云计算支撑大数据(云计算支撑技术有哪些)

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一、大数据和云计算的关系

大数据与云计算的概念

大数据

是指使用常规软件工具无法在一定时间范围内捕获、管理和处理的数据集合。它是数据的集合，需要新的处理模型，才能对庞大、高增长、多元化的信息资产拥有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力。

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、呈现和应用大多集中在大数据领域平台研发、数据部分岗位包括大数据应用开发、大数据分析、大数据运维。

大数据除了拥有数据、收集、收集大量数据之外，更重要的是数据处理、挖掘、分析、可视化和应用的完整过程。大数据的话题基本上围绕三个问题：第一，数据从哪里来；第二，如何分析数据；第三，如何将数据商业化。

云计算

是一种添加、使用和交付基于互联网的相关服务的模型，通常涉及通过互联网提供动态且通常虚拟化的可扩展资源。

云计算应用正在从IaaS向PaaS、SaaS发展，用户分布也逐渐开始从互联网企业向传统企业转移，未来的市场空间还是很大的。

大数据和云计算的联系

大数据和云计算经常联系在一起，因为大数据集的实时分析需要MapReduce等工具。大数据是一种将工作分配到数十、数百甚至数千台服务器的框架，需要特殊的技术来有效地处理大量数据。用于大数据的技术包括大规模并行处理数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、计算平台、互联网和可扩展存储系统，是指通常在PB级以上处理的大量数据。日常用于挖掘、分析和做一些智能业务部分。

从理论角度来看，两者都属于云计算研究的计算问题，而大数据研究的是大数据处理的问题，而大数据处理仍然是计算问题，从这个角度来看，大数据是云计算的子领域。

从技术上讲，大数据和云计算之间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，必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但必须依赖分布式处理、分布式数据库和云存储以及云计算虚拟化技术随着云时代的到来，大数据也受到了更多的关注。

从应用角度看，大数据是云计算的应用案例之一，云计算是大数据的实现工具之一。总之，大数据和云计算既不同又相关，但现实中，为了在处理大数据时获得良好的效率和质量，云计算技术常常同时出现在人们眼前，从而造成混乱。为公众。

大数据侧重于数据分析，而云计算侧重于计算机软硬件架构和应用。大数据方向需要有一定的数学基础，如果你数学不是很好的话，学起来会比较困难。云计算需要强大的计算机技术能力。这两个方向都需要良好的数学和编程基础。

大数据和云计算各自关注的点不同，但从技术架构上来说，两者都是基于分布式存储和分布式计算，因此两者的关系相当密切。

总之，无论云计算如何发展，都必须依靠数据中心来实现。可以说，云计算是数据中心的“叶子”云计算通过“光合作用”推动数据中心的发展，数据中心的成长为云计算的发展提供了坚实的基础两者是相互依存、互利共赢的。

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二、大数据与云计算的关系

云计算和大数据是相辅相成、相辅相成的。

大数据挖掘和处理需要云计算作为平台，大数据所涵盖的价值和规律可以让云计算更好地与行业应用融合，发挥更大的作用。云计算以计算资源作为服务来支持大数据的挖掘，大数据的发展趋势是提供实时交互式海量数据查询和分析所需的价值信息。

云计算和大数据的区别

1目的不同：大数据是挖掘信息的价值，而云计算主要通过管理资源互联网，提供类似的服务。

2.对象不同：大数据的对象是数据，而云计算的对象是互联网资源和应用。

3.背景不同：大数据的兴起在于用户和各行各业产生的大数据呈几何级增长，云计算的兴起在于用户服务需求的增长和企业处理业务的难度。

4.价值不同：大数据的价值在于发现数据的有效信息，而云计算可以节省大量的使用成本。

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三、云计算和大数据之前有何关系？简而言之，云计算是基于互联网的相关服务的扩散、使用和交付的模型，这些服务通常通过互联网提供动态、可扩展且通常是虚拟化的资源。然而，大数据指的是无法在互联网中使用传统软件。某些环境。由工具收集、管理和处理的数据集合是一种庞大、快速增长且多样化的信息资产，需要提供具有更大决策能力、洞察发现和流程优化能力的新处理模型。两者虽然侧重点不同，但却相辅相成。
首先，云计算将计算资源作为服务来支持大数据的挖掘。大数据的发展趋势是为大量数据的实时交互式查询和分析提供有价值的信息。
其次，大数据挖掘和处理需要云计算作为平台，大数据所涵盖的价值和规律将让云计算更好地与行业应用结合，能够在信息隐私保护方面发挥更大的作用。。什么是大数据？云计算是大数据快速发展和应用的重要前提，云计算与大数据的结合有潜力成为我们理解事物的新工具。