中国云计算相关资料，什么是云盘？
1、云盘是一种专业的互联网存储工具，是互联网云技术的产物，它通过互联网为企业和个人提供信息的储存，读取，下载等服务。具有安全稳定、海量存储的特点。
2、云盘，是云存储系统下的一项应用。而云存储本身，又是云计算技术发展而来的一项应用。云存储的核心是数据的存储与管理，它在云计算系统的基础上配置了海量的存储空间。在集群系统、网格技术、分布式文件系统等技术的支持下，云存储系统可以实现跨地域的大规模存储设备的协同工作，共同对外提供服务。云存储系统各种应用程序接口（API）的存在，使得开发者可以通过开发不同的应用，不断扩展云存储系统能提供的服务种类。目前，云存储系统主要能提供的业务包括云盘、空间租赁服务和远程备份与容灾三大类。其中与普通网民关系最密切的就是云盘应用。
学习大数据需要什么基础？
第一阶段：静态网页基础（HTML+CSS）
1.难易程度：一颗星
2.技术知识点+阶段项目任务+综合能力
3.主要技术包括：html常用标签、CSS常见布局、样式、定位等、静态页面的设计制作方式等
第二阶段：JavaSE+JavaWeb
1.难易程度：两颗星
2.技术知识点+阶段项目任务+综合能力
3.主要技术包括：java基础语法、java面向对象（类、对象、封装、继承、多态、抽象类、接口、常见类、内部类、常见修饰符等）、异常、集合、文件、IO、MYSQL(基本SQL语句操作、多表查询、子查询、存储过程、事务、分布式事务)、JDBC、线程、反射、Socket编程、枚举、泛型、设计模式
4.描述如下：
称为Java基础，由浅入深的技术点、真实商业项目模块分析、多种存储方式的设计与实现。该阶段是前四个阶段最最重要的阶段，因为后面所有阶段的都要基于此阶段，也是学习大数据紧密度最高的阶段。本阶段将第一次接触团队开发、产出具有前后台（第一阶段技术+第二阶段的技术综合应用）的真实项目。
第三阶段：前端框架
1.难易程序：两星
2.技术知识点+阶段项目任务+综合能力
3.主要技术包括：Java、Jquery、注解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui
4.描述如下：
前两个阶段的基础上化静为动，可以实现让我们网页内容更加的丰富，当然如果从市场人员层面来说，有专业的前端设计人员，我们设计本阶段的目标在于前端的技术可以更直观的锻炼人的思维和设计能力。同时我们也将第二阶段的高级特性融入到本阶段。使学习者更上一层楼。
第四阶段：企业级开发框架
1.难易程序：三颗星
3.主要技术包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity， 爬虫技术nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群和热备 、MySQL读写分离
第五阶段： 初识大数据
1.难易程度：三颗星
2.技术知识点+阶段项目任务+综合能力
3.主要技术包括：大数据前篇（什么是大数据，应用场景，如何学习大数据库，虚拟机概念和安装等）、Linux常见命令(文件管理、系统管理、磁盘管理)、Linux Shell编程（SHELL变量、循环控制、应用）、Hadoop入门（Hadoop组成、单机版环境、目录结构、HDFS界面、MR界面、简单的SHELL、java访问hadoop）、HDFS(简介、SHELL、IDEA开发工具使用、全分布式集群搭建)、MapReduce应用(中间计算过程、Java操作MapReduce、程序运行、日志监控)、Hadoop高级应用(YARN框架介绍、配置项与优化、CDH简介、环境搭建)、扩展(MAP 端优化，COMBINER 使用方法见,TOP K,SQOOP导出,其它虚拟机VM的快照,权限管理命令,AWK 与 SED命令)
4.描述如下：
该阶段设计是为了让新人能够对大数据有一个相对的大概念怎么相对呢？在前置课程JAVA的学习过后能够理解程序在单机的电脑上是如何运行的。现在，大数据呢？大数据是将程序运行在大规模机器的集群中处理。大数据当然是要处理数据，所以同样，数据的存储从单机存储变为多机器大规模的集群存储。（你问我什么是集群？好，我有一大锅饭，我一个人可以吃完，但是要很久，现在我叫大家一起吃。一个人的时候叫人，人多了呢？ 是不是叫人群啊！）那么大数据可以初略的分为： 大数据存储和大数据处理所以在这个阶段中呢，我们课程设计了大数据的标准：HADOOP呐，大数据的运行呢并不是在咋们经常使用WINDOWS 7或者W10上面，而是现在使用最广泛的系统：LINUX。
