大家好，aws永久免费服务器有哪些相信很多的网友都不是很明白，包括国内永久免备案云服务器推荐也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于aws永久免费服务器有哪些和国内永久免备案云服务器推荐的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！
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请问Vps有没有免费试用的？学习大数据Hadoop需要哪些基础？云服务有什么用？学习数据分析时，有哪些获取海量数据源的网站？请问Vps有没有免费试用的？作为一个程序员，经常会用到服务器进行测试，所以会比较关注各大云计算商的试用活动，以下是我整理的可以试用的服务器活动汇总！
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学习大数据Hadoop需要哪些基础？我们都知道现在学习大数据，Hadoop是其中一个必学的技术，简单来说，Hadoop是在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的一种方法。那Hadoop该学习哪些内容？需要了解什么呢？有Hadoop经典学习资料吗？
HDFS
HDFS（HadoopDistributedFileSystem，Hadoop分布式文件系统），它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，适合那些有着超大数据集（largedataset）的应用程序。
MapReduce
通俗说MapReduce是一套从海量源数据提取分析元素末后返回结果集的编程模型，将文件分布式存储到硬盘是第一步，而从海量数据中提取分析我们需要的内容就是MapReduce做的事了。
MapReduce的基本原理就是：将大的数据分析分成小块逐个分析，然后再将提取出来的数据汇总分析，从而获得我们想要的内容。当然怎么分块分析，怎么做Reduce操作非常复杂，Hadoop已经提供了数据分析的实现，我们只需要编写简单的需求命令即可达成我们想要的数据。
关于Hadoop的使用方式：
感觉现在各个公司使用Hadoop的方式都不一样，主要我觉得有两种吧。
第一种是longrunningcluster形式，比如Yahoo，不要小看这个好像已经没什么存在感的公司，Yahoo可是Hadoop的元老之一。这种就是建立一个DataCenter，然后有几个上千Node的HadoopCluster一直在运行。比较早期进入BigData领域的公司一般都在使用或者使用过这种方式。
另一种是只使用MapReduce类型。毕竟现在是Cloud时代，比如AWS的ElasticMapReduce。这种是把数据存在别的更便宜的地方，比如s3，自己的datacenter，sqldatabase等等，需要分析数据的时候开启一个HadoopCluster，Hive/Pig/Spark/Presto/Java分析完了就关掉。不用自己做Admin的工作，方便简洁。
所以个人如果要学Hadoop的话我也建议第二种，AWS有免费试用时间（但是EMR并不免费，所以不要建了几千个Node一个月后发现破产了），可以在这上面学习。更重要的是你可以尝试各种不同的配置对于任务的影响，比如不同的版本，不同的containersize，memory大小等等，这对于学习Spark非常有帮助。
总的来说Hadoop适合应用于大数据存储和大数据分析的应用，适合于服务器几千台到几万台的集群运行，支持PB级的存储容量。Hadoop典型应用有：搜索、日志处理、推荐系统、数据分析、视频图像分析、数据保存等。
大数据产业已进入发展的“快车道”，急需大量优秀的大数据人才作为后盾。能够在大数据行业崛起的初期进入到这个行业当中来，才有机会成为时代的弄潮儿。千锋大数据开发新进企业级服务器实战教学，20周带你一站式搞定匪夷所思的大数据开发技术。
云服务有什么用？说到云服务，首先要了解一下什么是“云”。
云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在画拓扑图时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。云，作为未来的发展趋势，其核心是：当你的计算机作为端口接入云端（接入网络），云内的资源全部为云端服务，计算机只作为窗口，而运算、处理、客户端全部放在网络服务器（云平台）上。
什么是云计算？
云计算是利用云平台上的大量服务器资源进行大数据的运算。目的是大大的加快运算效率。
那么咱们再聊聊“云服务”
像题主提到的手机里有个“云服务”，其实打开来就是手机里的一个应用，这种云服务是基于云平台的一系列服务，通常模式是SaaS（应用及服务）等。采用C/S架构。特点是没有客户端，更加便于管理，同时系统的更新与升级只需要在服务器上进行就可以。现在常见的网页QQ，网页游戏等都属于这个范畴。但云服务绝不仅仅是这个概念。
真实的云服务指通过网络以按需、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。
