cloudera大數據
『壹』 cloudera大數據認證怎麼做
找精準數源問問吧，應該是這家可以的
『貳』 大數據和雲計算的區別
雲計算和大數據的區別是什麼？關於大數據和雲計算的關系人們通常會有誤解。而且也會把它們混起來說，分別做一句話直白解釋就是：雲計算就是硬體資源的虛擬化;大數據就是海量數據的高效處理。
大數據技術是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
雲計算是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。雲是網路、互聯網的一種比喻說法。過去在圖中往往用雲來表示電信網，後來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。
雲計算相當於我們的計算機和操作系統，將大量的硬體資源虛擬化之後再進行分配使用，在雲計算領域目前的老大應該算是Amazon，可以說為雲計算提供了商業化的標准，另外值得關注的還有VMware(其實從這一點可以幫助你理解雲計算和虛擬化的關系)，開源的雲平台較有活力的就是Openstack了。
大數據相當於海量數據的「資料庫」，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於傳統資料庫體驗的方向發展，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，把傳統而昂貴的並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MapRece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，絕對和傳統的資料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商業化較強的公司，Hadoop之父cutting就在這里負責技術領導)的Impala也出現了。
『叄』 雲計算和大數據有什麼區別
雲計算與大數據側重點不同
雲計算(cloud computing)是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。
大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
通過二者的定義我們可以了解到，雲計算注重資源分配，是硬體資源的虛擬化;而大數據是海量數據的高效處理。大數據與雲計算之間並非獨立概念，而是關系非比尋常，無論在資源的需求上還是在資源的再處理上，都需要二者共同運用。
雲計算與大數據相輔相成
首先，雲計算將計算資源作為服務支撐大數據的挖掘，而大數據的發展趨勢是對實時交互的海量數據查詢、分析提供了各自需要的價值信息;
其次，大數據挖掘處理需要雲計算作為平台，而大數據涵蓋的價值和規律則能夠使雲計算更好的與行業應用結合並發揮更大的作用;
況且，大數據的信息隱私保護是雲計算大數據快速發展和運用的重要前提，而雲計算與大數據相結合將可能成為人類認識事物的新的工具。
隨著互聯網的發展以及企業需求的擴大，雲計算的未來必將廣闊，而現在可謂是入手雲計算的絕佳時機。
如果想學習雲計算或者大數據的話可以去線下的培訓機構看看，例如北 大 青 鳥、課 工 場 、南 京 中 博 軟 件 學 院 等等，也可以點 擊 頭 像了解一下
『肆』 什麼叫大數據 與雲計算有何關系
大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。 大數據的4V特點:Volume、Velocity、Variety、Veracity。大的數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理(MPP)資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。 關於大數據和雲計算的關系人們通常會有誤解。而且也會把它們混起來說，分別做一句話直白解釋就是：雲計算就是硬體資源的虛擬化；大數據就是海量數據的高效處理。 雖然上面的一句話解釋不是非常的貼切，但是可以幫助你簡單的理解二者的區別。另外，如果做一個更形象的解釋，雲計算相當於我們的計算機和操作系統，將大量的硬體資源虛擬化之後再進行分配使用，在雲計算領域目前的老大應該算是Amazon，可以說為雲計算提供了商業化的標准，另外值得關注的還有VMware（其實從這一點可以幫助你理解雲計算和虛擬化的關系），開源的雲平台最有活力的就是Openstack了； 大數據相當於海量數據的「資料庫」，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於傳統資料庫體驗的方向發展，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，把傳統而昂貴的並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MapRece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，絕對和傳統的資料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，雲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，實時互動式的查詢效率和分析能力，借用Google一篇技術論文中的話，「動一下滑鼠就可以在秒級操作PB級別的數據」難道不讓人興奮嗎？（田原）
『伍』 cloudera的hadoop認證有用嗎
Cloudera的Hadoop認證目前包括兩類：開發員和管理員。而這兩個認證考試和其相應Hadoop培訓課程往往是綁定在一起的。
不用多說，Cloudera大有發展成為Hadoop領域RedHat之趨勢，其提供的認證考試自然會考核到那些非常重要的知識點和技能。他們的開發員資格證書和管理員資格證書在全球業內是目前唯一的也自然是最具權威性的。目前我們正處在大數據時代，企業要向「數據驅動」模式轉換，Hadoop人才需求很大，但是國內外Hadoop人才短缺。國外譬如Oracle，Apple和HP等都不再坐等合適的具有Hadoop技能的應聘者上門，而是逐漸採取派遣其員工參加Cloudera的Hadoop培訓和認證考試。
綜上所述，回答是Cloudera的Hadoop培訓和認證非常有用：1）獲得了讓大家信得過的Hadoop技能 2）所以，在其他條件相同的情況下，用人單位會更相信以及會優先考慮持有Cloudera認證的工程師，為企業保障了Hadoop人員的質量，而這對個人的職業發展也無疑將是很大的幫助。
BTW，等拿到了證書，加入他們在Linkedin上的認證群，也許會經常被不乏國內外知名公司的眾獵頭所「騷擾」，這算不算的上也是一個好處呢 :)
『陸』 cloudera大數據這么火，請問它的認證有什麼用呢
這個認證是在Hadoop領域的技術和專長的有力依據。
『柒』 大數據和雲計算的聯系、區別
雲伺服器，是一種處理能力可彈性伸縮的計算服務。其管理方式比物理伺服器簡單。用戶無需提前購買硬體，即可創建或釋放任意多台雲伺服器。
小鳥雲專注為個人開發者用戶、中小型、大型企業用戶提供一站式核心網路雲端部署服務，促使用戶雲端部署化簡為零，輕鬆快捷運用雲計算。小鳥雲是國內為數不多具有ISP/IDC雙資質的專業雲計算服務商，同時持有系統軟體著作權證書、CNNIC地址分配聯盟成員證書，通過了ISO27001信息安全管理體系國際認證、ISO9001質量保證體系國際認證。
傳統的伺服器是具有獨立的CPU、內存條、硬碟，存儲的數據安全性不高，硬碟的浪費率比較高，在應用方面應用有局限性，如果有新的應用，那隻能再買一台了，這樣造成了伺服器嚴重的浪費，對於一些中小企業而言是不可低估的。
1、從技術方面來講
雲伺服器使用了雲計算技術，而雲計算技術，整合了計算、網路、存儲等各種軟體和硬體技術。傳統的伺服器，就是獨立的了，不會整合這些資源。
2、從安全性方面來講
雲伺服器具有天然防ARP攻擊和MAC欺騙，快照備份，數據永久不丟失。而傳統的伺服器則不具有這方面的功能。
從可靠性來講
雲伺服器是基於伺服器集群的，因此硬體冗餘度較高，故障率低;而傳統的伺服器則相對來說硬體冗餘較少，故障率較高。
4、從靈活性方面來講
用戶可以在線實時增加自己的配置，可擴展空間較大;而傳統的伺服器則有這方面的局限性，如果有新的應用，只能再買一台了
『捌』 如何使用cloudera的大數據產品搭建大數據平台
推薦使用Cobub Razor數據統計分析系統，開源私有化部署，數據更安全更靈活！
『玖』 Cloudera大數據管理員認證怎樣
這家是國外的認證，權威性較強，國內的直接找精準數源