如何使用云主机运行 hadoop（怎么使用云主机）

如何在百度云平台上执行Hadoop MapReduce程序

我找到了百度云平台，可以在线执行hadoop MapReduce程序。我很高兴，感觉出来了，可以用了。我觉得这叫云计算。我给你计算任务，你给我计算结果。

首先你得有一个百度账号。

从站台入口进入:。

你会看到下面这个界面，实际上是把linux系统的控制台移到了浏览器上。这里描述了可用的命令。

输入命令:Hadoop jar $ Hadoop _ examples PI 2 100，可以运行自己的实例计算PI的值。

当然可以上传自己的程序来执行，如下，可以上传文件，包括jar包和数据文件。

比如我在这里上传的这两个文件，一个是Hadoop 1 . 2 . 1 1 . 2 . 1版本自带的例子，一个是数据文件。

将上传的数据文件放在HDFS下面:

所以你可以执行hadoop jar来运行这个例子。

执行成功。自动设置输出文件夹并输出三个文件。

让我们来看看结果片段:

不仅如此，还可以绑定网盘，直接从网盘复制文件。一切都是免费的！

云计算是什么？我要从事云计算的开发需要学习什么技术？

目前我国云计算市场进入稳步发展阶段，市场增长进入深水区，人才需求逐年增多。权威数据显示，云计算人才月均薪酬普遍过万，技术能力与经验，成为企业对云计算人才招聘时的首要考量因素。

为了快速掌握企业所需的技术并积累相关经验，很多人选择参加培训班，高薪云计算人才需要具备哪些技能呢？主要分为六部分：

1、熟悉Linux操作系统，基本配置，系统管理，网络路由包过滤防火墙与各种服务程序配置；

2、熟悉shell脚本语言，熟悉C、Python、JAVA其中一种或几种；

3、熟练掌握计算机体系结构，熟悉主流虚拟化技术，了解最新的数据中心计算、网络和存储技术；

4、熟悉各种主流的开源分布式文件系统及分布式存储系统；

5、熟悉Hadoop框架，各个相关软件模块，能够安装、配置、优化Hadoop运行系统；

6、了解OpenStack平台，了解Docker容器技术。

云计算技能是企业迫切需求的，在云计算的就业单位在调查中，44%的受访者将数据库管理列为收入最高的云计算技能，24%的人认为这是最难招到相应人才的职位。像云计算这么创新的技术需要数据库管理的技能看似违反常态，毕竟数据库似乎不是什么尖端技术。然而，对拥有数据库技能的云计算从业人员的需求可能与大数据趋势有关。根据Forrester分析师BrianHopkins的说法：“公有云的采用是技术决策者投资大数据的首要任务，随着企业转向云计算以满足其数据存储和分析需求，他们需要了解基于云的数据库，关系数据库和NoSQL数据库的数据管理员。”

其次云安全在企业耗费最多的云技能列表上略次于数据库管，在接受调查的人中，43%的人认为这是一项高薪的技能，35%的人认为这是一个按需的技能。自云计算发展以来，安全性日益突出。虽然现在一些IT和业务领导者认为他们的数据在公有云中比在内部数据中心更安全，但云为保护IT环境带来了复杂性。业界不断发生的数据泄露事件不断增加云安全专业人才的需求。

最后35%的受访者将服务管理列为高薪的技能，20%的受访者认为这是最难找到合适人才的职位。随着越来越多的企业专项混合云和多云环境，跟踪组织正在使用的服务变得更加复杂。很多组织正在寻求通过优化服务使用来降低成本，具有云服务管理技能的员工可以帮助他们的组织提高效率和成本效益。

hadoop处在云计算三层模型哪一层？

Hadoop处在云计算三层模型中的PaaS这一层。

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

PaaS是指平台即服务。把服务器平台作为一种服务提供的商业模式，通过网络进行程序提供的服务称之为SaaS，是云计算三种服务模式之一，而云计算时代相应的服务器平台或者开发环境作为服务进行提供就成为了PaaS。

阿里云大数据产品分析？

一、Quick BI

1、产品概述

Quick BI是一个基于云计算致力于大数据高效分析与展现的轻量级自助BI工具服务平台。通过对数据源的连接和数据集的创建，对数据进行即时的分析与查询；通过电子表格或仪表板功能，以拖拽的方式进行数据的可视化呈现。

2、产品功能

极速建模：只需简单3步点击即可完成数据集的创建。

数据分析：提供专业的电子表格功能，可在线完成多数据联合分析并形成报表，支持超300个常规的数据分析函数。

丰富的可视化图表：支持柱状图、折线图、条形图、面积图、饼图、气泡地图、色彩地图、仪表盘、雷达图、散点图、漏斗图、指标看板、矩阵树图、Lbs地图、极坐标图、词云图、旋风漏斗图、树图、来源去向图、交叉表、等图等30余种图表。

