大数据技术与云计算技术的区别(大数据与云计算原理或技术)

云计算是一种基于互联网的相关服务的扩展、使用和交付模型，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。云是网络和互联网的隐喻。过去，云经常被用来用图表来表示电信网络，后来也被用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义的云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，广义的云计算是指通过网络以按需、易于扩展的方式获取所需的资源。服务，是指通过网络按需且易于扩展的方式获取您所需要的服务。此类服务可以是IT、软件、互联网相关或其他服务。这意味着算力也可以作为商品通过互联网进行流通。

大数据，即海量数据，是指数据量大到无法通过当前主流软件工具在合理的时间内捕获、管理、处理和组合，帮助企业做出更积极的业务决定。大数据的4V特征：Volume、Velocity、Variation、Veracity。

从技术上讲，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，必须采用分布式计算架构。其特点在于海量数据的挖掘，但必须依赖分布式处理、分布式数据库、云存储和云计算虚拟化技术。

大数据管理、分布式文件系统，如Hadoop、Maprece数据分割并同时访问执行、SQL支持、以HiveHADOOP为代表的SQL接口支持，都是利用云计算构建在大数据技术之上；第一代数据仓库已成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：

1．标准机箱能最大程度地完成特定任务。

2.配置更合理，速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络的均衡设计，以及数据仓库访问的优化设计，比传统同类平台高出一个数量级以上。

3.降低总能耗。对于相同的计算机任务，能耗是最低的。

4.系统更加稳定可靠。它可以消除各种单点故障并统一组件或设备的质量和标准。

5.管理和维护成本低。数据收集的日常管理是集成的。

6可规划、可预测的系统扩展和升级路线图。