云计算在大数据中的应用优势

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一、云计算的优势体现在以下哪几个方面?

云计算的优势包括：敏捷性；可扩展性和弹性；

什么是云计算：

云计算是基于互联网的计算。它允许人们通过互联网应用程序访问相同的帐户。云计算的前提是主要计算发生在一台机器上，通常是远程的，而不是当前使用的机器。在此过程中收集的信息由远程服务器（也称为云服务器）存储和处理。也就是说，云访问设备不必工作。

通过删除软件、平台和数据库，云服务器可以释放单台计算机的内存和计算能力。用户可以使用从云计算提供商收到的凭据安全地访问云服务。敏捷性意味着云计算可以轻松地使用各种技术从云服务器、存储和数据库等基础设施服务中快速获取所需的资源。

云计算的好处：

1.几乎可以想象建造一些东西。从云服务器、存储和数据库等基础设施服务到物联网、机器学习、数据湖和分析等，资源根据需要快速部署。

2.但可以根据实际需要提供大量资源。这些容量可以立即扩大或缩小，以随着情况的变化而增加或减少容量。3.节省成本：

区块技术将您的固定资本（例如数据中心和本地服务器）转变为可变支出，并且仅根据实际使用情况进行支付。此外，由于规模经济，可变成本比您自己开发要低得多。4.联合部件的精细权限和访问管理等功能可以将敏感数据的访问权限限制为需要访问的员工，从而减少恶意行为者的攻击面。云存储提供商对平台和数据处理实施基线保护，例如身份验证、访问控制和加密。

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二、云计算的优势？1、规模非常大。“云”具有相当大的维度。谷歌云计算已经拥有超过100万台服务器，亚马逊、IBM、微软和雅虎等公司的“云”各拥有数十万台服务器。“云”可以为用户提供前所未有的计算能力。
2.云计算允许用户在任何地点使用各种终端获取服务。所需的资源来自“云”而不是固定的有形实体。应用程序运行在“云”的某个地方，但实际上用户不需要知道应用程序运行的具体位置。他们只需要一台笔记本电脑或PDA就可以通过网络服务获得各种强大的服务。
3.高可靠性。“云”通过数据多副本、容错、计算节点同构互换等措施保证服务的高可靠性。使用云计算比使用本地计算机更可靠。
4.云计算不针对特定应用。在“云”的支持下，可以构建不断发展的应用程序，同一个“云”可以支持多个应用程序同时运行。
5.高可扩展性。“云”的规模可以动态扩展，以满足应用和用户的增长需求。
6.应要求提供服务。“云”是一个巨大的资源池，用户按需购买并计费，例如自来水、电力和天然气。
7.极其便宜。“云”特有的容错措施使得可以用极其廉价的节点组成云；自动化“云”管理大幅降低数据中心管理成本；资源利用率;“云”工厂可以建在能源资源丰富的地区，从而大幅降低能源成本。因此，“云”具有前所未有的性价比，用户可以充分享受“云”的低成本优势。

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三、云计算与大数据结合的优势有哪些？云计算和大数据概述云计算（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可扩展且通常是虚拟化的资源。云是网络和互联网的隐喻。过去，云经常在图表中用来表示通信网络，后来它也被用来表示互联网及其底层基础设施的抽象。狭义的云计算是指IT基础设施的提供和使用模式，广义的云计算是指通过网络以按需且易于扩展的方式获取所需的资源。到云计算来做。这意味着一种按需且易于扩展的方式来通过网络获取您所需的服务。这些服务可能是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产品通过互联网进行分发。
大数据，即海量数据，是指数据量大到无法通过当前主流软件工具在合理时间内捕获、管理、处理并组织成有用信息的数据。在企业业务决策中拥有更积极的目标。大数据的4V特征：容量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）和准确性（Veracity）。
从技术角度来看，大数据和云计算的关系密不可分，就像硬币的两面一样。大数据无法由单台计算机处理，需要采用分布式计算架构。虽然其特点是挖掘大量数据，但必须依赖于云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储、虚拟化技术。
大数据管理，Hadoop等分布式文件系统，支持Mapreduce数据分区和访问同时行，支持SQL，支持以Hive+HADOOP为代表的SQL接口，利用云计算构建下一代大数据；数据技术数据仓库已经成为一个热门话题。从系统需求来看，大数据架构对系统提出了新的挑战。
1．标准机箱能最大程度地完成特定任务。
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，明显高于现有同类平台。
3.总体能耗较低。对于相同的计算任务，其能耗最低。
4.系统变得更加稳定可靠。您可以消除多个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都是集成的。
6.系统扩展和升级的可规划和可预测的路线图。
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，而大数据是对大量数据的高效处理。虽然这个解释并不完全充分，但它可能会帮助不理解这两个名称的人快速理解其中的差异。当然，解释得更清楚一点，云计算就和我们的电脑或者操作系统一样，虚拟化并分配大量的硬件资源。
大数据可以说对应于大量数据的“数据库”。纵观大数据领域的发展，我们可以看到，当前大数据的发展也是在朝着一定的方向前进。类似于传统数据库的体验。总之，传统数据库为大数据发展提供了充足的空间。
大数据的整体架构由三层组成：数据存储、数据处理、数据分析。数据首先要通过存储层进行存储，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，创造价值。
中时效性是通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来实现的。当这三者共同作用时，大数据才能创造最终的价值。
无论当前云计算的发展趋势如何，未来的趋势是云计算作为最底层的计算资源，支撑上层大数据处理，而大数据的发展趋势是实时交互式查询。正如Google技术文档所述，“Miaji让您只需移动鼠标即可操纵数十亿数据。”