1. 互联网中的生态圈、生态系统、互联网思维的概念是什么
生态圈简单讲就是产业链，更形象的说法，应该称它为‘企业生态圈’。好似奥林匹克标志，大圈里面有小圈，原料圈、资本圈、制造圈、市场圈、品牌圈，五环闭合首尾循环，形成一个完整的‘企业生态圈’
产业生态圈必须建立跨媒体的平台，实现跨媒体共享内容，这个难点不是技术上的无缝连接，最困难的是经营模式上的协调与配合，如何建立合理的分成体系
生态系统 就是一个大的群落 比如一个国家 一个世界 你中有我 我中有你
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互联网时代的本质特征是什么呢？其实就三个字：“互，联，网”。
“互”即“互动”。从被动接收信息到主动搜寻信息，从彼此交流信息到随时随地交流，贯穿始终的，是人们希望能够更好的“互动“。
某种意义上，互联网的出现，是因为人们期望能更好的“互动“；而互联网的发展，是因为更好的满足了人们的“互动”需求。因此，“互动”是互联网时代的第一个本质特征。
“联”即“联接”。 从有线互联网时代发展到移动互联网时代、乃至进入无限互联网时代，是因为人们希望能够更好的“联接“。
某种意义上，互联网的出现，是因为人们期望能彼此更好的“联接“；而互联网的发展，是因为更好的满组了人们的“联接”需求。因此，“联接”是互联网时代的第二个本质特征。
网”即“网络”。通过“网器”和“云端“的联接，人们可以很轻松的就掌握更全面、更及时的信息，并更好的做出分析，这就是“大数据”。
人和“网器”（物），基于“云计算”和“大数据”，将不断形成无数张无边无际的网络，并组成一个相互交织的网络体。
通过这样的网络体，人们可以“任意互动、无限联接”。
综上，互联网时代的本质特征就是：互动、联接、网络。互联网时代的前进方向，就是将整个世界变成一个“任意互动、无限联接的网络体”。
互联网思维，就是符合互联网时代本质特征的思维方式。“互动”的本质，是“民主”；“联接”的本质，是“开放”；“网络”的本质，是“平等”。
“民主”是“互动”的本质
“独裁”是“单向”的上对下。而“民主”则是“双向”的“互动”。
什么叫“民主”? “民主”就是“人民”当家作主。对于企业来说，“人民”主要包括两大群体：顾客群体和员工群体。
电子商务未来的方向，基本已达成共识，不是B2B、不是B2C、也不是C2C，而是“C2B”。所谓“C2B”，就是集结顾客的需求，然后由商家来满足。
“开放”是“联接”的本质
所谓的“封闭”就是阻断或者限制人们的“联接”。而加强“联接”的过程，就是不断“开放”的过程。
工业时代的成功企业，往往致力于建立的是一个“企业王国”。企业家就像“国王”一样，统领着这个企业及相关资源。“掌控”是企业运营中最重要的一个词汇。
互联网时代的成功企业，需要致力于建立的是一个“生态系统”。企业家要致力于构建一个和谐平衡、不断进化的有机系统，就像大自然一样，大家共存共荣。“分享”将成为企业运营中最重要的一个词汇。
举个例子，京东商城目前主要是自营的B2C业务，但单纯的“网上沃尔玛”，一定是行不通的。京东如果想继续赢在未来，一定要变得更加“开放“，让各式各样的商家，只要能更好的提供顾客价值，就可以在京东这个平台上活的很滋润。
“平等”是“网络”的本质
“金字塔”结构是一个“层级”机构，等级森严。互联网时代，整个世界将是一个由无数张无边无际的“网络”，组成的一个“网络体”。“网络体”的结构当中，每一个点，都可以是“金字塔”的“塔顶”。换句话说，点与点之间的关系是“平等”的。虽然点有大小之分，但相互之间关系的本质，不再是“等级”，而是“平等“。
