㈠ 云计算的六大组成部分分别是什么
云计算的六大组成部分分别是：虚拟化、自动化部署、应用规模扩展、分布式文件系统、分布式数据库与非结构化数据存储、分布式计算。
虚拟化可大幅度提高组织过程中资源和应用程序的效率和可用性。
云计算的一个核心思想是通过自动化的方式尽可能地简化任务，使得用户可以通过自助服务方式快捷地获取所需的资源和能力。
云计算提供了一个巨大的资源池，而应用的使用又有不同的负载周期，根据负载对应用的资源进行动态伸缩可以显著提高资源的有效利用率。
分布式存储的目标是利用云环境中多台服务器的存储资源来满足单台服务器所不能满足的存储需求。
在分布式文件系统上。典型的存储海量结构化数据的分布式存储系统包括Google的BigTable、开源的HBase等。
㈡ 大数据用什么架构
大数据的架构主要包括分布式文件系统、NoSQL数据库、列式数据库、云计算平台等。
一、分布式文件系统
大数据的存储和管理依赖于分布式文件系统。这类架构将文件分散存储在多个服务器上，利用多台服务器共同处理数据，实现数据的分布式存储和处理。这种架构可以有效地提高数据存储的可靠性和数据处理的速度。
二、NoSQL数据库
对于大数据的处理，NoSQL数据库是一个重要的组成部分。与传统的关系型数据库不同，NoSQL数据库更适合处理大量、非结构化的数据。这种数据库架构具有可扩展性强、灵活性强、读写性能高等特点，可以很好地满足大数据处理的需求。
三、列式数据库
列式数据库是大数据架构中另一种重要的数据存储方式。它与传统的关系型数据库的行式存储不同，列式存储可以更好地满足大数据分析的需求。列式数据库针对列进行存储和处理，可以大大提高大数据查询和分析的效率。
四、云计算平台
云计算平台是大数据架构的重要支撑。云计算平台可以提供弹性的计算资源，根据大数据处理的需求动态地分配计算资源。同时，云计算平台还可以提供数据的安全存储、备份和恢复等功能，保障大数据的安全性和可靠性。
综上所述，大数据的架构包括分布式文件系统、NoSQL数据库、列式数据库以及云计算平台等。这些架构共同协作，实现了大数据的高效存储、处理和查询，满足了大数据时代对数据处理的巨大需求。