数据结构与云计算的关系

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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获取、管理和处理的数据集合这是需要新技术的数据集合。只有计算模型才能产生巨大的、高增长的、多样化的信息资源，具有更强的决策力、信息发现能力和流程优化能力。

大数据人才需求主要围绕大数据产业链，涉及数据的采集、组织、存储、安全、分析、呈现和应用。职位大多集中在大数据数据平台研发、大数据各种职位包括数据应用开发、大数据分析、大数据运维等。

大数据本身除了拥有数据、采集和采集一定量的数据外，首先是数据处理、提取、分析、可视化和应用的综合过程。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，如何营销数据。

云计算

是一种添加、使用和提供相关的基于互联网的服务的模型，通常涉及提供动态可扩展的资源，并且通常在互联网上虚拟化。

云计算的应用目前正从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工具像MapReduce。大数据是一个在数十、数百甚至数千台服务器上分配工作的框架，需要特殊的技术来有效地处理大量数据。适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。大数据是指每天处理的海量数据，一般在PB级以上，一般用于挖掘、分析和运行一些智能业务板块。

从理论上来说，两者属于不同的层次。云计算研究计算问题，而大数据研究海量数据处理问题，而海量数据处理仍然是计算问题，从这个角度来看，大数据是云计算的一个子领域。

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、云存储、云计算虚拟化技术。随着云时代的到来，大数据也越来越受到人们的关注。

从应用角度来看，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。综上所述，大数据和云计算既不同又相关。但现实中，为了实现大数据处理的良好效率和质量，往往会采用云计算技术。因此，大数据和云计算常常同时出现在人们的眼前，从而引起人们的困惑。

大数据侧重于数据分析，而云计算侧重于计算机软硬件的架构和应用。大数据方向需要一定的数学基础。如果你数学不是很好，学起来会很困难。云计算需要强大的计算机技术技能。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都是基于分布式存储和分布式处理，因此两者的联系比较紧密。

综上所述，无论云计算如何变化，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、云计算和大数据是什么关系

大数据和云计算的技术架构都是基于分布式存储和分布式计算，因此两者之间的联系比较紧密。

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、云计算的虚拟化技术。

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。

云计算的特点

1.虚拟化技术。

必须强调的是，虚拟化突破了时间和空间的界限，是云计算最显着的特征。虚拟化技术包括应用虚拟化和资源虚拟化。众所周知，物理平台和应用部署环境之间没有空间联系。通过虚拟平台完成相应终端操作的数据备份、迁移和扩展。

2.动态可扩展。

云计算具有高效的计算能力。在原有服务器上添加云计算功能，可以快速提升计算速度，最终达到动态扩展虚拟化水平以扩展应用的目的。

3.按需部署。

计算机中包含很多应用程序、程序软件等，不同的应用程序对应不同的数据资源库，因此运行不同应用程序的用户需要强大的计算能力来部署资源，而云计算平台可以根据用户的情况来部署资源。需求快速配备计算能力和资源。

4.高灵活性。

目前市场上的大部分IT资源、软件和硬件都支持虚拟化，例如存储网络、操作系统、开发软硬件等。虚拟化元素在云系统资源虚拟池中统一管理。可见云计算具有非常强的兼容性。不仅可以兼容低配置机器和不同厂家的硬件产品，还可以通过外设实现更高性能的计算。