云计算是大数据的基础设施

---

一、云计算与大数据的关系云计算和大数据概述云计算（云计算）是基于互联网的添加、使用和提供相关服务的模型，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，云经常被用来用图表来表示电信网络，后来也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基础设施的提供和使用模式，是指通过网络以按需且易于扩展的方式获取所需的资源；从广义上讲，云计算指的是服务交付和消费模式，指的是通过网络按需且易于扩展的方式来获取您所需要的服务。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商品通过互联网进行分配。
大数据，或海量数据，是指所涉及的数据量如此之大，以至于无法通过当前传统的最有商业用途的软件工具在合理的时间内捕获、管理、处理和组织成有用的信息决定。大数据的4V特征：数量、速度、多样性和准确性。
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，需要采用分布式计算架构。其特点在于提取海量数据，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。
大数据管理，分布式文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据切分并同时访问执行，SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL接口支持，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．标准框架最大程度地执行特定任务。
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，数据仓库访问的优化设计，比同类传统平台好一个数量级以上。
3.总体能耗较低。对于相同的计算任务，功耗是最低的。
4.系统更加稳定可靠。它可以消除各种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是完全集成的。
6.可规划和可预测的系统扩展和升级路线图。
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，而大数据是海量数据的高效处理。虽然这个解释并不完全恰当，但是可以帮助不懂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，大数据相当于海量数据的“数据库”。纵观大数据领域的发展，我们也可以看到，目前大数据的发展已经朝着与传统数据库的经历类似的方向发展。一句话，传统数据库为大数据发展提供了足够的空间。
大数据整体架构包括数据存储、数据处理和数据分析三层。数据首先要通过存储层进行存储，然后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，对数据进行分析以产生价值。
中级时效性是通过中级数据处理提供的强大的并行处理和分布式处理能力来实现的。三者相互配合，让大数据产生最终的价值。
无论目前云计算的发展如何，未来的趋势是：云计算作为下层计算资源，支撑更高层的大数据处理，而大数据的发展趋势是查询交互实时化。时间效率和分析能力。，借用谷歌技术文档的话：“在Miaji中只需简单的鼠标移动就可以管理PB级的数据，真是令人兴奋。”

---

二、什么叫大数据，与云计算有何关系。

大数据：使用传统数据库工具难以收集、存储、管理和分析的数据集合。

云计算：是一种增加、使用和提供与互联网相关的服务的模式。

大数据上传到云平台后，大数据将进行深度的数据分析和挖掘。说到大数据，就必须说到云计算。这些数据的计算和处理方式离不开云计算。云计算是大数据提取的先决条件。为了降低数据提取过程中的成本，强大的云计算能力是必不可少的。云计算技术是一个容器，大数据就是这个容器里储存的水。大数据依靠云计算技术进行存储和计算。

---

三、大数据和云计算有什么不同和联系1.**云计算**：云计算是一种按需提供计算资源的服务模式，包括服务器、存储、数据库、网络、软件等。用户无需购买物理设备，即可通过互联网获取所需资源。
2.**大数据**：大数据是指在一定时间范围内快速增长、复杂的大规模数据集，传统数据处理应用软件难以捕获、管理和处理。
3.**区别**：云计算侧重于提供和分配计算资源，而大数据侧重于如何处理和分析海量数据。云计算为大数据提供了强大的基础设施支撑，使大数据处理成为可能。
4.**联系**：在大数据应用中，云计算提供了必要的软硬件基础。例如，大数据分析往往需要大量的计算资源和存储空间，而云计算平台可以提供这些资源。同时，大数据分析的结果也可以通过云计算平台进行共享和应用。
5.**高效处理**：云计算环境下的虚拟化技术使资源分配更加灵活高效，为大数据处理提供强大的计算能。
6.**人工智能**：人工智能技术在大数据分析中发挥关键作用通过云计算平台，可以实现海量数据的快速处理和分析，从而支撑人工智能应用的发展。
7.**信息处理**：云计算平台可以自动管理大量数据，包括数据存储、备份、检索和共享，大大提高信息处理的效率。
8**价值密度低**：大数据的一个特点是价值密度比较低，即数据中真正有用的信息并不多。云计算平台可以通过高效的数据处理提取有价值的信息。
9**决策力**：通过云计算平台进行大数据分析，可以为企业提供强有力的决策支持，提高企业竞争力。
10.**流数据处理能力**：云计算平台具备流数据处理能力，可以实时分析大数据，为决策提供即时信息支持。
11**不同类型的数据**：云计算平台可以处理结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等多种类型的数据，满足大数据的处理需求。
12**硬件基础**：云计算平台依靠强大的硬件基础，为处理大数据提供必要的计算能力和存储能力。
13.**相关性**：云计算和大数据是相辅相成的。
14**预测**：通过云计算平台上的大数据分析，可以做出有效的预测，帮助企业和个人做出更合理的决策。