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不是那种好，而是今年必须先网上预报名，而且就19、20、21日三天，然后再现场确认。抓紧咨询一下吧，别错过了机会。
补充一下,如果你在北京、上海、江苏、山东、...
直接的区别就是。礼服用来参加一个正式的宴会穿。比较西装更为隆重，面料也更讲究。
而西装只是商务套装~ 当然也可以用来参加一些商务聚会或者小型宴会的时候穿。
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size: '1000,60',
display: 'inlay-fix'请问普通PC和服务器，一样的CPU，性能有啥区别？_百度知道
请问普通PC和服务器，一样的CPU，性能有啥区别？
提问者采纳
2、关于数据总线，服务器考虑得速度更快一些，一般采用SCIS或SAS。3、服务器具有RAID功能，支持盘阵。如果你对做服务器的机器要求不高，一般的PC就可以胜任；反过来，如果拿服务器当PC用，就感觉不搭调了。具体来说，你要知道服务器与普通PC的区别，这要从硬件和软件两方面来看。根据应用的不同两者的差别很大，打个比方，PC就相当于什么都会的门诊医生，但是医术不是那么精湛，而服务器就应该是某个方面的专家了，处理能力越出众，它“专”的就越厉害。一、从硬件上看：1.CPU服务器CPU的指令一般是采用的RISC（精简指令集）。根据研究，在大多数的应用中，CPU仅仅使用了很少的几种命令，于是研究人员就根据这种情况设计了该指令集，运用集中的哗珐糕貉蕹股革瘫宫凯各种命令组合来实现各种需求。这种设计的好处就是针对性更强，可以根据不同的需求进行专门的优化，处理效更高。相对应的则是CISC（复杂指令集），他的特点就是尽量把各种常用的功能集成到一块，例如我们常常听到的MMX，SSE，SSE+，3D！NOW！等等都是这种类型的。另外，服务器的CPU设计一般都要考虑它的多路功能，就是多个CPU一起工作，而PC则一般只一颗CPU。2.内存内存在服务器上的原则也上越快越大越好，不过它对纠错和稳定提出了更高的要求，比如ECC（“错误检查和纠正“好象没人这么叫的）。我们现在使用的PC上很少有人能够用到1G的内存（玩游戏的不算），而在服务器上，这G级的内存有时也会显着捉襟见肘，记得去年国家发布银河最新超级计算机时，他的内存更是达到了1个T；相比内存的速度，人们在应用的时候更优先考虑内存的稳定和纠错能力，只有在保证了这两条，才能再考虑别的东西。3.硬盘硬盘性能无论是在PC上还是服务器上，性能的提升一直很缓慢，个人认为，依靠机械的发展，硬盘的发展是不可能出现质的飞跃。由于使用服务器的一般都是企业单位，里面都是保存了大量珍贵数据，这对硬盘就提出了安全稳定的要求，硬盘上出现的相关技术也基本上围绕这两个要求转。比如：数据冗余备份，热插拔等。另外，服务器硬盘必须能做到24*7不间断工作的要求。4.主板这个我了解的比较少，很少看到服务器有主板的说法，不过我觉得应该提提服务器的总线设计——多路，就是多个CPU如何能够协调工作。有兴趣建议你看看操作系统方面的书，看老外写的，很好！5.显卡除了图形和3D设计，服务器上的显卡基本上就是你只要能接上显示器能显示就行！ 查看原帖&&
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详解大数据
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从存储角度看大数据和云计算区别与联系
　　关于和的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说，分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的;大数据就是海量数据的高效处理。
　　虽然上面的一句话解释不是非常的贴切，但是可以帮助你简单的理解二者的区别。另外，如果做一个更形象的解释，云计算相当于我们的计算机和，将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用，在云计算领域目前的老大应该算是amazon，可以说为云计算提供了商业化的标准，另外值得关注的还有(其实从这一点可以帮助你理解云计算和虚拟化的关系)，开源的云平台最有活力的就是openstack了;
　　大数据相当于海量数据的“”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理tb级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用(因为mapreduce开发复杂)，所以piglatin和hive出现了(分别是yahoo!和发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域、facebook、等前沿的公司作出了很积极和强大的贡献)，为我们带来了类sql的操作，到这里操作方式像sql了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类sql，而处理速度也能“类sql”，google为我们带来了dremel/powerdrill等技术，cloudera(hadoop商业化最强的公司，hadoop之父cutting就在这里负责技术领导)的impala也出现了。