互联网时代的顾客，将不再是“上帝”，也不再是“衣食父母”，而是“朋友”。既然是“朋友”，你就绝对不能“忽悠”他们，也不需要刻意“讨好”他们，大家是一种相互支持、情感互通的关系。
互联网时代的领导，将不再是“老板”，也不再是“老师”，而是我们的“朋友”（或者“师兄”）。联想的杨元庆，刚刚上任的时候，口头禅是“请叫我元庆”。小米科技的雷军，同事们很多叫他“老雷”，而小米联合创始人黎万强，则人称“阿黎”。称呼的改变只是表象，相处方式变得更加平等，才是本质。
综上，互联网思维的本质，无非就三个词：民主、开放、平等。这不是什么新词汇，但因为互联网技术的发展，将会更好的推动社会朝这个方向前进。让这个世界变得更好的脚步，无法阻挡。
2. 一文看懂大数据的技术生态圈
一文看懂大数据的技术生态圈
大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。
大数据，首先你要能存的下大数据。传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上千台机器，但是你看到的是一个文件系统而不是很多文件系统。比如你说我要获取/hdfs/tmp/file1的数据，你引用的是一个文件路径，但是实际的数据存放在很多不同的机器上。你作为用户，不需要知道这些，就好比在单机上你不关心文件分散在什么磁道什么扇区一样。HDFS为你管理这些数据。存的下数据之后，你就开始考虑怎么处理数据。虽然HDFS可以为你整体管理不同机器上的数据，但是这些数据太大了。一台机器读取成T上P的数据（很大的数据哦，比如整个东京热有史以来所有高清电影的大小甚至更大），一台机器慢慢跑也许需要好几天甚至好几周。对于很多公司来说，单机处理是不可忍受的，比如微博要更新24小时热博，它必须在24小时之内跑完这些处理。那么我如果要用很多台机器处理，我就面临了如何分配工作，如果一台机器挂了如何重新启动相应的任务，机器之间如何互相通信交换数据以完成复杂的计算等等。这就是MapRece / Tez / Spark的功能。MapRece是第一代计算引擎，Tez和Spark是第二代。MapRece的设计，采用了很简化的计算模型，只有Map和Rece两个计算过程（中间用Shuffle串联），用这个模型，已经可以处理大数据领域很大一部分问题了。那什么是Map什么是Rece？考虑如果你要统计一个巨大的文本文件存储在类似HDFS上，你想要知道这个文本里各个词的出现频率。你启动了一个MapRece程序。Map阶段，几百台机器同时读取这个文件的各个部分，分别把各自读到的部分分别统计出词频，产生类似（hello, 12100次），（world，15214次）等等这样的Pair（我这里把Map和Combine放在一起说以便简化）；这几百台机器各自都产生了如上的集合，然后又有几百台机器启动Rece处理。Recer机器A将从Mapper机器收到所有以A开头的统计结果，机器B将收到B开头的词汇统计结果（当然实际上不会真的以字母开头做依据，而是用函数产生Hash值以避免数据串化。因为类似X开头的词肯定比其他要少得多，而你不希望数据处理各个机器的工作量相差悬殊）。然后这些Recer将再次汇总，（hello，12100）＋（hello，12311）＋（hello，345881）= （hello，370292）。每个Recer都如上处理，你就得到了整个文件的词频结果。这看似是个很简单的模型，但很多算法都可以用这个模型描述了。Map＋Rece的简单模型很黄很暴力，虽然好用，但是很笨重。第二代的Tez和Spark除了内存Cache之类的新feature，本质上来说，是让Map/Rece模型更通用，让Map和Rece之间的界限更模糊，数据交换更灵活，更少的磁盘读写，以便更方便地描述复杂算法，取得更高的吞吐量。