1. 互聯網中的生態圈、生態系統、互聯網思維的概念是什麼
生態圈簡單講就是產業鏈，更形象的說法，應該稱它為『企業生態圈』。好似奧林匹克標志，大圈裡面有小圈，原料圈、資本圈、製造圈、市場圈、品牌圈，五環閉合首尾循環，形成一個完整的『企業生態圈』
產業生態圈必須建立跨媒體的平台，實現跨媒體共享內容，這個難點不是技術上的無縫連接，最困難的是經營模式上的協調與配合，如何建立合理的分成體系
生態系統 就是一個大的群落 比如一個國家 一個世界 你中有我 我中有你
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互聯網時代的本質特徵是什麼呢？其實就三個字：「互，聯，網」。
「互」即「互動」。從被動接收信息到主動搜尋信息，從彼此交流信息到隨時隨地交流，貫穿始終的，是人們希望能夠更好的「互動「。
某種意義上，互聯網的出現，是因為人們期望能更好的「互動「；而互聯網的發展，是因為更好的滿足了人們的「互動」需求。因此，「互動」是互聯網時代的第一個本質特徵。
「聯」即「聯接」。 從有線互聯網時代發展到移動互聯網時代、乃至進入無限互聯網時代，是因為人們希望能夠更好的「聯接「。
某種意義上，互聯網的出現，是因為人們期望能彼此更好的「聯接「；而互聯網的發展，是因為更好的滿組了人們的「聯接」需求。因此，「聯接」是互聯網時代的第二個本質特徵。
網」即「網路」。通過「網器」和「雲端「的聯接，人們可以很輕松的就掌握更全面、更及時的信息，並更好的做出分析，這就是「大數據」。
人和「網器」（物），基於「雲計算」和「大數據」，將不斷形成無數張無邊無際的網路，並組成一個相互交織的網路體。
通過這樣的網路體，人們可以「任意互動、無限聯接」。
綜上，互聯網時代的本質特徵就是：互動、聯接、網路。互聯網時代的前進方向，就是將整個世界變成一個「任意互動、無限聯接的網路體」。
互聯網思維，就是符合互聯網時代本質特徵的思維方式。「互動」的本質，是「民主」；「聯接」的本質，是「開放」；「網路」的本質，是「平等」。
「民主」是「互動」的本質
「獨裁」是「單向」的上對下。而「民主」則是「雙向」的「互動」。
什麼叫「民主」? 「民主」就是「人民」當家作主。對於企業來說，「人民」主要包括兩大群體：顧客群體和員工群體。
電子商務未來的方向，基本已達成共識，不是B2B、不是B2C、也不是C2C，而是「C2B」。所謂「C2B」，就是集結顧客的需求，然後由商家來滿足。
「開放」是「聯接」的本質
所謂的「封閉」就是阻斷或者限制人們的「聯接」。而加強「聯接」的過程，就是不斷「開放」的過程。
工業時代的成功企業，往往致力於建立的是一個「企業王國」。企業家就像「國王」一樣，統領著這個企業及相關資源。「掌控」是企業運營中最重要的一個詞彙。
互聯網時代的成功企業，需要致力於建立的是一個「生態系統」。企業家要致力於構建一個和諧平衡、不斷進化的有機系統，就像大自然一樣，大家共存共榮。「分享」將成為企業運營中最重要的一個詞彙。
舉個例子，京東商城目前主要是自營的B2C業務，但單純的「網上沃爾瑪」，一定是行不通的。京東如果想繼續贏在未來，一定要變得更加「開放「，讓各式各樣的商家，只要能更好的提供顧客價值，就可以在京東這個平台上活的很滋潤。
「平等」是「網路」的本質
「金字塔」結構是一個「層級」機構，等級森嚴。互聯網時代，整個世界將是一個由無數張無邊無際的「網路」，組成的一個「網路體」。「網路體」的結構當中，每一個點，都可以是「金字塔」的「塔頂」。換句話說，點與點之間的關系是「平等」的。雖然點有大小之分，但相互之間關系的本質，不再是「等級」，而是「平等「。
互聯網時代的顧客，將不再是「上帝」，也不再是「衣食父母」，而是「朋友」。既然是「朋友」，你就絕對不能「忽悠」他們，也不需要刻意「討好」他們，大家是一種相互支持、情感互通的關系。
