大数据和云计算ppt

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一、云计算与大数据的关系

云计算和大数据相辅相成。

云计算和大数据紧密相连。从技术角度来看，它们是密不可分的，就像同一枚硬币的两面一样，因为大数据无法单独处理。面对大量的数据，必须采用云计算来进行处理、分析和存储。尽管云计算在不断发展，但仍然离不开数据的支持。两者相辅相成、相互作用。

云计算和大数据的区别

1对象不同。云计算面向互联网资源和应用，大数据面向数据。

2.功能不同。云计算是互联网上的虚拟资源存储，大数据一般是信息资产。

3.背景显得不同。云计算的出现是由于用户服务需求的增长和企业业务处理能力的提高。大数据的出现是由于用户和各行各业产生的大数据呈几何级增长。

4.价值观不同。大数据的价值在于可以从海量数据中提取有效、有价值的信息，云计算的价值在于可以帮助企业降低成本，实现节约。

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二、什么是云计算和大数据？云计算是一种基于互联网的相关服务增长、使用和交付模型，通常涉及通过互联网提供动态可扩展和虚拟化资源。云是网络和互联网的隐喻。过去，云经常被用来绘制电信网络图，但后来它也被用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义的云计算是指一种IT基础设施的交付和使用模式。广义上讲，云计算是指通过网络以按需且易于扩展的方式获取必要的资源。这是指一种通过网络获取所需服务的按需且易于扩展的方法。此类服务可能包括IT、软件、互联网相关或其他服务。这意味着计算能力也可以作为商品通过互联网进行分配。
大数据，即大规模数据，是指目前主流软件工具无法在合理时间内捕获、管理、处理并组织成有用信息的大量数据。公司业务决策中更积极主动的目标。大数据的4V特征：数量、速度、多样性和准确性。
从技术角度来看，大数据和云计算的关系是一个问题的两个方面。大数据无法由单台计算机处理，因此必须采用分布式计算架构。其特点在于大量数据的挖掘，但必须依赖分布式处理、分布式数据库、云存储、云计算虚拟化技术。
大数据管理、Hadoop等分布式文件系统、并发Mapreduce数据切分和访问执行、SQL支持、以Hive+HADOOP为代表的SQL接口支持、利用云计算构建的下一代大数据。数据技术数据仓库已经成为一个热门话题。从系统需求角度来看，大数据架构给系统带来了新的挑战：
1.高级集成。标准机箱可以最大程度地完成给定的任务。
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，性能优于同类传统平台几个数量级。
3.总体能耗较低。对于相同的计算任务，其能耗最低。
4.提高系统稳定性和可靠性。消除不同的单点故障并标准化组件或设备的质量和标准。
5.管理维护成本低。数据收集的日常管理完全集成。
6.有计划且可预测的系统扩展和升级路线图。

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