大数据开发和云计算哪个好学(大数据和云计算开启了)

大数据的定义

大数据（bigdata）是指无法在有限的时间内通过常规软件工具进行建模、管理和处理并具有流程优化能力的数据集合。

大数据技术的战略重要性不在于对海量数据的掌控，而在于对这些有意义数据的专业处理。换句话说，如果把大数据比作一个产业，这个产业要盈利的关键是提高数据的“处理能力”，通过“加工”实现数据的“附加值”。

云计算定义

美国国家标准与技术研究院(NIST)将云计算定义为按使用付费的模式。对服务提供商的可配置共享计算资源池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件和服务）进行可用、方便、按需的网络访问。云计算是一种聚合、使用和交付基于互联网的服务的模型，通常涉及通过互联网提供灵活且通常虚拟化的资源。

大数据与云计算的关系与区别

简单来说：云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是硬件资源的虚拟化。大量数据的处理是高效的处理。虽然这个解释并不完全恰当，但它会帮助那些不理解这两个名字的人快速理解其中的区别。当然，如果解释的更清楚的话，云计算就相当于我们的电脑和操作系统，将很多硬件资源虚拟化出来，然后分配使用。

总体而言，未来的趋势是云计算将作为底层计算资源来支持高层大数据处理，变得越来越高效。市场对大数据和云计算提出了很高的技术要求，倒逼大数据和云计算实现技术改进和创新，响应市场需求，必须始终相互支持、不断发展。

大数据比云计算稍微复杂一些，需要掌握很多知识点。

两者可以说是一体的。大数据更容易学习。

大数据领域人才需求主要围绕大数据产业链，涉及数据采集、组织、存储、安全、分析、呈现和应用。岗位大多集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析、大数据运维等几个岗位。

大数据除了拥有数据、采集、汇集一定量的数据外，更重要的是数据本身是一个数据处理、挖掘、分析、可视化、应用的完整过程。

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。

两者之间的关系：

大数据常常与云计算联系在一起，因为大数据集的实时分析需要分布式处理框架来分析数十、数百或甚至数百万数据。数以千计的计算机作业。大数据和云计算各有侧重，但从技术架构上来说，都是基于分布式存储和分布式计算，因此两者的联系比较紧密。

可以说，云计算是工业革命的引擎，大数据是电力。