云计算和大数据的技术(云计算与大数据研究)

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云计算和大数据密不可分，在互联网、医疗、教育、能源等行业，尤其​​是在该领域是公共部门服务，视野非常广阔。云计算是对传统IT技术的突破和创新，解决大数据问题，通过云计算实现大数据应用的落地。大数据改变了世界，云计算改变了IT。云计算的核心是商业模式，其技术的本质是数据处理。

云计算是分布式计算的一种，是指通过“云”将大量计算数据处理成无数卷，然后通过多个服务器组成的将它们组合起来并进行分析量来获得结果并使用来支付。云计算的早期，简单来说就是简单的分布式计算，解决计算总线的分布问题。这就是为什么云计算也被称为网格计算。通过该技术，可以在极短的时间（几秒）内处理数万个数据，从而实现最强大的服务。

云计算和大数据概述云计算（云计算）是基于互联网的相关服务的添加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网交付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。狭义的云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，是指通过以按需且易于扩展的方式获取所需的资源；从广义上讲，云计算是指服务的交付和使用模式，是指通过按需且易于扩展的方式获取所需服务的方式。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，是指所涉及的数据量如此之大，以至于无法通过当前主流软件工具在合理的时间内捕获、管理、处理并组织成有用的信息。为公司业务决策带来更积极目的的信息。大数据的4V特征：Volume、Velocity、Variation和Veracity。
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，如Hadoop、Mapreduce数据分割和访问执行；并发SQL支持、以Hive+HADOOP为代表的SQL接口支持、利用云计算构建下一代大数据技术数据仓库已经成为热门话题。从需求来看，大数据的架构对提出了新的挑战：
1．更高的集成度。标准机箱能程度地完成特定任务。
2.配置更合理，速度更快。存储、、I/O通道、内存、CPU、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.总能耗较低。对于相同的计算任务，能耗是的。
4.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完全集成。
6.可规划和可预测的扩展和升级路线图。
云计算与大数据的关系
简单来说：云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是海量数据的高效处理。虽然这个解释并不完全恰当，但是可以帮助不理解这两个名字的人快速理解其中的区别。当然，如果解释得更形象一些的话，云计算对应的是我们的电脑和作，将大量的硬件资源虚拟化，然后分配使用。
可以说，大数据对应的是海量数据的“数据库”。如果我们审视大数据领域的发展，我们也可以看到，目前大数据的发展已经朝着与传统数据库经验类似的方向发展。一句话概括就是，传统数据库为大数据的发展提供了足够的空间。
大数据整体架构包括数据存储、数据处理和数据分析三层。数据首先要通过存储层进行存储，然后根据数据需求和目标建立相应的数据模型和数据分析指标体系，对数据进行分析产生价值。
中间时效性是通过中间计算层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来实现的。三者协同作用，让大数据产生最终价值。
无论目前云计算的发展如何，未来的趋势是：云计算作为底层的计算资源，支撑上层大数据的处理，大数据的发展趋势是真实的——时间交互式查询效率和分析功能。，借用Google一篇科技文章的话：“在Miaji里移动鼠标就可以使用PB级的数据”。这真的很令人兴奋。

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。