云计算与大数据技术课件

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一、云计算与大数据的关系1、云计算和大数据是互补的技术概念。云计算提供了一种通过网络访问共享计算资源的方式，而大数据是指需要使用云计算的分布式处理能力来分析和管理这些数据的海量数据集合。
2.云计算和大数据之间的联系可以从技术和应用的角度来理解。它们就像同一枚硬币的两面，基于云计算的弹性和可扩展性。云计算平台可以存储、处理和分析大数据集，释放大数据的价值。
3.尽管云计算技术不断进步，但仍然需要大量数据来支撑其服务和应用程序。这种相互依存加强了两者之间的互动，共同推动信息技术的发展。
4.云计算与大数据在对象、角色、背景、价值等方面存在差异。云计算主要是互联网资源和应用，而大数据则侧重于数据的存储、处理和分析。云计算的出现是为了满足用户日益增长的服务需求，提高企业的业务处理能力，大数据的出现是为了应对社会各行业数据量的爆发式增长。云计算的价值在于节省成本、提高效率，而大数据的价值在于从海量数据中提取有价值的信息。

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二、大数据和云计算的区别与联系云计算和大数据之间的关系密不可分。大数据的处理和分析依赖于云计算强大的计算能力。以下是云计算和大数据之间的几个关键区别：
1云计算侧重于通过网络技术提供计算资源、存储和其他IT服务。2.聚焦：大数据聚焦于数据的采集、存储、处理和分析，包括通过网络提供的各种资源和服务的信息。3.开发背景：大数据的兴起是由于互联网和物联网设备的普及而导致的数据量的增加；效率。4.价值体现：大数据的价值在于能够从复杂的数据集中提取有价值的信息和知识；它通过提供企业所需的服务来帮助企业降低资本成本和运营成本。
......从以上分析可以看出，云计算和大数据是相互支持、相互促进技术发展和业务发展的。

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三、大数据与云计算具体是学什么的？云计算和大数据概述云计算（云计算）是互联网相关服务的访问、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的资源。隐喻云网络和互联网。过去，云经常用图表来表示电信网络，后来也代表了互联网的抽象，代表了底层基础设施。严格意义上的云计算是指一种IT基础设施模型的交付和使用，是指通过网络以高要求且易于扩展的方式获取所需的资源；服务的数量，与需求模式相关，并且可以通过网络轻松扩展。此类服务可以是IT、软件、网络或其他服务。这意味着算力也可以作为商品在互联网上流通。
大数据，即海量数据，是指数据量如此之大，以至于无法通过现有的软件工具在合理的时间内捕获、管理、处理并转化为有用的信息，以实现更积极的目的。公司业务决策。大数据的4个特征：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。它的特点是海量数据的挖掘，但它依赖于分布式处理、分布式数据库、云技术和云计算虚拟化技术。
大数据管理、分布式文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割和访问实现；同时，SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL接支持，利用云计算构建大规模生成；信息技术已成为数据产品的热门话题。在系统需求背景下，大数据的架构对系统提出了新的挑战：
1．标准底盘尽可能执行特殊功能。
2.存储、控制器、I/O、通道、内存、CPU、网络的均衡设计，以及访问数据单元的最优系统，比同类传统板卡高出一个数量级以上。
3.同样的计算工作，能耗非常低。
4.它可以消除各种单独的故障点并提高组件或设备的质量和标准。
5.数据收集的管理完全集成到日常工作中。
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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，但是可以帮助不懂的人快速理解这两个名字的区别。当然，如果有更形象的解释的话，云计算就相当于我们的电脑和操作系统，把大量的硬件资源虚拟出来然后投入使用。
可以说，大数据就是大数据的“数据库”。纵观大数据领域的发展，我们也可以看到，目前大数据的发展是在往好的方向发展。类似于传统数据库的体验。
大数据架构一般包括三层：数据层、数据处理层和数据分析层。数据首先要通过分层存储的方式进行存储，然后根据数据的需求和目标建立合适的数据模型和分析指标，从而产生分析价值。
媒体灵活性是通过中间数据处理层强大的并行计算和分布式计算能力来实现的。三者相互配合，让大数据产生最终的价值。
忽略云计算，是未来趋势：云计算作为最底层的计算资源，支撑上层大数据处理，大数据的发展趋势是实时交互式查询效率和分析借用谷歌技术论文中的一句话：“你可以通过鼠标移动在Miaji中处理PB级数据。”