互聯網時代的領導，將不再是「老闆」，也不再是「老師」，而是我們的「朋友」（或者「師兄」）。聯想的楊元慶，剛剛上任的時候，口頭禪是「請叫我元慶」。小米科技的雷軍，同事們很多叫他「老雷」，而小米聯合創始人黎萬強，則人稱「阿黎」。稱呼的改變只是表象，相處方式變得更加平等，才是本質。
綜上，互聯網思維的本質，無非就三個詞：民主、開放、平等。這不是什麼新詞彙，但因為互聯網技術的發展，將會更好的推動社會朝這個方向前進。讓這個世界變得更好的腳步，無法阻擋。
2. 一文看懂大數據的技術生態圈
一文看懂大數據的技術生態圈
大數據本身是個很寬泛的概念，Hadoop生態圈（或者泛生態圈）基本上都是為了處理超過單機尺度的數據處理而誕生的。你可以把它比作一個廚房所以需要的各種工具。鍋碗瓢盆，各有各的用處，互相之間又有重合。你可以用湯鍋直接當碗吃飯喝湯，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每個工具有自己的特性，雖然奇怪的組合也能工作，但是未必是最佳選擇。
大數據，首先你要能存的下大數據。傳統的文件系統是單機的，不能橫跨不同的機器。HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）的設計本質上是為了大量的數據能橫跨成百上千台機器，但是你看到的是一個文件系統而不是很多文件系統。比如你說我要獲取/hdfs/tmp/file1的數據，你引用的是一個文件路徑，但是實際的數據存放在很多不同的機器上。你作為用戶，不需要知道這些，就好比在單機上你不關心文件分散在什麼磁軌什麼扇區一樣。HDFS為你管理這些數據。存的下數據之後，你就開始考慮怎麼處理數據。雖然HDFS可以為你整體管理不同機器上的數據，但是這些數據太大了。一台機器讀取成T上P的數據（很大的數據哦，比如整個東京熱有史以來所有高清電影的大小甚至更大），一台機器慢慢跑也許需要好幾天甚至好幾周。對於很多公司來說，單機處理是不可忍受的，比如微博要更新24小時熱博，它必須在24小時之內跑完這些處理。那麼我如果要用很多台機器處理，我就面臨了如何分配工作，如果一台機器掛了如何重新啟動相應的任務，機器之間如何互相通信交換數據以完成復雜的計算等等。這就是MapRece / Tez / Spark的功能。MapRece是第一代計算引擎，Tez和Spark是第二代。MapRece的設計，採用了很簡化的計算模型，只有Map和Rece兩個計算過程（中間用Shuffle串聯），用這個模型，已經可以處理大數據領域很大一部分問題了。那什麼是Map什麼是Rece？考慮如果你要統計一個巨大的文本文件存儲在類似HDFS上，你想要知道這個文本里各個詞的出現頻率。你啟動了一個MapRece程序。Map階段，幾百台機器同時讀取這個文件的各個部分，分別把各自讀到的部分分別統計出詞頻，產生類似（hello, 12100次），（world，15214次）等等這樣的Pair（我這里把Map和Combine放在一起說以便簡化）；這幾百台機器各自都產生了如上的集合，然後又有幾百台機器啟動Rece處理。Recer機器A將從Mapper機器收到所有以A開頭的統計結果，機器B將收到B開頭的詞彙統計結果（當然實際上不會真的以字母開頭做依據，而是用函數產生Hash值以避免數據串化。因為類似X開頭的詞肯定比其他要少得多，而你不希望數據處理各個機器的工作量相差懸殊）。然後這些Recer將再次匯總，（hello，12100）＋（hello，12311）＋（hello，345881）= （hello，370292）。每個Recer都如上處理，你就得到了整個文件的詞頻結果。這看似是個很簡單的模型，但很多演算法都可以用這個模型描述了。