大数据与云计算的ppt

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一、大数据与云计算的关系是什么？

云计算，大数据和人工智能是同义词，没有这三者就无法生存。

云计算相当于人的大脑、物联网的神经中枢。云计算增加相关服务；基于互联网的部署和交付模型，通常涉及通过互联网提供动态可扩展且通常是并行的资源。

大数据相当于人脑记忆和存储的知识量

人工智能就像一个人吸收海量的知识（数据）并不断深入学习成为专家。人工智能离不开大数据；它基于云计算平台来完成深度学习的演进。

扩展信息

从技术上讲，大数据和云计算之间的关系密不可分，就像同一枚硬币的两面。大数据无法由单台计算机处理，必须采用分布式计算架构。它的特长在于挖掘大数据，但也做分布式处理；分布式数据库；它必须依赖于云存储和云计算的虚拟化技术。

在云计算的早期，简单来说，就是简单的分布式计算；解决分工并合并计算结果。因此，云计算又称为网格计算。有了这项技术，可以在短时间内（几秒）处理数万个数据，从而产生强大的网络服务。

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二、云计算和大数据之间有什么区别云计算和大数据有什么区别？人们常常对大数据和云计算之间的关系存在误解。将它们结合起来用一句话来解释：云计算是硬件资源的虚拟化；大数据是对海量数据的高效处理。
大数据技术是指从多种不同类型的数据中快速获取有价值信息的能力。适用于大数据的技术包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘网格、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展存储系统。
云计算是一种基于互联网的模型，用于添加、使用和交付相关服务，通常涉及提供动态可扩展资源，并且通常是通过互联网进行虚拟化。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。
云计算就相当于我们的电脑和操作系统。它将大量的硬件资源虚拟化，然后分配使用。据说提供云计算。商业标准对于VMware来说也值得注意（事实上，这可以帮助你理解云计算和虚拟化之间的关系）。最有活力的开源云平台是Openstack。
大数据相当于一个大数据“数据库”，纵观大数据领域的发展，我们可以看到大数据处理目前正在向与传统大数据类似的方向发展。数据库体验Hadoop的出现使我们能够使用传统机器构建处理TB级数据的稳定集群，这让我们开始关注传统并行计算和昂贵等概念。不过它不太适合数据分析师（因为MapReduce开发很复杂。），于是PigLatin和Hive就出现了（分别是Yahoo!和Facebook发起的项目。说到这里嘿，我想补充一下，先进的互联网公司比如Google、Facebook和Twitter在大数据这个领域做出了非常积极和有力的贡献），给我们带来了类似SQL的活动，这里的方法像SQL一样工作，但是处理效率很慢。与传统数据库的处理效率完全不同。不仅在处理大数据方面与SQL类似，而且在处理速度方面也类似。它也可以是“类似SQL”的。Google给我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera的Impala（Hadoop商业化能力很强的公司，Hadoop之父Cut负责技术领导）也出现了。

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三、云计算概念

云计算：大数据的基石与未来

信息时代，大数据和云计算就像两个翅膀，相互依存、相互促进。大数据的规模和复杂性推动存储和处理要求超出了单个组织的能力。云计算就是这个问题的解决方案。它们提供高效且有弹性的资源池来支持大数据分析和交互。要求。

云计算就像一个看不见的资源宝库。它们由虚拟化硬件、部署平台和按需服务组成，可以根据用户需求动态配置资源配置。微软的愿景是将云计算扩展到“云+端”，通过分布式计算实现资源的高效利用。其核心理念是租赁、会计和成本效率的完美结合。只有满足这些条件，我们才能真正体验到云计算的美妙之处。

云计算架构就像一首复杂的交响乐，由五个关键部分组成：应用层提供定制服务；平台层封装底层资源，允许应用扩展；这是一个包括虚拟化服务器、网络和存储的基础设施；用户访问级别允许用户通过单一界面无缝连接到服务；管理层负责对整个系统进行监控和管理，保证服务的稳定性和安全性。

云计算的特性展现了其革命性的力量：

按需自助服务：用户可以随时随地获得所需的计算能力，无需预先规划，资源分配和处理极其灵活。
网络无限：用户只需通过网络访问世界各地的计算资源，无需硬件支持。
整合资源。云计算池化资源。用户只需要专注于业务，无需担心基本细节，享受高度抽象的服务。
弹性扩展：用户需求变化不再受限。云计算可以快速响应并提供无限可能。
服务可衡量：云服务的使用情况清晰可见，服务质量透明，更容易管理成本。

云计算不仅改变了我们处理数据的方式，还推动了商业模式创新。他们正在塑造一个数据驱动的未来。深入了解云计算的这些特征是理解企业和个人数字化转型的关键。

参考：杨宗奇《大数据概论》[M]．机械工业出版社，2022年。