Jon Toigo：云和大數據在同一時段開端流行起來，因而成了似義詞。不過，二者并不是一回事兒。云是在集成處置器集群上實施的一種并行步驟設計模式，重要用于數據密集型分布式利用。云的作用就百家樂預測程式準嗎在于此。早在對大數據的熱衷之前，云就已經存在。但后來云的意義變了，被看成一種組織用以創設大數據根基條理。云以谷歌的MapReduce算法為根基，該算法是在集群中分發百家樂 期望值利用的一種想法。谷歌的文件體制、運行體制、MapReduce利用以及分布式文件體制（HDFS）幾乎都以Java為根基，從而觸發了一系列疑問。云也需求通過節點間的故障遷移來提供彈性。在眾多集群中，當一個節點失效了，應當能及時進行故障處置并遷移到下一個集群中去。
在以后，我并不確認有了云就可以高枕無憂了。事實上關于云已有了全面百 家 樂 報 牌的共識：為企業所用還需求云根基條理的很多方面起作用才行。首要，云的核心是NameNodes，儲存了與云集群關連的元數據（集群中的每臺器材、每臺器材的容量、器材的用處及其能接受的任務負載量）。這類信息并非到處可復制，而只存在于一個場所，因而成了云根基條理中的單點故障。假如云集群上正進行側重要的步驟處置的話，那一定要解決這類信息百家樂預測app。其次是JobTracker。JobTracker是控制MapReduce工作和為差異辦事器規劃任務負載的這樣一個構造部門，換種說法，JobTracker更靠攏以專門想法解析的數據。需求強調的是，JobTracker也是一個單點故障，并且只存在于集群中的一臺辦事器上。這些也只是有關當下的云條理最顯著的疑問。
云專業本身并不簡樸。假如盤算配置云，需求充足的步驟。這些步驟得或許勝任器具箱里單一步驟無法做到的不同種類事務、得知道Pig是Pig Latin的縮寫、與云運行環境息息關連。當然，這些步驟也得知道Java、JavaScript的目的符號語言Jaql。現如今找到能勝任PHP的步驟已經不是什麼難事兒了，只需找一些跨度極大的組合即可。
因此首要是會有一些單點故障。其次，云需求一些在專業市場上沒有的專項技巧。再次，會產生功能疑問。每個已配置云的公司都已經有了云操縱方面的功能疑問，因而關于其的大數據解析會一直存在。固然一些疑問與糟糕的寫入利用代碼有關，但更多的是與其條理本身有關。許多公司在額外的辦銀行百家樂事器集群、直連儲備和額外的軟件器具高下了很大功夫，都只為改良云根基條理的速度和進給量。
當然，根基條理的控制也讓人頭疼。一些人試圖以ZooKeeper專業來處置云根基條理控制，而許多廠商則力圖以他們提供的定制產物來處置。疑問是目前還是沒有一個很好的云控制范式，好像也沒什麼指望。
前不久，福布斯的一篇詞章表白了我要分享的另一個主要的注目點：云同等于蒙受大數據項目標根基條理。此刻，商人們并不瞭解這一過程，也不介懷如何處置大數據。他們只是想要業務利潤，要它快一點兒。詞章的
