云计算与大数据徐小龙pdf

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一、云计算与大数据的关系

云计算和大数据的关系是云计算是基础。没有云计算，就不可能存储和计算大数据。

两大关键技术成为IT领域关注的焦点——大数据和云计算。基本区别在于，大数据只关心处理大量数据，而云计算关心基础设施。然而，大数据和云技术提供的简化能力是许多企业采用它们的主要原因。例如，亚马逊的“ElasticMapReduce”演示了如何利用CloudElasticComputes能力来处理大数据。

两者的结合会给组织带来有益的结果。更不用说，这两种技术都处于开发阶段，但它们的结合促进了大数据分析中可扩展且经济高效的解决方案。

那么我们可以说大数据和云计算是完美的结合吗？嗯，有数据点可以支持它。此外，还有许多实时挑战需要解决。

大数据和云计算这两种技术都有各自的优点。此外，许多企业希望将这两种技术结合起来以获得额外的商业利益。这两种技术旨在增加公司的收入，同时降低投资成本。虽然云管理本地软件，但大数据有助于业务决策。

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一、云计算与大数据的关系

云计算是一种用于增强、利用和提供相关的基于互联网的服务的模型，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资源。模型;服务，是指通过网络按需且易于扩展的方式获得您所需要的服务。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正统的软件工具在合理的时间内收集、管理、处理和组合。帮助公司做出更积极的商业决策。大数据的4V特征：容量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）和精度（Precision）。

从技术上讲，大数据和云计算之间的关系就像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、Hadoop等分布式文件系统、Maprece数据分片和访问执行；同时支持SQL，支持以HiveHADOOP为代表的SQL接口，该接口是利用云计算的大数据技术构建的；第一代数据仓库已成为热门话题。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.降低总体能源消耗。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。