大数据与云计算的联系(大数据与云计算的关系及应用领域)

大数据与云计算的关系

它们之间的关系可以概括如下：

大数据需要云计算处理，云计算可以更好地处理大数据。

首先，大数据是庞大、复杂和多样化的数据的集合，这些数据可能来自社交网络、电子商务、传感器和金融交易等各种来源。大数据的规模、速度和多样性对存储和处理难度提出了新的挑战。

云计算是一种通过互联网向客户提供计算资源和服务的模式。云计算提供了大量的磁盘空间和强大的计算能力，使得大规模数据处理成为可能。在云计算中，数据可以存储在云盘上，然后使用虚拟化服务器进行处理和分析。这样就可以在云端快速采集、处​​理和分析大数据。

此外，云计算提供了可扩展的资源池，可以根据需求动态配置，为大数据处理提供灵活的支持。大数据分析任务可以随时启动和完成，并且可以根据分析需要将数据动态分配到合适的资源池，大大提高数据处理的速度和效率。

此外，分布式处理和云计算虚拟化技术可以有效处理各种大数据。通过云计算的分布式处理，可以将大数据分解为小块进行处理，使得大规模数据处理更加高效。虚拟化技术可以抽象硬件资源，使这些资源可以在多个用户之间共享，进一步提高资源利用率。

总而言之，大数据和云计算是相辅相成的。大数据需要云计算和存储，而云计算更擅长处理大数据。随着大数据技术的发展，云计算在大数据处理中的作用将变得越来越重要。

云计算与大数据的关系

云计算是一种基于互联网的相关服务的扩展、使用和交付模型，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，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，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，云计算是指服务的交付和使用模式，是指通过网络按需且易于扩展的方式获取所需服务的方式。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，即海量数据，是指所涉及的数据量如此之大，以至于无法通过当前主流软件工具在合理的时间内捕获、管理、处理和组合。整理信息以帮助公司做出更积极的业务决策。大数据的4V特征：Volume、Velocity、Variation和Veracity。

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，必须采用分布式计算架构。其特点在于海量数据的挖掘，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。

大数据管理、分布式文件系统，如Hadoop、Maprece数据分割和访问执行；同时，SQL支持，以HiveHADOOP为代表的SQL接口支持，利用云计算的大数据技术构建的第一代数据仓库也成为了热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：

1．更高的集成度。标准机箱能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、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.降低总能源消耗。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.可规划和可预测的系统扩展和升级路线图。