Map＋Rece的簡單模型很黃很暴力，雖然好用，但是很笨重。第二代的Tez和Spark除了內存Cache之類的新feature，本質上來說，是讓Map/Rece模型更通用，讓Map和Rece之間的界限更模糊，數據交換更靈活，更少的磁碟讀寫，以便更方便地描述復雜演算法，取得更高的吞吐量。有了MapRece，Tez和Spark之後，程序員發現，MapRece的程序寫起來真麻煩。他們希望簡化這個過程。這就好比你有了匯編語言，雖然你幾乎什麼都能幹了，但是你還是覺得繁瑣。你希望有個更高層更抽象的語言層來描述演算法和數據處理流程。於是就有了Pig和Hive。Pig是接近腳本方式去描述MapRece，Hive則用的是SQL。它們把腳本和SQL語言翻譯成MapRece程序，丟給計算引擎去計算，而你就從繁瑣的MapRece程序中解脫出來，用更簡單更直觀的語言去寫程序了。有了Hive之後，人們發現SQL對比Java有巨大的優勢。一個是它太容易寫了。剛才詞頻的東西，用SQL描述就只有一兩行，MapRece寫起來大約要幾十上百行。而更重要的是，非計算機背景的用戶終於感受到了愛：我也會寫SQL！於是數據分析人員終於從乞求工程師幫忙的窘境解脫出來，工程師也從寫奇怪的一次性的處理程序中解脫出來。大家都開心了。Hive逐漸成長成了大數據倉庫的核心組件。甚至很多公司的流水線作業集完全是用SQL描述，因為易寫易改，一看就懂，容易維護。自從數據分析人員開始用Hive分析數據之後，它們發現，Hive在MapRece上跑，真雞巴慢！流水線作業集也許沒啥關系，比如24小時更新的推薦，反正24小時內跑完就算了。但是數據分析，人們總是希望能跑更快一些。比如我希望看過去一個小時內多少人在充氣娃娃頁面駐足，分別停留了多久，對於一個巨型網站海量數據下，這個處理過程也許要花幾十分鍾甚至很多小時。而這個分析也許只是你萬里長征的第一步，你還要看多少人瀏覽了跳蛋多少人看了拉赫曼尼諾夫的CD，以便跟老闆匯報，我們的用戶是猥瑣男悶騷女更多還是文藝青年／少女更多。你無法忍受等待的折磨，只能跟帥帥的工程師蟈蟈說，快，快，再快一點！於是Impala，Presto，Drill誕生了（當然還有無數非著名的交互SQL引擎，就不一一列舉了）。三個系統的核心理念是，MapRece引擎太慢，因為它太通用，太強壯，太保守，我們SQL需要更輕量，更激進地獲取資源，更專門地對SQL做優化，而且不需要那麼多容錯性保證（因為系統出錯了大不了重新啟動任務，如果整個處理時間更短的話，比如幾分鍾之內）。這些系統讓用戶更快速地處理SQL任務，犧牲了通用性穩定性等特性。如果說MapRece是大砍刀，砍啥都不怕，那上面三個就是剔骨刀，靈巧鋒利，但是不能搞太大太硬的東西。這些系統，說實話，一直沒有達到人們期望的流行度。因為這時候又兩個異類被造出來了。他們是Hive on Tez / Spark和SparkSQL。它們的設計理念是，MapRece慢，但是如果我用新一代通用計算引擎Tez或者Spark來跑SQL，那我就能跑的更快。而且用戶不需要維護兩套系統。這就好比如果你廚房小，人又懶，對吃的精細程度要求有限，那你可以買個電飯煲，能蒸能煲能燒，省了好多廚具。上面的介紹，基本就是一個數據倉庫的構架了。底層HDFS，上面跑MapRece／Tez／Spark，在上面跑Hive，Pig。或者HDFS上直接跑Impala，Drill，Presto。這解決了中低速數據處理的要求。那如果我要更高速的處理呢？如果我是一個類似微博的公司，我希望顯示不是24小時熱博，我想看一個不斷變化的熱播榜，更新延遲在一分鍾之內，上面的手段都將無法勝任。於是又一種計算模型被開發出來，這就是Streaming（流）計算。Storm是最流行的流計算平台。流計算的思路是，如果要達到更實時的更新，我何不在數據流進來的時候就處理了？