支持虚拟化,包括存储网络和开发硬件,并能兼容多种设备与厂商的产品。 - 可靠性高:即使单点服务器发生故障也可以通过多台物理服务器上的应用恢复或重新分配任务来保证服务的连续性。 - 性价比高:相比昂贵且空间大的主机而言,用户可以选择性价比更高的PC组成云系统减少费用并获得同样强大的计算性能。 - 可扩展性:利用应用程序快速部署条件简单快捷地拓展已有业务和新业务。若出现设备故障,可以通过动态扩展功能对其他服务器进行有效扩展以确保任务的顺利执行。 ### 云计算的关键技术有哪些? (1)体系结构 实现计算机云计算需要具备以下关键特征: - **智能化与自治能力**:系统应具有自动响应需求的能力,并减少人工干预。 - **敏捷性应对变化信号或需求信号**。
  • 企业客户体系程设
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    本课程旨在教授学生构建高效的企业客户服务体系数据库的方法与技巧,涵盖需求分析、系统设计及实现等环节,培养学生的实践能力和团队协作精神。 这段文档包含了需求分析说明书、ER图以及数据字典,并且还提供了创建语句和存储过程等相关内容。
  • 阿里云__MaxCompute(原名ODPS)_SQL操作手册.pdf
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    本手册为使用MaxCompute进行数据处理和分析提供了详细的SQL操作指南,适用于希望利用大规模数据集开展研究或应用开发的数据工程师及分析师。 阿里云MaxCompute ODPS文档提供了关于数据处理服务的详细介绍和技术支持。该文档涵盖了从基本概念到高级功能的各种主题,帮助用户了解如何使用ODPS进行大规模数据分析和计算任务。此外,还包含示例代码、最佳实践以及常见问题解答等内容,旨在为开发者提供全面的技术指导和支持。
  • 山东
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    本课件为山东大学数值计算课程资料,涵盖数值分析基础、线性代数方程组求解、非线性方程求根、插值与逼近、数值积分及微分等内容。 《山东大学数值计算课件》是一系列教学资源,主要涵盖了数值计算这一核心主题。数值计算是计算机科学与工程领域的重要分支,它涉及使用数值方法解决数学问题,特别是那些无法或难以用封闭形式解出的问题。这些课件由山东大学的教师精心准备,旨在帮助学生理解和应用数值计算的基本概念、算法和技巧。 Chapter1.ppt通常介绍数值计算的基础知识,包括定义、历史背景以及在科学与工程中的应用。这部分内容还会讲解误差分析,因为所有数值方法都伴随有计算误差,理解这些来源并控制它们是进行有效数值计算的关键。 Chapter2-1.ppt可能深入探讨线性代数部分的求解问题,如高斯消元法、LU分解和迭代法等用于解决线性方程组的方法。此外还可能会涉及矩阵特征值与特征向量的计算,这对于系统稳定性分析及振动问题研究至关重要。 Chapter3.ppt则会讨论数值微积分的内容,包括各种近似积分方法(如梯形法则、辛普森法则)和有限差分法在求导以及解微分方程中的应用。这部分内容对于处理实际工程问题是十分实用的,因为许多物理现象可以通过微分方程来描述。 Chapter5.ppt可能涵盖非线性方程数值解的方法,如牛顿法、二分法及拟牛顿法等。这些方法在优化问题、物理学和工程学领域有着广泛的应用。 最后,Chapter7.ppt可能会探讨偏微分方程的数值解技术,例如有限差分法、有限元方法或有限体积法。由于偏微分方程在流体力学、电磁学及热传导等领域扮演着核心角色,掌握这些解法对于解决复杂问题至关重要。 这套课件全面覆盖了从基础理论到具体应用的主要内容,为学习者提供了坚实的理论基础和实践技能。通过深入研究,学生不仅能理解数值方法背后的数学原理,还能学会如何在实际问题中运用它们,从而提升自己在科研与工程领域的专业能力。
  • 基于与Web管理.zip
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    本资料探讨了基于服务的计算及其在现代信息技术架构中的应用,并深入分析了如何利用这些技术进行高效、灵活的Web数据管理。适合对云计算和大数据管理感兴趣的读者研究学习。 面向服务的计算与Web数据管理.zip这份资料涵盖了面向服务架构的基本概念及其在现代Web应用中的重要性,并探讨了如何有效地管理和利用网络环境下的各种类型的数据资源。文档深入分析了服务导向体系结构的核心组件和服务设计原则,同时提供了关于优化和增强基于云的服务性能的具体策略和技术方法。此外,还讨论了一些关键的挑战和机遇,在数据存储、检索以及安全保护方面提出了创新性的解决方案。