多用户协作：所有对象在线化，企业用户之间以群空间的方式进行业务组织，实现成员共同操作，完成业务数据的联合分析。

多维数据分析：基于 WEB 页面的工作环境，拖拽式、类似于Excel 的操作方式，一键导入、实时分析，可以灵活切换数据分析的视角，无需重新建模。

灵活的报表集成：将 Quick BI 制作的报表嵌入到自有系统，并实现免登。

3、产品优势

丰富的数据源接入：支持云数据库、关系型数据库、Hadoop、MPP等数据源接入。

高性能即席查询：内置高速查询引擎，亿级数据可实现秒级计算与查询。

便捷的数据分析：类Excel操作的电子表格，并且支持300多类似Excel的函数；零SQL拖拽式的仪表板，支持多组件查询联动和下钻联动等数据联动分析机制。

安全的多端访问：产品采用ACL权限体制，数据以访问对象为控制单元，实现权限审批及授权，提供用户级、行级、水印等数据安全管控机制。

4、应用场景

数据分析与决策。解决取数难，报表产出效率低，维护难，图表效果设计不佳，人力成本高等问题。搭配使用RDS + Quick BI。

报表与自有系统集成。上手简单，快捷，极大提高看数据的效率，统一系统入口。搭配使用RDS + Quick BI。

交易数据权限管控。能够实现数据权限行级管控，适应多变的业务需求，跨源数据集成及计算性能保障。搭配使用Log + RDS + Quick BI + MaxCompute。

二、关系网络分析

1、产品概述

关系网络分析是基于大数据时空关系网络的可视化分析产品，产品围绕“大数据多源融合、计算应用、可视分析、业务智能 ”设计实现，结合关系网络、时空数据，揭示对象间的关联和对象时空相关的模式及规律。产品提供关联网络（分析）、时空网络（地图）、搜索网络、动态建模等功能 , 以可视分析的方式有效融合机器的计算能力和人的认知能力，获得对于海量数据的洞察力，帮助用户更为直观、高效地获取信息和知识。

关系网络分析产品采用组件化、服务化设计理念，分为存储计算层、数据服务层、业务应用层、分析展现层多层次体系架构。数据存储计算建立在阿里云自主研发的大数据平台上，支持 PB/EB 级别的数据规模，具有强大的数据整合、处理、分析、计算能力。

2、产品功能

关联网络

从网络视角辅助分析，帮助用户探索未知，洞察信息。提供关联反查、团伙分析等功能。

搜索网络

提供信息检索功能，帮助用户快速定位信息，完善“关联网络”、“时空网络”信息入口。

时空网络

从时空维度拓展分析，结合地理信息，深化信息在时空维度的轨迹变迁、关联规律。

动态建模

用OLP 模型动态建模，以实体(Object)、关系(Link)、属性(Property)实现异构数据整合。

3、产品优势

海量数据实时挖掘

支持在百亿节点、千亿边、万亿记录的PB量级数据，按照用户的业务指令进行关系挖掘和时空计算, 并且实时交互响应。

模型认知万物相连

基于 OLP 模型认知万物相连，以实体(Object)和关联(Link)对现实世界建模，通过属性(Property) 实现异构数据的整合。

可视分析高效体验

全面分析潜在用户体验要素和业务痛点，沉淀出数据、交互、结果的分阶可视化体验和协同共享，使得有证可查，有据可说。

三、日志服务 SLS

1、产品概述

日志服务（Log Service，简称 LOG）是针对日志类数据的一站式服务。能快捷完成日志数据采集、消费、投递以及查询分析等功能，提升运维、运营效率，建立 DT 时代海量日志处理能力。

2、产品功能

实时采集与消费（LogHub）

通过ECS、容器、移动端，开源软件，JS等接入实时日志数据（例如Metric、Event、BinLog、TextLog、Click等）。

提供实时消费接口，与实时计算及服务对接。

用途：数据清洗（ETL），流计算（Stream Compute），监控与报警，机器学习与迭代计算。

查询与实时分析（Search/Analytics）

实时索引、查询分析数据。

查询：关键词、模糊、上下文、范围。

统计：SQL聚合等丰富查询手段。

可视化：Dashboard + 报表功能。

对接：Grafana，JDBC/SQL92。

用途：DevOps/线上运维，日志实时数据分析，安全诊断与分析，运营与客服系统

投递数仓（LogShipper）

稳定可靠的日志投递。将日志中枢数据投递至存储类服务进行存储。

支持压缩、自定义Partition、以及行列等各种存储方式。

用途：数据仓库 + 数据分析、审计、推荐系统与用户画像。