云计算与大数据结合(云计算大数据技术及应用)

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一、大数据与云计算的关系

云计算和大数据相辅相成、相互促进。

大数据挖掘和处理需要云计算作为基础，而大数据所涵盖的价值和规律可以让云计算更好地与行业应用融合，发挥更大的作用。云计算使用计算资源作为服务来支持大数据挖掘，而大数据的增长趋势是实时提供交互式大数据查询和分析所需的有价值的信息。

云计算与大数据的区别

1.目的不同：大数据是挖掘信息的价值，而云计算主要是通过互联网管理资源，提供相应的服务。

2.对象不同：大数据的对象是数据，而云计算的对象是互联网资源和应用。

3.不同背景：大数据的出现在于用户和各行各业产生的大数据呈指数级增长；云计算的出现在于用户服务需求的增长和务处理企业的困难。

4.价值不同：大数据的价值在于数据的有效信息发现，而云计算可以节省大量的使用成本。

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二、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）是基于互联网的相关服务的添加、消费和交付模型，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，云经常被用来用图表来表示电信网络，但后来它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基础设施的提供和使用模式，是指通过网络基于需求且易于扩展的方式采购所需资源；从更广泛的意义上讲，云计算是指服务的交付和消费模式，是指通过网络按需且易于扩展的方式。能够获得您需要的服务。此类服务可以是IT、软件、互联网或其他服务。这意味着算力也可以作为商品在互联网上流通。
大数据或海量数据是指数据量非常大，以至于使用当前主流软件工具无法在合理的时间内捕获、管理、处理和组织成有用信息的数据。在公司决策中设定更积极的目标的信息。大数据的4V特征：数量、速度、多样性和准确性。
从技术角度看，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。其特点是挖掘大数据，但必须基于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、Mapreduce等分布式文件系统数据切分和访问执行；同时SQL支持，SQL接口支持，以Hive+HADOOP为代表，利用云计算构建下一代大数据技术数据仓库已经成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：
1．更大程度的整合。标准机箱最大程度地执行特定任务。
2.配置更合理，速度更快。内存、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比传统同类平台高出一个数量级以上。
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完全集成。
6.可预测、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，而大数据是对大量数据的高效处理。虽然这个解释并不完全准确，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，大数据对应的是拥有海量数据的“数据库”。如果我们看一下大数据的发展，我们也可以看到，目前大数据的发展正在朝着与传统数据库类似的个方向发展。一句话：传统数据库为海量数据的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。数据首先必须通过存储层进行存储。然后，可以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，对数据进行分析并产生价值。
中间时效性是通过中间计算层提供的强大的并行、分布式计算能力来实现的。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实时交互式查询效率和分析能力。借用谷歌一篇技术文章的话：“在Miaji里，移动鼠标就可以操作PB级的数据。”真是令人兴奋。