第六阶段：大数据数据库
1.难易程度：四颗星
2.课时量（技术知识点+阶段项目任务+综合能力）：88课时
3.主要技术包括：Hive入门（Hive简介、Hive使用场景、环境搭建、架构说明、工作机制）、Hive Shell编程（建表、查询语句、分区与分桶、索引管理和视图）、Hive高级应用(DISTINCT实现、groupby、join、sql转化原理、java编程、配置和优化)、hbase入门、Hbase SHELL编程(DDL、DML、Java操作建表、查询、压缩、过滤器)、细说Hbase模块（REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER简介、ZOOKEEPER配置、Hbase与Zookeeper集成）、HBASE高级特性(读写流程、数据模型、模式设计读写热点、优化与配置)
4.描述如下：
该阶段设计是为了让大家在理解大数据如何处理大规模的数据的同时。简化咋们的编写程序时间，同时提高读取速度。
怎么简化呢？在第一阶段中，如果需要进行复杂的业务关联与数据挖掘，自行编写MR程序是非常繁杂的。所以在这一阶段中我们引入了HIVE，大数据中的数据仓库。这里有一个关键字，数据仓库。我知道你要问我，所以我先说，数据仓库呢用来做数据挖掘分析的，通常是一个超大的数据中心，存储这些数据的呢，一般为ORACLE,DB2,等大型数据库，这些数据库通常用作实时的在线业务。总之，要基于数据仓库分析数据呢速度是相对较慢的。但是方便在于只要熟悉SQL，学习起来相对简单，而HIVE呢就是这样一种工具，基于大数据的SQL查询工具呐，这一阶段呢还包括HBASE，它为大数据里面的数据库。纳闷了，不是学了一种叫做HIVE的数据“仓库”了么？HIVE是基于MR的所以查询起来相当慢，HBASE呢基于大数据可以做到实时的数据查询。一个主分析，另一个主查询。
第七阶段：实时数据采集
1.难易程序：四颗星
2.技术知识点+阶段项目任务+综合能力
3.主要技术包括：Flume日志采集，KAFKA入门（消息队列、应用场景、集群搭建）、KAFKA详解（分区、主题、接受者、发送者、与ZOOKEEPER集成、Shell开发、Shell调试）、KAFKA高级使用（java开发、主要配置、优化项目）、数据可视化（图形与图表介绍、CHARTS工具分类、柱状图与饼图、3D图与地图）、STORM入门（设计思想、应用场景、处理过程、集群安装）、STROM开发（STROM MVN开发、编写STORM本地程序）、STORM进阶（java开发、主要配置、优化项目）、KAFKA异步发送与批量发送时效，KAFKA全局消息有序，STORM多并发优化
4.描述如下：
前面的阶段数据来源是基于已经存在的大规模数据集来做的，数据处理与分析过后的结果是存在一定延时的，通常处理的数据为前一天的数据。举例场景：网站防盗链，客户账户异常，实时征信，遇到这些场景基于前一天的数据分析出来过后呢？是否太晚了。所以在本阶段中我们引入了实时的数据采集与分析。主要包括了：FLUME实时数据采集，采集的来源支持非常广泛，KAFKA数据数据接收与发送，STORM实时数据处理，数据处理秒级别。
第八阶段：SPARK数据分析
1.难易程序：五颗星
2.技术知识点+阶段项目任务+综合能力
3.主要技术包括：SCALA入门(数据类型、运算符、控制语句、基础函数)、SCALA进阶(数据结构、类、对象、特质、模式匹配、正则表达式)、SCALA高级使用（高阶函数、科里函数、偏函数、尾迭代、自带高阶函数等）、SPARK入门(环境搭建、基础结构、运行模式)、Spark数据集与编程模型、SPARK SQL、SPARK 进阶（DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA与SOCKET、编程模型）、SPARK高级编程（Spark-GraphX、Spark-Mllib机器学习）、SPARK高级应用（系统架构、主要配置和性能优化、故障与阶段恢复）、SPARK ML KMEANS算法，SCALA 隐式转化高级特性
4.描述如下：
