大数据跟云计算有什么区别(大数据与云计算有什么差别)

1.出现背景不同

云计算的出现在于用户服务需求的增长和企业业务处理能力的提升。大数据的出现在于用户和各行各业产生的大量数据。呈现几何级数增长。

2.目的不同

信息是否真正有价值是利用大数据和云计算云来评估的。更重要的是利用互联网来管理资源并在此基础上提供相应的服务。

3.不同的价值

海量数据中有效、有价值的信息挖掘是大数据的目的。云计算的价值在于它可以帮助企业降低成本成本并节省成本。

4.对象不同

大数据的对象顾名思义就是数据，而云计算对的主要对象是应用程序和各种互联网资源。

云计算

狭义上的云计算是指：云本质上是一个。从狭义上讲，云计算是一种提供资源的。用户可以随时访问云资源。根据需求使用，可以认为是无限扩展的。您只需根据使用情况付费。云就像一个水厂。我们随时可以取水，没有。我们根据自己家的用水量（仅工厂的用水量）支付自来水费用。

云计算广义上是指：云计算是与信息技术、软件和互联网相关的服务。这种共享的计算资源池称为云。云计算汇集了许多计算资源并通过软件使用它们。自动化管理只需少量人员参与，资源快速发放。也就是说，算力作为一种商品，可以像水、电、燃气一样在互联网上流通。它交通便利，相对较低。

云计算一般理解为：通过互联网向全球用户提供计算能力和存储服务，为处理互联网上的信息提供硬件基础。简单来说，云计算就是把自己电脑或者公司服务器的硬盘、处理器放到网上，以统一、动态的方式调用。

大数据

大数据的定义：海量数据的，其获取、存储、管理和分析远远超出基础软件工具能力的传统数据。四大特点：数据规模大、数据流动快、数据类型多样、价值密度低。

大数据的定义：大数据需要具有更强决策力、信息发现能力和流程优化的新处理模式，以适应海量、高增长、多元化的信息资产。

大数据通俗理解：利用日益成熟的云计算技术，从浩瀚的互联网信息海洋中获取有价值的信息，进行归纳、检索和信息整合，为互联网信息处理提供软件基础。简而言之，大数据就是将所有数据整合在一起进行分析、查找相关性并做出预测。这里的所有数据均对应于以往抽样调查获得的部分数据。

云计算与大数据的区别与联系

云计算与大数据的区别：云计算注重资源配置，是硬件资源的虚拟化；而大数据则是对海量数据的高效处理。大数据和云计算并不是的概念，而是有着非同寻常的关系：无论是在资源需求方面还是在资源再加工方面，它们都必须一起使用。

云计算与大数据的联系：云计算是基础。没有云计算，就无法实现大数据的存储和计算。大数据是一种应用。如果没有大数据，云计算就会缺乏目的和价值。两者都需要人工智能的参与，人工智能是在互联网上控制信息后的一种商业智能。

我们都听说过大数据和云计算这两个词，但真正理解它们的人并不多。对这个话题感兴趣的朋友给笔者留言，想知道大数据和云计算有什么区别，哪个更好学。细节、大数据、云计算云计算有什么区别，哪个更好学，是一个很好的话题。

1：首先我们要清楚地认识大数据。这是什么意思？根据对大数据的定义，大数据是指在特定时间范围内无法通过现有软件工具收集、管理和处理的一组数据，并通过新的方式处理以产生更强的决策——创造力量并发现见解。您需要一个模型。并为大型、高增长、多元化的信息资产提供流程优化能力。

2：那么你需要清楚地了解云计算的含义。云计算是一种基于互联网的模型，用于添加、使用和交付相关服务，通常涉及通过互联网提供动态可扩展且通常是虚拟化的资源。打个比方，如果说云计算是一个容器，那么大数据就是这个容器里储存的水，通过云计算技术来存储和计算大数据。

3：其实两者没有太大区别。两者都是时代尖端技术，学得好，可以赚到高薪。正因为目前企业对大数据工程师人才的需求较高，学好大数据是一个非常好的选择。、上海、广州等一线城市大数据工程师的底薪在15000美元以上。

云计算和大数据有什么区别？人们常常误解大数据和云计算之间的关系。而他们会一头雾水，用一句话来解释：云计算是硬件资源的虚拟化，大数据是海量数据的高效处理。
大数据技术意味着能够从各类数据中快速获取有价值的信息。适用于大数据的技术包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘网格、分布式文件、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展存储。
云计算是一种基于互联网的模型，用于添加、使用和交付相关服务，通常涉及通过互联网提供动态可扩展且通常是虚拟化的资源。云是和互联网的隐喻。过去，云经常被用来用图表来表示电信，后来也被用来表示互联网和底层基础设施的抽象。
云计算就相当于我们的电脑和作。他们将大量的硬件资源虚拟化，然后分配使用。目前云计算领域的领导者应该是亚马逊，可以说是提供云计算的。VMware上的商业标准也值得研究（事实上，它可能会帮助你理解云计算和虚拟化之间的关系）。最有活力的开源云平台是Openstack。
大数据相当于海量数据的“数据库”，纵观大数据领域的发展，我们可以看到，当前的大数据处理正朝着与传统类似的方向发展。使用数据库的经验。Hadoop的出现使我们能够使用商用机器来创建处理TB级数据的稳定集群，从而引起我们对传统且昂贵的并行计算等概念的关注。但它并不适合数据分析师（因为MapReduce开发比较困难），这就是PigLatin和Hive（分别由Yahoo!和Facebook发起的项目）应运而生。说到这里，我想补充一点，先进的互联网公司比如Google、Facebook和Twitter，在大数据领域做出了非常积极和有力的贡献），给我们带来了类似SQL的作，这里的作类似于SQL，但是处理效率非常慢。与传统数据库的处理效率完全不同。所以人们不仅在处理大数据时思考如何不像SQL那样工作，而且在处理速度方面也考虑到。它也可以是“类似SQL”的。Google给我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，还有Cloudera（一家Hadoop商业化能力很强的公司，Hadoop之父Cut负责技术领导）的Impala。