大数据好还是云计算好呢(云计算和大数据的区别)

大数据和云计算经常被混为一谈。从理论上看，两者属于不同的层次。云计算研究计算问题，而大数据研究海量数据处理问题，而海量数据处理仍然属于研究范围。就计算问题而言，所以，从这个角度来看，大数据是云计算的一个子领域。
从技术角度来看，大数据和云计算的关系就像同一枚的两面，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。其特点在于大规模数据的分布式数据挖掘。但必须依赖分布式处理、分布式数据库和云存储、云计算的虚拟化技术。随着云时代的到来，大数据也越来越受到人们的关注。
从应用角度看，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。简而言之，大数据和云计算既不同又相关。但事实上，由于大数据处理往往​​会达到良好的效率和质量，因此经常使用云计算技术。因此，大数据和云计算往往同时出现。在人们的眼前，从而造们的混乱。
大数据和云计算各有侧重点，但从技术架构上来说，都是基于分布式存储和分布式计算，因此两者关系比较密切。
总之，无论云计算发生什么变化，都必须依靠数据中心来实现。可以说，云计算是数据中心的“叶子”。云计算通过“光合作用”推动数据中心的发展，数据中心的发展为云计算的发展提供了坚实的基础。两者相互依存、互利共赢。提升影响力。

云计算是一种基于互联网的模型，用于添加、使用和提供相关服务，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，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。
大数据技术是指从各类数据中快速获取有价值信息的能力。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开发很困难），PigLatin和Hive就是这样（分别由Yahoo!和Facebook发起的项目。说到这里，我想补充一下，像Google、Facebook这样的先进互联网公司和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，这里的工作方式类似于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。