同样先说前面的阶段，主要是第一阶段。HADOOP呢在分析速度上基于MR的大规模数据集相对来说还是挺慢的，包括机器学习，人工智能等。而且不适合做迭代计算。SPARK呢在分析上是作为MR的替代产品，怎么替代呢？ 先说他们的运行机制，HADOOP基于磁盘存储分析，而SPARK基于内存分析。我这么说你可能不懂，再形象一点，就像你要坐火车从北京到上海，MR就是绿皮火车，而SPARK是高铁或者磁悬浮。而SPARK呢是基于SCALA语言开发的，当然对SCALA支持最好，所以课程中先学习SCALA开发语言。什么？又要学另外一种开发语言？不不不！！！我只说一句话：SCALA是基于JAVA做的。从历史数据的存储，分析（HADOOP,HIVE,HBASE），到实时的数据存储（FLUME,KAFKA），分析（STORM,SPARK），这些在真实的项目中都是相互依赖存在的。
代码是什么意思？
一句话来说，开源指的是那些源代码或源设计可以被大众使用、修改发行的软件或设计体。
大众最熟悉的开源软件就是安卓，相信用非苹果的智能手机用户，现在每天用的肯定都是安卓，它也是现在影响力最大的开源软件之一，如果没有安卓的开源开放，相信今天没有那么多手机厂商和移动互联网的兴起。
如果只是从生态的角度来说，苹果的生态也很开放，现在他们也推出了开源Swift。从这方面来说，其实两者都是一样的，只是开源、开放的方式方法不太一样。
Linux 无疑是开源软件里最最成功的一个，不管是从它目前的生态建设角度，还是从业界评价来看，包括今天云计算的基础也都倚赖Linux的贡献和基石。当然，像OpenStack、Hadoop 、Spark等也非常成功，这些开源项目都属于底层技术，在支撑今天整个大数据、云计算的发展。
扩展资料：
开源并不意味着免费，开源只是说我们做了一个好东西，把它开放给大家使用，目的是希望大家更多地使用它，并反馈使用过程中的问题或者改进方式，使得整个开源项目进步得更快，能够更好地共享给更多有需要的人，目前像 Linux、Hadoop、Spark等等，都是这么做的。但很多时候开源背后还是带有很浓厚的商业背景。
做得比较大的开源项目背后都有商业公司在支撑，如果一个成功的开源项目背后没有商业公司，这是不健康的，我们需要开源和商业之间的互补对称来促进整个社区和技术的不断前进答。
参考资料：
手机备份发送到云端是什么意思？
手机里的备份到云端，就是说把个人数据的通讯录、短信、图片等资料通过云存储的方式备份在网络上面。手机里备份的数据可在随地的管理，可在云端（网络）下载或预览所有文件。手机备份到云端，在远程个人PC上马上就能编辑。
云端储存空间服务，也就是线上储存空间。提供扩充性强大的主机，伴随着简单的操作接口，让使用者在任何时间可以存取大量资料。使用者通常是透过购买或是租赁来使用云端空间。云端储存空间服务可以是透过应用程式，或是网络接口来存取资料。
手机的文件云备份不受空间和设备限制，也不需要备份到存储卡上还有丢失的风险。通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，硬盘总虽然也可以存储，但储存分散，而且各自为政，如果不用云的理念将之结合，存储永远不够用。云技术是发展潮流，追逐云计算也算是顺应潮流！
云计算与大数据专业的就业前景好吗？
近年来云计算开源技术逐渐成为云计算发展的重要支撑和导向，改变了以往的信息技术进化模式，引领软件技术标准的发展和创新，深刻影响着整个信息技术产业的发展格局。
云计算的最终目标是将计算、服务和应用作为一种公共设施提供给公众，使人们能够像使用水、电、煤气和电话那样使用计算机资源。云计算模式即为电厂集中供电模式。在云计算模式下，用户的计算机会变的十分简单，或许不大的内存、不需要硬盘和各种应用软件，就可以满足我们的需求，因为用户的计算机除了通过浏览器给“云”发送指令和接受数据外基本上什么都不用做便可以使用云服务提供商的计算资源、存储空间和各种应用软件。
这就像连接“显示器” 和“主机”的电线无限长，从而可以把显示器放在使用者的面前，而主机放在远到甚至计算机使用者本人也不知道的地方。云计算把连接“显示器”和“主机”的电线变成了网络，把“主机”变成云服务提供商的服务器集群。
那么云计算培训就业情况如何？云计算具有大规模、虚拟化、可靠性高、扩张性强、服务质量高、成本低廉等特点，这些特点决定了云计算广阔的使用市场和前景。而在中国云渗透依然较低，发展潜力巨大。资料显示，国内公有云服务仍然处于早期阶段，主要以游戏、视频、电商和社交等互联网企业为主，未来随着金融、医疗、工业等逐渐接受云计算的部署，国内公有云市场将会迎来高速增长阶段。
根据调查报告表示，随着国内使用Linux的单位越来越多，Linux云计算人才的需求随即产生，并且呈现出供不应求的局面。智联招聘相关数据显示，2017年每月各企业对Linux人才需求达7万左右，基本属于供不应求的状态，其薪资也在5000-30000不等。