比如還是詞頻統計的例子，我的數據流是一個一個的詞，我就讓他們一邊流過我就一邊開始統計了。流計算很牛逼，基本無延遲，但是它的短處是，不靈活，你想要統計的東西必須預先知道，畢竟數據流過就沒了，你沒算的東西就無法補算了。因此它是個很好的東西，但是無法替代上面數據倉庫和批處理系統。還有一個有些獨立的模塊是KV Store，比如Cassandra，HBase，MongoDB以及很多很多很多很多其他的（多到無法想像）。所以KV Store就是說，我有一堆鍵值，我能很快速滴獲取與這個Key綁定的數據。比如我用身份證號，能取到你的身份數據。這個動作用MapRece也能完成，但是很可能要掃描整個數據集。而KV Store專用來處理這個操作，所有存和取都專門為此優化了。從幾個P的數據中查找一個身份證號，也許只要零點幾秒。這讓大數據公司的一些專門操作被大大優化了。比如我網頁上有個根據訂單號查找訂單內容的頁面，而整個網站的訂單數量無法單機資料庫存儲，我就會考慮用KV Store來存。KV Store的理念是，基本無法處理復雜的計算，大多沒法JOIN，也許沒法聚合，沒有強一致性保證（不同數據分布在不同機器上，你每次讀取也許會讀到不同的結果，也無法處理類似銀行轉賬那樣的強一致性要求的操作）。但是丫就是快。極快。每個不同的KV Store設計都有不同取捨，有些更快，有些容量更高，有些可以支持更復雜的操作。必有一款適合你。除此之外，還有一些更特製的系統／組件，比如Mahout是分布式機器學習庫，Protobuf是數據交換的編碼和庫，ZooKeeper是高一致性的分布存取協同系統，等等。有了這么多亂七八糟的工具，都在同一個集群上運轉，大家需要互相尊重有序工作。所以另外一個重要組件是，調度系統。現在最流行的是Yarn。你可以把他看作中央管理，好比你媽在廚房監工，哎，你妹妹切菜切完了，你可以把刀拿去殺雞了。只要大家都服從你媽分配，那大家都能愉快滴燒菜。你可以認為，大數據生態圈就是一個廚房工具生態圈。為了做不同的菜，中國菜，日本菜，法國菜，你需要各種不同的工具。而且客人的需求正在復雜化，你的廚具不斷被發明，也沒有一個萬用的廚具可以處理所有情況，因此它會變的越來越復雜。以上是小編為大家分享的關於一文看懂大數據的技術生態圈的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
3. 地理學中生態圈如何定義
生態圈，是指地球上凡是出現並感受到生命活動影響的地區。是地表有機體包括微生物及其自下而上環境的總稱，是行星地球特有的圈層。它也是人類誕生和生存的空間。生物圈是地球上最大的生態系統。
4. 可以介紹一下互聯網新聞中所經常提到的生態圈是什麼意思嗎
生態圈，顧名思義，就是一個圈子，如果你學過生物，肯定知道生物圈，這個與生態圈類似。在互聯網界，生態圈就是打通產業鏈的上下游，能夠實現一個閉環的商業體系。比如阿里巴巴，底層有淘寶C2C,天貓B2C,還有B2B等，中層有支付寶的對接，還有菜鳥物流體系，實現資金的流轉，上層有阿里投資和小微銀行，可實現資金的管理和增值。這個就大大降低了企業的風險，實現真正的可控可預期。
5. 生態圈是什麼意思
生態圈一般指生物圈。地球上所有的生物與其環境的總和就叫生物圈。生物圈是所有生物鏈的一個統稱，它包含了生物鏈和所有細微的生物和生態環境，生態系統等。生物圈是地球上最大的生態系統，也是最大的生命系統。且是一個封閉且能自我調控的系統。地球是整個宇宙中唯一已知的有生物生存的地方。一般認為生物圈是從35億年前生命起源後演化而來。生物圈是指地球上所有生態系統的統合整體，是地球的一個外層圈，其范圍大約為海平面上下垂直約10公里。它包括地球上有生命存在和由生命過程變化和轉變的空氣、陸地、岩石圈和水。從地質學的廣義角度上來看生物圈是結合所有生物以及它們之間的關系的全球性的生態系統，包括生物與岩石圈、水圈和空氣的相互作用。