有了MapRece，Tez和Spark之后，程序员发现，MapRece的程序写起来真麻烦。他们希望简化这个过程。这就好比你有了汇编语言，虽然你几乎什么都能干了，但是你还是觉得繁琐。你希望有个更高层更抽象的语言层来描述算法和数据处理流程。于是就有了Pig和Hive。Pig是接近脚本方式去描述MapRece，Hive则用的是SQL。它们把脚本和SQL语言翻译成MapRece程序，丢给计算引擎去计算，而你就从繁琐的MapRece程序中解脱出来，用更简单更直观的语言去写程序了。有了Hive之后，人们发现SQL对比Java有巨大的优势。一个是它太容易写了。刚才词频的东西，用SQL描述就只有一两行，MapRece写起来大约要几十上百行。而更重要的是，非计算机背景的用户终于感受到了爱：我也会写SQL！于是数据分析人员终于从乞求工程师帮忙的窘境解脱出来，工程师也从写奇怪的一次性的处理程序中解脱出来。大家都开心了。Hive逐渐成长成了大数据仓库的核心组件。甚至很多公司的流水线作业集完全是用SQL描述，因为易写易改，一看就懂，容易维护。自从数据分析人员开始用Hive分析数据之后，它们发现，Hive在MapRece上跑，真鸡巴慢！流水线作业集也许没啥关系，比如24小时更新的推荐，反正24小时内跑完就算了。但是数据分析，人们总是希望能跑更快一些。比如我希望看过去一个小时内多少人在充气娃娃页面驻足，分别停留了多久，对于一个巨型网站海量数据下，这个处理过程也许要花几十分钟甚至很多小时。而这个分析也许只是你万里长征的第一步，你还要看多少人浏览了跳蛋多少人看了拉赫曼尼诺夫的CD，以便跟老板汇报，我们的用户是猥琐男闷骚女更多还是文艺青年／少女更多。你无法忍受等待的折磨，只能跟帅帅的工程师蝈蝈说，快，快，再快一点！于是Impala，Presto，Drill诞生了（当然还有无数非着名的交互SQL引擎，就不一一列举了）。三个系统的核心理念是，MapRece引擎太慢，因为它太通用，太强壮，太保守，我们SQL需要更轻量，更激进地获取资源，更专门地对SQL做优化，而且不需要那么多容错性保证（因为系统出错了大不了重新启动任务，如果整个处理时间更短的话，比如几分钟之内）。这些系统让用户更快速地处理SQL任务，牺牲了通用性稳定性等特性。如果说MapRece是大砍刀，砍啥都不怕，那上面三个就是剔骨刀，灵巧锋利，但是不能搞太大太硬的东西。这些系统，说实话，一直没有达到人们期望的流行度。因为这时候又两个异类被造出来了。他们是Hive on Tez / Spark和SparkSQL。它们的设计理念是，MapRece慢，但是如果我用新一代通用计算引擎Tez或者Spark来跑SQL，那我就能跑的更快。而且用户不需要维护两套系统。这就好比如果你厨房小，人又懒，对吃的精细程度要求有限，那你可以买个电饭煲，能蒸能煲能烧，省了好多厨具。上面的介绍，基本就是一个数据仓库的构架了。底层HDFS，上面跑MapRece／Tez／Spark，在上面跑Hive，Pig。或者HDFS上直接跑Impala，Drill，Presto。这解决了中低速数据处理的要求。那如果我要更高速的处理呢？如果我是一个类似微博的公司，我希望显示不是24小时热博，我想看一个不断变化的热播榜，更新延迟在一分钟之内，上面的手段都将无法胜任。于是又一种计算模型被开发出来，这就是Streaming（流）计算。Storm是最流行的流计算平台。流计算的思路是，如果要达到更实时的更新，我何不在数据流进来的时候就处理了？比如还是词频统计的例子，我的数据流是一个一个的词，我就让他们一边流过我就一边开始统计了。流计算很牛逼，基本无延迟，但是它的短处是，不灵活，你想要统计的东西必须预先知道，毕竟数据流过就没了，你没算的东西就无法补算了。