其實貴陽linux培訓哪里好的問題并不復雜，但是又很多的朋友都不太了解貴陽電腦培訓速成班，因此呢，今天小編就來為大家分享貴陽linux培訓哪里好的一些知識，希望可以幫助到大家，下面我們一起來看看這個問題的分析吧！
云計算和大數據哪個發展前景好
說實在話，二者之間都是未來的發展趨勢，沒有說那種好或者不好，根據你的興趣，你未來的發展方向，來判斷你想走那條路!
大數據相當于海量數據的“數據庫”，而且通觀大數據領域的發展也能看出，當前的大數據處理一直在向著近似于傳統數據庫體驗的方向發展，Hadoop的產生使我們能夠用普通機器建立穩定的處理TB級數據的集群，把傳統而昂貴的并行計算等概念一下就拉到了我們的面前，但是其不適合數據分析人員使用(因為MapReduce開發復雜)，所以PigLatin和Hive出現了(分別是Yahoo!和facebook發起的項目，說到這補充一下，在大數據領域Google、facebook、twitter等前沿的互聯網公司作出了很積極和強大的貢獻)，為我們帶來了類SQL的操作，到這里操作方式像SQL了，但是處理效率很慢，絕對和傳統的數據庫的處理效率有天壤之別，所以人們又在想怎樣在大數據處理上不只是操作方式類SQL，而處理速度也能“類SQL”，Google為我們帶來了Dremel/PowerDrill等技術，Cloudera(Hadoop商業化最強的公司，Hadoop之父cutting就在這里負責技術領導)的Impala也出現了。
整體來看，未來的趨勢是，云計算作為計算資源的底層，支撐著上層的大數據處理，而大數據的發展趨勢是，實時交互式的查詢效率和分析能力，借用Google一篇技術論文中的話，“動一下鼠標就可以在秒級操作PB級別的數據”難道不讓人興奮嗎?
在談大數據的時候，首先談到的就是大數據的4V特性，即類型復雜，海量，快速和價值。IBM原來談大數據的時候談3V，沒有價值這個V。而實際我們來看4V更加恰當，價值才是大數據問題解決的最終目標，其它3V都是為價值目標服務。在有了4V的概念后，就很容易簡化的來理解大數據的核心，即大數據的總體架構包括三層，數據存儲，數據處理和數據分析。類型復雜和海量由數據存儲層解決，快速和時效性要求由數據處理層解決，價值由數據分析層解決。
數據先要通過存儲層存儲下來，然后根據數據需求和目標來建立相應的數據模型和數據分析指標體系對數據進行分析產生價值。而中間的時效性又通過中間數據處理層提供的強大的并行計算和分布式計算能力來完成。三層相互配合，讓大數據最終產生價值。
傳統的BI分析通過大量的ETL數據抽取和集中化，形成一個完整的數據倉庫，而基于大數據的BI分析，可能并沒有一個集中化的數據倉庫，或者將數據倉庫本身也是分布式的了，BI分析的基本方法和思路并沒有變化，但是落地到執行的數據存儲和數據處理方法卻發生了大變化。
談了這么多，核心還是想說明大數據兩大核心為云技術和BI，離開云技術大數據沒有根基和落地可能，離開BI和價值，大數據又變化為舍本逐末，丟棄關鍵目標。簡單總結就是大數據目標驅動是BI，大數據實施落地式云技術。
二者之間是相互依存的關系，大數據和云計算都很好，只不過我是做大數據的，如果要讓我給你建議，那么就是大數據了
大數據時代，大數據培訓都學些什么呢
大數據培訓不是你想學什么就學什么，那是按照培訓的課程來安排所學的內容，我沒有去培訓過，我認為培訓的內容肯定多！
國家為什么要把國企等企業電腦全部換成Linux環境能不能從專業的角度分析一下
現在大家知道美國對付中國企業最大的理由就是國家安全！其實大家都知道這個理由比較牽強，但是卻沒有理由或者方式反駁美國！
斯諾登爆出的棱鏡門，讓全世界都知道美國在收集全球各國的信息，同樣作為中國也是受害者。美國能做到的很大的原因是從計算機硬件到軟件，都是按照美國公司的設計來做的，CPU，主板，硬盤，操作系統等等都是美國公司設計，這些東西的漏洞后門他們非常清楚。
所以基于以上，linux由于是開源的，系統的代碼都能夠自主掌握，漏洞和缺陷都差不多可以了解。中國的一些企業，比如中標麒麟，中科紅旗，深度等等公司基于linux的內核開發了他們自己的發行版本，用于國家涉密的一些單位。
現在在芯片，cpu等等在企業級的硬件，國家還做不到自主可控，雖然已經開始投入，但是不是這些不是馬上能見效果的，但是基于linux的操作系統畢竟投入了很長的時間了，所以現在做到在國企單位換裝。
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