　　整体来看，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秒级操作pb级别的数据”难道不让人兴奋吗？
　　在谈大数据的时候，首先谈到的就是大数据的4v特性，即类型复杂，海量，快速和价值。原来谈大数据的时候谈3v，没有价值这个v。而实际我们来看4v更加恰当，价值才是大数据问题解决的最终目标，其它3v都是为价值目标服务。在有了4v的概念后，就很容易简化的来理解大数据的核心，即大数据的总体架构包括三层，数据，数据处理和数据分析。类型复杂和海量由数据存储层解决，快速和时效性要求由数据处理层解决，价值由数据分析层解决。
　　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。三层相互配合，让大数据最终产生价值。
　　数据存储层
　　数据有很多分法，有结构化，半结构化，非结构化;也有元数据，主数据，业务数据;还可以分为gis，视频，文件，语音，业务交易类各种数据。传统的结构化数据库已经无法满足数据多样性的存储要求，因此在rdbms基础上增加了两种类型，一种是hdfs可以直接应用于非结构化文件存储，一种是nosql类数据库，可以应用于结构化和半结构化数据存储。
　　从存储层的搭建来说，，nosql数据库和hdfs分布式文件系统三种存储方式都需要。业务应用根据实际的情况选择不同的存储模式，但是为了业务的存储和读取方便性，我们可以对存储层进一步的，形成一个统一的共享存储服务层，简化这种操作。从用户来讲并不关心底层存储细节，只关心数据的存储和读取的方便性，通过共享数据存储层可以实现在存储上的应用和存储基础设置的彻底解耦。
　　数据处理层
　　数据处理层核心解决问题在于数据存储出现分布式后带来的数据处理上的复杂度，海量存储后带来了数据处理上的时效性要求，这些都是数据处理层要解决的问题。
　　在传统的云相关技术架构上，可以将hive，pig和hadoop-mapreduce框架相关的技术内容全部划入到数据处理层的能力。原来我思考的是将hive划入到数据分析层能力不合适，因为hive重点还是在真正处理下的复杂查询的拆分，查询结果的重新聚合，而mapreduce本身又实现真正的分布式处理能力。
　　mapreduce只是实现了一个分布式计算的框架和逻辑，而真正的分析需求的拆分，分析结果的汇总和合并还是需要hive层的能力整合。最终的目的很简单，即支持分布式架构下的时效性要求。
　　数据分析层
　　最后回到分析层，分析层重点是真正挖掘大数据的价值所在，而价值的挖掘核心又在于数据分析和挖掘。那么数据分析层核心仍然在于传统的分析的内容。包括数据的维度分析，数据的切片，数据的上钻和下钻，cube等。
　　数据分析我只关注两个内容，一个就是传统数据仓库下的，在该数据模型下需要支持上面各种分析方法和分析策略;其次是根据业务目标和业务需求建立的kpi指标体系，对应指标体系的分析模型和分析方法。解决这两个问题基本解决数据分析的问题。
　　传统的bi分析通过大量的etl数据抽取和集中化，形成一个完整的数据仓库，而基于大数据的bi分析，可能并没有一个集中化的数据仓库，或者将数据仓库本身也是分布式的了，bi分析的基本方法和思路并没有变化，但是落地到执行的数据存储和数据处理方法却发生了大变化。
　　谈了这么多，核心还是想说明大数据两大核心为云技术和bi，离开云技术大数据没有根基和落地可能，离开bi和价值，大数据又变化为舍本逐末，丢弃关键目标。简单总结就是大数据目标驱动是bi，大数据实施落地式云技术。
[ 责任编辑：杨瑗嘉 ]
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关注Chinabyte服务器与普通电脑有什么区别？_百度知道
服务器与普通电脑有什么区别？
写的太多影响读者的心情...简单的说....普通电脑也可以做服务器但效率很差哦好的服务器那配置就相当好了..价格也绝对不便宜..
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没什么区别,都是电脑!!!只是配置好一点,装的软件多一点而已!!!
服务器提供某种服务（如，www,ftp,email，文件或打印机共享,或其它应用程序等），以供普通用户访问。
首先在配置上有区别，服务器的配置较普通电脑高。另外在保养上也有区别，服务器要求稳定，通常专门公司托管的服务器都是放在常温的机房中的
只是配置好一点,装的软件多一点而已!!!
服务器定义
从广义上讲，服务器是指网络中能对其它机器提供某些服务的计算机系统（如果一个PC对外提供ftp服务，也可以叫服务器）。
从狭义上讲，服务器是专指某些高性能计算机，能通过网络，对外提供服务。相对于普通PC来说，稳定性、安全性、性能等方面都要求更高，因此在CPU、芯片组、内存、磁盘系统、网络等硬件和普通PC有所不同。
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