简单来说，云服务可以将企业所需的软硬件、资料都放到网络上，在任何时间、地点，使用不同的IT设备互相连接，实现数据存取、运算等目的。当前，常见的云服务有公共云（PublicCloud）与私有云（PrivateCloud）两种。
公共云成本较低
公共云是最基础的服务，多个客户可共享一个服务提供商的系统资源，他们毋须架设任何设备及配备管理人员，便可享有专业的IT服务，这对于一般创业者、中小企来说，无疑是一个降低成本的好方法。公共云还可细分为3个类别，包括Software-as-a-Service,SaaS（软件即服务）、Platform-as-a-Service,PaaS（平台即服务）及Infrastructure-as-a-Service,IaaS（基础设施即服务）。
我们平日常用的Gmail、Hotmail、网上相册都属于SaaS的一种，主要以单一网络软件为主导；至于PaaS则以服务形式提供应用开发、部署平台，加快用户自行编写CRM（客户关系管理）、ERP（企业资源规划）等系统的时间，用户必须具备丰富的IT知识。
IaaS满足企业不同需要
上述公共云服务成本较低，但使用灵活度有不足，不满足这种服务模式的中小企业，不妨考虑“基建即服务（IaaS）”的IT资源管理模式。IaaS架构主要通过虚拟化技术与云服务结合，直接提升整个IT系统的运作能力，当前的IaaS服务提供商，如第一线安莱公司，会以月费形式提供具顶尖技术的软硬件及服务，例如服务器、存储系统、网络硬件、虚拟化软件等。IaaS让企业可以自由选择使用那些软、硬件及服务，中小企业都可根据行业的需要、发展规模，建设最适合自己的IT基建系统。
这种服务模式能为中小企业带来多重优势，其一、他们不必配备花费庞大的IT基建设备，却可享受同样专业的服务；其二、管理层可根据业务发展的规模、需求，调配所需的服务组合；其三、当有新技术出现时，企业可随时向服务提供商提出升级要求，不必为增加硬件而烦恼；其四、IaaS服务提供商拥有专业的顾问团队，中小企业可免却系统管理、IT支持方面的支出。
大企业倾向架设私有云
此外，近年经济环境竞争激烈，就算大型企业也关注成本的节约，因而也需要云服务。虽然公共云服务提供商需遵守行业法规，但是大企业（如金融、保险行业）为了兼顾行业、客户私隐，不可能将重要数据存放到公共网络上，故倾向于架设私有云端网络。
私有云的运作形式，与公共云类似。然而，架设私有云却是一项重大投资，企业需自行设计数据中心、网络、存储设备，并且拥有专业的顾问团队。企业管理层必须充分考虑使用私有云的必要性，以及是否拥有足够资源来确保私有云正常运作。
几个常见的云计算名词解释：
IaaS：基础设施即服务
IaaS(Infrastructure-as-a-Service)：基础设施即服务。消费者通过Internet可以从完善的计算机基础设施获得服务。
PaaS：平台即服务
PaaS(Platform-as-a-Service)：平台即服务。PaaS实际上是指将软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。因此，PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是，PaaS的出现可以加快SaaS的发展，尤其是加快SaaS应用的开发速度。
SaaS：软件即服务
SaaS(Software-as-a-Service)：软件即服务。它是一种通过Internet提供软件的模式，用户无需购买软件，而是向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动。
按需计算
顾名思义，按需(on—demand)计算将计算机资源(处理能力、存储等)打包成类似公共设施的可计量的服务。在这一模式中，客户只需为他们所需的处理能力和存储支付费用。那些具有很大的需求高峰并伴有低得多的正常使用期的公司特别受益于效用计算。当然，该公司需要为高峰使用支付更多，但是，当高峰结束，正常使用模式恢复时，他们的费用会迅速下降。
按需计算服务的客户端基本上将这些服务作为异地虚拟服务器来使用。无须投资自己的物理基础设施，公司与云服务提供商之间执行现用现付的方案。
按需计算本身并不是一个新概念，但它因云计算而获得新的生命。在过去的岁月里，按需计算由一台服务器通过某种分时方式而提供。
学习数据分析时，有哪些获取海量数据源的网站？数据分析，数据是根本。首先，我们要保证拿到的是可靠、真实的数据，然后再把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中，好好理解业务逻辑，真正用数据分析驱动网站运营、业务管理，发挥数据的价值。那么，到底在哪里才能获取到可靠的数据呢？拿到以后又怎样去展示他们？
一、公开数据集1.GitHub—AwesomePublicDatasets
（https://github.com/caesar0301/awesome-public-datasets）
这个我一定要放第一个，太惊艳了。一个大神整理的非常全面的数据获取渠道，包含各个细分领域的数据库资源。领域科研研究，从这里开始。
涉及的领域包括：农业、生物学、气候、计算机网络、数据科学、地球科学、经济学、教育、能源、金融学、GIS、图像处理、机器学习、自然语言、神经科学、物理学、心理学、社会科学....