因此它是个很好的东西，但是无法替代上面数据仓库和批处理系统。还有一个有些独立的模块是KV Store，比如Cassandra，HBase，MongoDB以及很多很多很多很多其他的（多到无法想象）。所以KV Store就是说，我有一堆键值，我能很快速滴获取与这个Key绑定的数据。比如我用身份证号，能取到你的身份数据。这个动作用MapRece也能完成，但是很可能要扫描整个数据集。而KV Store专用来处理这个操作，所有存和取都专门为此优化了。从几个P的数据中查找一个身份证号，也许只要零点几秒。这让大数据公司的一些专门操作被大大优化了。比如我网页上有个根据订单号查找订单内容的页面，而整个网站的订单数量无法单机数据库存储，我就会考虑用KV Store来存。KV Store的理念是，基本无法处理复杂的计算，大多没法JOIN，也许没法聚合，没有强一致性保证（不同数据分布在不同机器上，你每次读取也许会读到不同的结果，也无法处理类似银行转账那样的强一致性要求的操作）。但是丫就是快。极快。每个不同的KV Store设计都有不同取舍，有些更快，有些容量更高，有些可以支持更复杂的操作。必有一款适合你。除此之外，还有一些更特制的系统／组件，比如Mahout是分布式机器学习库，Protobuf是数据交换的编码和库，ZooKeeper是高一致性的分布存取协同系统，等等。有了这么多乱七八糟的工具，都在同一个集群上运转，大家需要互相尊重有序工作。所以另外一个重要组件是，调度系统。现在最流行的是Yarn。你可以把他看作中央管理，好比你妈在厨房监工，哎，你妹妹切菜切完了，你可以把刀拿去杀鸡了。只要大家都服从你妈分配，那大家都能愉快滴烧菜。你可以认为，大数据生态圈就是一个厨房工具生态圈。为了做不同的菜，中国菜，日本菜，法国菜，你需要各种不同的工具。而且客人的需求正在复杂化，你的厨具不断被发明，也没有一个万用的厨具可以处理所有情况，因此它会变的越来越复杂。以上是小编为大家分享的关于一文看懂大数据的技术生态圈的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
3. 地理学中生态圈如何定义
生态圈，是指地球上凡是出现并感受到生命活动影响的地区。是地表有机体包括微生物及其自下而上环境的总称，是行星地球特有的圈层。它也是人类诞生和生存的空间。生物圈是地球上最大的生态系统。
4. 可以介绍一下互联网新闻中所经常提到的生态圈是什么意思吗
生态圈，顾名思义，就是一个圈子，如果你学过生物，肯定知道生物圈，这个与生态圈类似。在互联网界，生态圈就是打通产业链的上下游，能够实现一个闭环的商业体系。比如阿里巴巴，底层有淘宝C2C,天猫B2C,还有B2B等，中层有支付宝的对接，还有菜鸟物流体系，实现资金的流转，上层有阿里投资和小微银行，可实现资金的管理和增值。这个就大大降低了企业的风险，实现真正的可控可预期。
5. 生态圈是什么意思
生态圈一般指生物圈。地球上所有的生物与其环境的总和就叫生物圈。生物圈是所有生物链的一个统称，它包含了生物链和所有细微的生物和生态环境，生态系统等。生物圈是地球上最大的生态系统，也是最大的生命系统。且是一个封闭且能自我调控的系统。地球是整个宇宙中唯一已知的有生物生存的地方。一般认为生物圈是从35亿年前生命起源后演化而来。生物圈是指地球上所有生态系统的统合整体，是地球的一个外层圈，其范围大约为海平面上下垂直约10公里。它包括地球上有生命存在和由生命过程变化和转变的空气、陆地、岩石圈和水。从地质学的广义角度上来看生物圈是结合所有生物以及它们之间的关系的全球性的生态系统，包括生物与岩石圈、水圈和空气的相互作用。
