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大数据云计算好学吗？

大数据和云计算从理论角度来说，它们属于不同的层次，云计算是研究计算问题，大数据是研究海量数据处理问题，而海量数据处理仍然是相关研究的计算问题。从这个角度来看，大数据是云计算的一个子领域，从应用角度来看，大数据是云计算的应用案例之一，云计算是大数据的实现工具之一。
大数据和云计算既不同又相关，但实际上，为了获得良好的效率和质量，大型MGE中经常采用云计算技术。因此，大数据和云计算经常一起使用出现在人们的眼前，从而使人们感到困惑。
大数据技术是利用低成本、快速采集、处​​理和分析技术从各种超大规模数据中提取价值的新一代技术和架构。大数据技术的不断涌现和扩展，让我们处理海量数据变得更简单、更便宜、更快捷：它成为了使用数据的好助手，甚至可以改变各行业的商业模式。
大数据（bigdata）是数据的集合：数据量高速增长，使用常规数据工具无法在一定时间内对其进行收集、处理、存储和计算。云计算是一种基于互联网的超级计算机模式，在远程数据中心，数千台计算机和服务器连接起来，形成计算机云。因此，云计算还可以让你体验每秒10万亿次的计算，有了这样的计算能力，你可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本电脑、手机等方式访问数据中心。他们根据自己的需要接近并进行计算。
云计算的商业视角也可以理解为云计算为我们提供的服务。这是不可避免的一步。也就是云计算对于公司以及云计算的优势是什么。将它们放在一起使用，就可以理解云计算的好处就是云计算的好处。
从技术角度来看，大数据和云计算的关系就像同一枚硬币的两面密不可分。大数据无法由单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点在于数据挖掘是分散的数据挖掘。相反，它依赖于分布式处理、分布式数据库和云存储以及云计算技术的虚拟化。
随着云时代的到来，大数据（Bigdata）也越来越受到人们的关注。分析师团队认为，大数据（Bigdata）通常描述的是公司创建的大量非结构化和半结构化数据，提取数据关系进行分析需要花费太多时间和金钱。大数据分析通常与云计算联系在一起，因为大型数据集的实时分析需要MapReduce等在数十、数百甚至数千台计算机上分配工作。
大数据需要特殊技能才能在可容忍的时间内有效地处理大量数据。应用到大数据的技术包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展存储系统。大数据、云计算是未来发展趋势所需要的，作用也相当强：您认为这个行业的未来好吗？