oh，看到英语不用害怕。谷歌浏览器，你值得拥有。
2.亚马逊AWS
（https://aws.amazon.com/cn/datasets/?nc1=h_ls）
来自亚马逊的跨科学云数据平台，包含化学、生物学、经济学、天文学等多个领域的数据集。同样是公开数据集，涉及领域较少但是非常权威。
3.UCI
（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html）
加州大学欧文分校开放的经典数据集，可以说非常经典了，被很多机器学习实验室采用。机器学习必选数据。
二、国内公开数据1.国家数据
（http://data.stats.gov.cn/）
这个数据库信息内容涵盖范围全面、详实，并且有些数据已经做好了可视化，所以具有很高的实用性；基本只要和国情相关的信息都会在里边发布；比如地区房价、工业、能源、居民消费总额、房地产投资甚至食品的平均价格。
国家统计数据库包括历年月、季、年度数据，可通过数据库“搜索”、选择“指标”等方式，方便快捷地查询到历年、分地区、分专业的数据。
2.中华人民共和国国家统计局
（http://www.stats.gov.cn/）
这个网站的信息是比较宏观的，国家统计局一般只发布全国和分省的宏观统计数据。但如果想获取市级、地级信息，也可以底部的友情链接中获取。
三、数据采集网络爬虫，做数据分析的，相信大家都听说过。但很多人就说，我不会写Python，也没时间学。很多公司需要数据的时候常常也会将要爬取的网站外包出去。但其实还有一种方式，就是采集器采集。
1.八爪鱼采集器
（http://www.bazhuayu.com/）
这是一款免费的数据采集工具，而且没有功能限制，几乎所有网站都能采集，最大的特点是上手快，免费采集几万条数据没压力，当然也有付费增值服务可选。
四、地图数据源不得不承认，做数据分析的时候，我最喜欢的就是地图了。因为可以自己选择、编辑、绘制地图。而地图的美观程度直接影响了我的心情。当然最重要的还是里面的开源数据。
1.OSGeo中国中心
（http://www.osgeo.cn/）
OSGeo中国中心的使命是支持开源地理信息软件和遥感软件的开发以及推动其更广泛的应用，尤其是帮助中国地区的用户和开发者。涉及生态领域、地理、气候资源较多。2.ArcGIS
(https://hub.arcgis.com/pages/open-data)
3.OSM
（openstreetmap.org/）
OpenStreetMap是一个世界地图，可依据开放许可协议自由使用、编辑、绘制。目标是创造一个内容自由且能让所有人编辑的世界地图。设计属于自己的地图，从这里开始。
数据源的获取我知道的都已经分享给大家了。但拿到数据以后还需要用可视化工具展示出来。接下来我会整理关于如何展示数据的内容。
希望这些免费的资源对学习数据分析的你有帮助。如果有帮助，欢迎关注我以示支持，也以防错过下一波干货！~
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