生物圈，是指地球上凡是出现并感受到生命活动影响的地区，是地表有机体包括微生物及其自下而上环境的总称，是行星地球特有的圈层。它也是人类诞生和生存的空间。生物圈是地球上最大的生态系统。生物圈是自然灾害主要发生地，它衍生出环境生态灾害。生物圈是地球上凡是出现并感受到生命活动影响的地区，是地表有机体包括微生物及其自下而上环境的总称，是行星地球特有的圈层。它也是人类诞生和生存的空间。生物圈的范围是：大气圈的底部、水圈大部、岩石圈表面。
6. 生态圈是什么意思
生态圈通常指生物圈。是指地球上凡是出现并感受到生命活动影响的地区，是地表有机体包括微生物及其自下而上环境的总称，是行星地球特有的圈层。它也是人类诞生和生存的空间。
生态圈是自然灾害主要发生地，它衍生出环境生态灾害。生物圈是地球上凡是出现并感受到生命活动影响的地区，是地表有机体包括微生物及其自下而上环境的总称，是行星地球特有的圈层。它也是人类诞生和生存的空间。生物圈的范围是：大气圈的底部、水圈大部、岩石圈表面。
7. 生态圈是什么意思
生态圈一般指生物圈。
如果定义生命能够生存的温度范围，是介于摄氏零下100度到摄氏100度之间，恒星周围环境温度在这个范围的区域称为生命能够存活的生态圈。
我们经营的不是一个点，也不是一条线，而是一个圈，一个很大、很长、很累人也很激动人心的圈，通俗的说法，把它叫做产业链，更形象的说法，应该称它为‘企业生态圈’。
8. 网络营销中的“生态圈”是什么意思
生态圈又称为商业生态圈，是指商业活动的各利益相关者通过共同建立一个价值平台。各个角色关注其所在的价值平台的整体特性，通过平台撬动其他参与者的能力，使这一系统能够创造价值，并从中分享利益。网络营销中的“生态圈”，可以理解为在一个平台上聚集了卖家、买家、平台商等，在这个平台上通过一定地制度和规定，大家在制度和规定的基础上，进行相互沟通、联系、洽谈从而实现合作，创造价值。
9. 大数据学什么框架什么是生态圈
大数据平台中的主流框架主要有以下三种：
(一)Hadoop生态圈
HDFS：分布式文件系统，解决大数据的存储
Yarn(MapRece)：分布式计算框架，解决大数据的计算
Hive：Hadoop中的数据分析引擎，支持SQL
HBase：基于HDFS的NoSQL数据库
ZooKeeper：分布式协调服务，可以用于实现HA(高可用架构)
其他
(二)Spark生态圈
Spark Core：Spark的核心，用于离线计算
Spark SQL：Spark的数据分析引擎，支持SQL语句
Spark Streaming：Spark的流式计算引擎，但本质依然是离线计算
MLlib：机器学习框架
(三)Flink生态圈
Flink DataSet：Flink批处理(离线计算)API
Flink DataStream：Flink流处理(实时计算)API
Flink Table&SQL：Flink的数据分析引擎，支持SQL语句
MLlib：机器学习框架
10. 什么是生态圈
生态圈又称商业生态圈，指商业活动的各利益相关者通过共同建立一个价值平台。
各个角色关注其所在的价值平台的整体特性，通过平台撬动其它参与者的能力，使这一系统能够创造价值，并从中分享利益。与生物生态圈相比，有很多类似之处，首先竞争性依然存在，但更多是强化了彼此间的联动性、共赢性和整体发展的持续性；其次弱肉强食的收购、吞并现象依然持续，一些非正当竞争依然存在，这就是生态圈的自由性体现。最后生态圈还存在一些非主流甚至怪异的现象，这是进化的体现。总之，生态圈一词带给我们的最有价值的东西在于让我们从整体的高度审视整个商业的发展，以对其有深入的认识，并由此对自身进行更加精确的定位，以适应这一充满生机同时又危机四伏的生态圈。