大数据要学云计算吗

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一、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）是一种添加、使用和分发互联网相关服务的模型，通常涉及通过互联网提供可扩展且通常虚拟化的资源。云是网络和互联网的隐喻。过去，云经常被用来以图表形式表示电信网络，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，广义的云计算是指通过网络以按需、可扩展的方式轻松获取所需的资源。;服务，是指通过网络按需且易于扩展的方式获取您需要的服务。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。
大数据或大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收集、管理、处理和组织成有用的信息。公司业务决策的目的更加积极。大数据的4V特征：容量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）和精度（Precision）。
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。其特点是利用海量数据，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
大数据管理、分布式文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割、访问执行；同时支持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，大数据的架构对系统提出了新的挑战：
1．标准机箱可以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和网络的均衡设计，以及数据仓库访问的优化设计，远远优于传统的模拟平台。
3.总体能耗较低。对于相同的计算任务，能耗是最低的。
4.系统更加稳定可靠。它可以消除各种故障点，统一零件或设备的质量和标准。
5.管理和维护成本低。定期管理完全集成的数据收集。
6.可以提前规划和预测系统升级和扩展路线图。
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，而大数据是处理大数据的效率。虽然这个解释并不完全恰当，但是可以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，如果解释得更形象一些的话，云计算就相当于我们的电脑和操作系统，将大量的硬件资源虚拟出来，然后分配使用。
可以说，大数据相当于一个巨型数据“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正在朝着某个方向发展。与传统数据库体验类似一句话，传统数据库为大数据增长提供了足够的空间。
大数据的整体结构包括三层：数据存储、数据处理、数据分析。首先，数据必须通过存储层进行存储，然后根据数据需求和目标建立数据模型和相应的数据分析指标体系，进行数据创造价值。
中间时效性是通过中间数据处理层提供的强大的并行、分布式计算能力来实现的。三者协同作用，让大数据创造终极价值。
无论云计算目前发展如何，未来的趋势是：云计算作为底层计算资源，支撑上层大数据处理，大数据的发展趋势是高效实时交互查询和分析能力，借用谷歌的一篇技术论文：“只需轻轻一动鼠标，就可以在Miaji中操作PB级数据。”

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二、大数据与云计算应该怎么学_云计算要学哪些知识1.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。需要新的处理模式具有更强的决策能力、高增长率和多样化的信息资产

2。大数据和云计算之间的关系就像同一枚硬币的两面一样密不可分。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。

你可以这样理解两者的关系，云计算技术是一个容器，大数据就是这个容器里的水，依靠云计算技术进行存储和处理。

更多信息：

大数据的4V特征：数量、速度、多样性和价值。

云计算的关键词是“集成”。无论是使用现在已经非常成熟的传统虚拟机分区技术，还是后来Google使用的海量节点聚合技术，都可以通过网络整合海量服务器的资源，并调度分发给用户，从而解决用户的问题这是由于存储和计算资源不足造成的。

大数据是数据快速增长带来的新课题，如何存储当今互联网时代产生的海量数据，如何有效利用和分析这些数据等。

大数据趋势：

趋势一：数据源化

什么是源化，意味着大数据已经成为企业和社会关注的重要战略。资源成为大家争夺的新焦点。因此，企业首先必须制定大数据营销战略规划，才能抢占市场先机。

趋势二：与云计算深度融合

大数据离不开云处理，为大数据提供弹性、可扩展的基础装备，是产生大数据的基础。自2013年以来，大数据技术开始与云计算技术紧密结合，预计未来两者的关系将会更加紧密。此外，物联网、移动互联网等新兴计算形态也将助力大数据革命，让大数据营销产生更大影响力。

趋势三：科学理论的成功

随着大数据的快速发展，就像计算机、互联网一样，大数据很可能成为新一轮的技术革命。数据挖掘、机器学习、人工智能等相关技术的进一步进步可能会改变数据世界的许多基础算法和理论，实现科技突破。