云技术和大数据培训课程：云计算大数据发展趋势

大数据是IT技术领域的新热点，并且热度还在持续攀升，而与大数据同时受到关注的另一大热点，云计算的关注度也同样居高不下。在云技术和大数据之间，小伙伴也存在一些疑问，今天我们就从云技术和大数据培训课程的角度，来聊聊云计算大数据发展趋势。

在过去的几十年发展当中，云技术已经从传统服务器产品演变为更高级别的服务，而大数据的兴起，数据仓库、数据分析等功能的实现，与云技术产生了紧密的联系。


以数据仓库来说，数据仓库有着悠久的历史，最初它是作为一种将数据从操作系统转移到决策支持系统的架构概念而诞生的。

而云技术背景下的数据仓库，在大数据处理解决方案当中，能够提供更高效的解决方案。

数据仓库面临的大部分挑战都与可扩展性，可靠性，安全性，性能和效率相关，而这些主要是由云提供商在使用托管服务时进行管理。

当谈到数据仓库架构时，你可以使用完全托管的ETL服务（例如：Amazon Glue，Azure Data Factory），托管数据仓库服务（例如Amazon RedShift，Azure SQL数据仓库）等等。

在大型集中式数据仓库中，分析不同生产线的数据也很重要。数据集市通过包含特定业务部门的汇总数据来提供解决方案。数据集市可以作为数据仓库的中间来源，也可以用作每个业务部门独立分析自己的数据。

数据湖和数据仓库之间有着根本的区别。但是，我们已经看到Data Lake在数据分析和报告世界中越来越流行。Data Lake和Data Warehousing之间的主要差异之一是Data Lake在读取时定义数据模式，而Data Warehousing在写入时定义模式。尽管Data Lake也有自己的优缺点，但是我们可以从其数据仓储的核心优势中找到灵感。

目前DataLake最受欢迎的技术之一就是利用分布式存储和使用Hadoop文件系统等工具进行处理。这对于数据仓库来说也是有益的，它允许以高效且并行的过程预处理或后处理数据，从而减少时间和成本。

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