云计算与大数据是干啥的(云计算与大数据区别)

云计算的关键词是“融合”。无论是使用现在已经非常成熟的传统虚拟机分段技术，还是Google后来使用的大节点聚合技术，都结合了巨大的服务器资源。通过整合；日程安排；解决客户因存储和计算资源不足而出现的问题。
大数据是数据的式增长；当今互联网时代产生的海量数据如何存储；如何有效地利用和分析这些数据是一个新的课题。
这样就可以明白两者之间的关系了。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。

云计算和大数据概述云计算（云计算）是互联网相关服务的访问、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的资源。云和互联网的隐喻。过去，云经常在图表中代表电信，后来它们也代表互联网抽象和基础设施。狭义的云计算是指IT基础设施的交付和使用模型，是指通过以高要求且易于扩展的方式获取所需资源，广义的云计算是指交付和使用模型。服务，属于要求较高且易于通过扩展的方式。此类服务可以是IT、软件、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，即海量数据，是指数量庞大、无法通过主流软件工具在合理时间内捕获、管理、处理并组织成有用信息的复杂数据。做出企业业务决策时更加积极的意愿。4大数据的特征：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。它的特点是海量数据的挖掘，但它依赖于分布式处理、分布式数据库、云技术和云计算虚拟化技术。
大数据管理，分布式文件，如Hadoop、Mapreduce等数据切分和访问实现，同时SQL框架，以Hive+HADOOP为代表的SQL框架接口，利用云计算技术构建大生成数据货成了热门话题呢。从需求来看，大数据的架构对提出了新的挑战：
1、更高的集成度。标准机箱程度地执行特定功能。
2、形状更合理，速度更快。存储、、I/O、通道、内存、CPU、的均衡设计，以及访问数据单元的，比同类传统板卡高出一个数量级以上。
3.总体能耗较低。同样的计算工作，能耗非常低。
4、更强大、更可靠。它可以消除各种单独的故障点并提高组件或机器的质量和标准。
5、管理维护成本低。日常数据收集的管理完全集成。
6.准备好并计划扩展和升级路线图。
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，但是可以帮助不懂的人快速理解这两个名字的区别。当然，如果有更形象的解释的话，云计算就相当于我们的电脑和作，把大量的硬件资源虚拟出来然后投入使用。
可以说，大数据就是大数据的“数据库”。纵观大数据领域的发展，我们也可以看到，当前大数据的发展应该向一个方向发展。类似于传统数据库的体验。一种观点认为，传统数据库有足够的空间发展大数据。
大数据架构一般包括三层：数据层、数据处理层和数据分析层。数据首先要通过分层存储的方式进行存储，然后根据数据的需求和目标建立合适的数据模型和分析指标，产生价值分析。
核心机会是通过中间数据处理层强大的并行计算和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。
忽略云计算，是未来趋势：云计算作为层的计算能力，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，借用Google一篇技术的话：“在Miaji中通过移动鼠标就可以作PB级别的”。真的令人激动。