生物圈，是指地球上凡是出現並感受到生命活動影響的地區，是地表有機體包括微生物及其自下而上環境的總稱，是行星地球特有的圈層。它也是人類誕生和生存的空間。生物圈是地球上最大的生態系統。生物圈是自然災害主要發生地，它衍生出環境生態災害。生物圈是地球上凡是出現並感受到生命活動影響的地區，是地表有機體包括微生物及其自下而上環境的總稱，是行星地球特有的圈層。它也是人類誕生和生存的空間。生物圈的范圍是：大氣圈的底部、水圈大部、岩石圈表面。
6. 生態圈是什麼意思
生態圈通常指生物圈。是指地球上凡是出現並感受到生命活動影響的地區，是地表有機體包括微生物及其自下而上環境的總稱，是行星地球特有的圈層。它也是人類誕生和生存的空間。
生態圈是自然災害主要發生地，它衍生出環境生態災害。生物圈是地球上凡是出現並感受到生命活動影響的地區，是地表有機體包括微生物及其自下而上環境的總稱，是行星地球特有的圈層。它也是人類誕生和生存的空間。生物圈的范圍是：大氣圈的底部、水圈大部、岩石圈表面。
7. 生態圈是什麼意思
生態圈一般指生物圈。
如果定義生命能夠生存的溫度范圍，是介於攝氏零下100度到攝氏100度之間，恆星周圍環境溫度在這個范圍的區域稱為生命能夠存活的生態圈。
我們經營的不是一個點，也不是一條線，而是一個圈，一個很大、很長、很累人也很激動人心的圈，通俗的說法，把它叫做產業鏈，更形象的說法，應該稱它為『企業生態圈』。
8. 網路營銷中的「生態圈」是什麼意思
生態圈又稱為商業生態圈，是指商業活動的各利益相關者通過共同建立一個價值平台。各個角色關注其所在的價值平台的整體特性，通過平台撬動其他參與者的能力，使這一系統能夠創造價值，並從中分享利益。網路營銷中的「生態圈」，可以理解為在一個平台上聚集了賣家、買家、平台商等，在這個平台上通過一定地制度和規定，大家在制度和規定的基礎上，進行相互溝通、聯系、洽談從而實現合作，創造價值。
9. 大數據學什麼框架什麼是生態圈
大數據平台中的主流框架主要有以下三種：
(一)Hadoop生態圈
HDFS：分布式文件系統，解決大數據的存儲
Yarn(MapRece)：分布式計算框架，解決大數據的計算
Hive：Hadoop中的數據分析引擎，支持SQL
HBase：基於HDFS的NoSQL資料庫
ZooKeeper：分布式協調服務，可以用於實現HA(高可用架構)
其他
(二)Spark生態圈
Spark Core：Spark的核心，用於離線計算
Spark SQL：Spark的數據分析引擎，支持SQL語句
Spark Streaming：Spark的流式計算引擎，但本質依然是離線計算
MLlib：機器學習框架
(三)Flink生態圈
Flink DataSet：Flink批處理(離線計算)API
Flink DataStream：Flink流處理(實時計算)API
Flink Table&SQL：Flink的數據分析引擎，支持SQL語句
MLlib：機器學習框架
10. 什麼是生態圈
生態圈又稱商業生態圈，指商業活動的各利益相關者通過共同建立一個價值平台。
各個角色關注其所在的價值平台的整體特性，通過平台撬動其它參與者的能力，使這一系統能夠創造價值，並從中分享利益。與生物生態圈相比，有很多類似之處，首先競爭性依然存在，但更多是強化了彼此間的聯動性、共贏性和整體發展的持續性；其次弱肉強食的收購、吞並現象依然持續，一些非正當競爭依然存在，這就是生態圈的自由性體現。最後生態圈還存在一些非主流甚至怪異的現象，這是進化的體現。總之，生態圈一詞帶給我們的最有價值的東西在於讓我們從整體的高度審視整個商業的發展，以對其有深入的認識，並由此對自身進行更加精確的定位，以適應這一充滿生機同時又危機四伏的生態圈。