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2、大数据运用日趋成熟的云计算技术从浩瀚的互联网信息海洋中获得有价值的信息进行信息归纳、检索、整合，为互联网信息处理提供软件基础。
3、他们的关系：
云计算是基础，没有云计算，无法实现大数据存储与计算
大数据是应用，没有大数据，云计算就缺少了目标与价值
4、两者都需要人工智能的参与，人工智能是互联网信息系统有序化后的一种商业应用。这才是：云计算与大数据真正的出口！
5、而商业智能中的智能从何而来？方法之一就是通过大数据这个工具来对大量数据进行处理，从而得出一些关联性的结论，从这些关联性中来获得答案，因此，大数据是商业智能的一种工具。而大数据要分析大量的数据，这对于系统的计算能力和处理能力要求是非常高的，传统的方式是需要一个超级计算机来进行处理，但这样就导致了计算能力空的时候闲着、忙的时候又不够的问题，而云计算的弹性扩展和水平扩展的模式很适合计算能力按需调用，因此，云计算为大数据提供了计算能力和资源等物质基础。
6、演进路径：云计算---》大数据---》人工智能
如果有人只谈人工智能，而不谈云计算与大数据，要不是技术骗子、要不是不懂装懂的傻子
不知道这三者的关系是否谈明白了。
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高并发场景下，如何保证生产者投递到消息中间件的消息不丢失？消息中间件消息不丢失主要从以下几个方面考虑
投递生产者向消息中间件投递消息是push的方式，这种方法会出现以下情况
1、生产者挂掉了
情况是这样的，你的生产者收到了数据，并存到了数据库中，同时生产者要降消息push到消息中间件做异步处理。这时候如果生产者挂掉了，就导致消息数据没有push到消息中间件里，也就会出现数据不一致的问题。
这时候我们可以在数据库设置是否投递成功标志位，在生产者push之后，再将标志位设置为已经投递。另外，客气启动一个定时任务，检测是否有消息没有投递，保证消息数据一定会进入中间件。
2、消息重试
生产者没有挂掉，但是因为网络等其他问题，导致生产者不知道有没有投递成功。这时候生产者可以失败重试，这保证消息可以再次投递。但是这有可能会出现重复投递，导致出现中间件消息数据重复。
存储消息中间件是存到磁盘上的，存入磁盘的消息一般是不会丢失的，同时磁盘文件还会做备份。如果一个丢失了，可以通过备份文件恢复。
消费一般消费者需要在消费者消费成功之后再设置提交消费位点。如果消费失败，消费者不提交消费位点还是可以消费该数据的。这就引出一个问题就是消息重复消费。这个问题和上边提到的消息重复投递相同，都会导致重复消费，这就需要考虑消费的幂等性，可以做消费记录，防止重复消费。
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