1+x大数据运维证书多少分能过
这个其实都是一样的，因为100分的分值你只需要考到60分就可以通过了，所以说这个一加X职业技能证书也是好得到的。
大数据一定要有云计算吗
云计算与大数据概述
云计算(cloudcomputing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。
大数据(bigdata)，或称海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行;同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：
1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。
2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计，针对数据仓库访问最优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。
3、整体能耗更低。同等计算任务，能耗最低。
4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件的品质和标准。
5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。
6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。
云计算与大数据的关系
简单来说：云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是海量数据的高效处理。虽然从这个解释来看也不是完全贴切，但是却可以帮助对这两个名字不太明白的人很快理解其区别。当然，如果解释更形象一点的话，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化后在进行分配使用。
可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”，通观大数据领域的发展我们也可以看出，当前的大数据发展一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，一句话就是，传统数据库给大数据的发展提供了足够大的空间。
大数据的总体架构包括三层：数据存储，数据处理和数据分析。数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。
而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三者相互配合，这让大数据产生最终价值。
不看现在云计算发展情况，未来的趋势是：云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话：“动一下鼠标就可以在妙极操作PB级别的数据”，确实让人兴奋不能止。
如何搭建大数据分析平台
随着各个企业的不断发展，企业的数据量不断的增加。企业的竞争压力也在不断的加大，利用数据分析平台来增加企业的竞争力，已经成为各个企业的信息化建设的核心环节。数据分析，我认为其含义就是从数据中提取信息创造价值。因为数据本身的价值是无法直接可见的，但是通过各种数据计算和分析，可以将人们无法注意到的信息从数据中提取出来，创造价值。那么具体如何搭建数据分析平台呢？我认为应从一下几个方面：
1.分析价值：明确数据分析的价值，通过大数据的分析，能够快速地发现消费者的需求变化和市场发展趋势，从而帮助企业及时做出正确的决策，从而使企业在市场上拥有更强的竞争力和不断创新的能力。
2.数据源头：有可供数据分析进行数据获取的平台。当今的IT信息化系统都在不断的建设当中，在数据分析时需要对各种不同种类来源的数据进行分析。这些来源有可能是系统内部的日志数据，也有可能是来源于其他接口的数据等等。
3.数据处理：从数据源中采集各种符合企业需求的数据，经过验证、清洗、并转化为所需格式后，储存到一个合适的持久化储存层中。
4.数据展现：将各个不同分析算法处理过的结果进行可视化展示。将数据从预先计算汇总的结果数据中读取出来，并用一种友好界面或者表格的形式展示出来，这样便于企业内部非专业人员对数据分析结果的理解。
济南推动打破“信息孤岛”，建全市统一大数据平台, 你怎么看
随着国家治理体系和治理能力现代化的不断推进，随着“创新、协调、绿色、开放、共享”发展理念的不断深入，随着网络强国战略、国家大数据战略、“互联网+”行动计划的实施和“数字中国”建设的不断发展，城市被赋予了新的内涵和新的要求，这不仅推动了传统意义上的智慧城市向新型智慧城市演进，更为新型智慧城市建设带来了前所未有的发展机遇。
基于此，构建体系是关键。以“一个体系架构、一张天地一体的栅格网、一个通用功能平台、一个数据集合、一个城市运行中心、一套标准”等“六个一”推进“新型智慧城市”建设，从而实现治理更现代、运行更智慧、发展更安全。其中一个数据体系，就是指建立一个统一开放共享的大数据平台，通过对数据的规范整编和融合共用，实现并形成数据的“总和”，进而有效提高决策支持数据的生产与运用，进一步提升城市治理的科学性和智能化水平。
如今智慧城市建设已然火遍全国，如果把城市比作一个人的话，手和脚都有，但是大脑却落后了，城市大脑的构建需要应用人工智能技术来激活城市的神经网络。近年来，以云计算、大数据等技术广泛应用，以及未来5G全面商业化且基础设施升级后，智慧城市建设将加快落实的步伐，全面开启人工智能城市应用场景的新时代。
智慧城市是把信息技术与城市建设融合在一起，将城市信息化推向更高阶段。它基于互联网、云计算、大数据、物联网、移动互联网等工具和方法，感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息。智慧城市包含智慧产业、智慧交通、智慧物流、智慧教育、智慧安防、智慧服务、智慧治理、智慧人文、智慧生活等内容，涉及城市建设的方方面面，与居民的生活息息相关。
创建智慧城市的底层技术与大数据、物联网和人工智能是密不可分的，如果说人工智能技术在智慧城市的建设中充当大脑的功能，那物联网就是输送思维意识的神经网络。例如，作为核心节点的智慧社区的改造，在人工智能技术赋能后，大脑的机能让各个智慧社区作为脏器发挥出应有的功能，从而贯通更大规模的城市级连接，最终形成健康而有活力的智慧城市。
不管是济南还是其他城市，构建统一大数据平台是打造智慧城市的基石，只有将一个城市各个层面的数据进行采集、整合、处理、分析，才能为人类服务，才能为各职能部门服务，才能为老百姓的生活服务，才能提升工作效率、办事效率、服务效率，才能促使老百姓生活的这座城市更加温暖、更加高效、更加美好。
大数据和云计算有什么不同，学哪个好
这是一个非常好的问题，作为一名IT领域的科研教育工作者，我来回答一下。
首先，大数据和云计算未来在工业互联网时代都将发挥出越来越重要的作用，所以当前不论是选择学习大数据还是云计算，未来的发展空间都比较大。
从技术体系结构上来看，大数据和云计算都以分布式存储和分布式计算为基础，只不过各自的关注点有所不同，大数据的关注点在于数据的价值化，而云计算的关注点则在于为用户提供算力服务，根据不同用户的需求，云计算能够提供IaaS、PaaS和SaaS三大类服务。
大数据的技术体系紧紧围绕数据的价值化来展开，包括数据采集、数据分析、数据应用和数据安全等等，涉及到的岗位主要包括大数据开发岗位、大数据分析岗位和大数据运维岗位，目前这些岗位的岗位附加值还是比较高的。
大数据开发岗位需要重点学习编程语言知识和大数据平台知识，而大数据分析岗位则需要重点学习统计学知识和机器学习知识，所以如果数学基础比较扎实，可以重点考虑一下大数据领域的相关岗位。
云计算当前的落地应用情况还是比较不错的，很多企业都是借助于云计算来打开工业互联网的大门，当前云计算也逐渐开始从IaaS向PaaS和SaaS覆盖，云计算的全栈化和智能化将是一个比较明显的发展趋势。
从岗位需求情况来看，云计算未来的岗位需求潜力依然非常大，未来云计算与行业领域的结合会释放出大量的创新点，所以当前学习云计算相关技术也是不错的选择。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！