大数据与云计算导论课后答案解析

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一、简述云计算和大数据的关系云计算和大数据之间存在密切的协同关系。首先，云计算环境为大数据处理提供了必要的基础设施。这保证了企业可以通过弹性扩展的计算能力，根据数据处理需求动态调整资源。此外，云服务提供商提供的广泛的存储解决方案和工具使大数据的存储和管理更加高效。
其次，大数据为云计算的应用提供了丰富的内容和应用场景。企业可以利用大数据分析来优化业务流程、降低成本并提高效率。此外，通过对大数据的深入分析，企业可以探索新的商机并了解客户需求，从而提高销售额和客户满意度。
云计算和大数据的区别不容忽视。首先，它们的面向对象不同：云计算侧重于互联网资源和应用，而大数据的核心是数据本身。其次，它们的角色不同：云计算主要提供互联网虚拟资源的存储和处理服务，而大数据的价值在于从海量数据中提取有价值、有用的信息。
而且，它们出现的背景也不同。云计算的发展源于用户服务需求的增长和企业业务处理能力的提升，而大数据的出现则源于用户和各行各业产生的数据量的爆发式增长。最后，它们的价值也不同：大数据的价值在于从复杂的数据中提取有价值的信息，而云计算的价值在于帮助企业节省成本、优化资源。
参考资料：
--大数据
--云计算

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二、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相辅相成的，缺一不可。

云计算相当于人的大脑、物联网的神经中枢。云计算是一种基于互联网的模型，用于添加、使用和提供相关服务，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。

大数据相当于人类从小学到大学大脑记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化、同化和重构才能创造更大的价值。

人工智能就像一个人吸收了大量的人类知识（数据），不断深入学习并进化成为一名专家。人工智能离不开大数据，它依靠云计算平台来补充深度学习的发展。

扩展信息

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构。其特点是大数据挖掘，但必须依赖分布式处理、分布式数据库、云存储、云计算虚拟化技术。

云计算的早期，很简单，就是简单的分布式计算，解决任务的分布，并结合计算的结果。因此，云计算也称为网格计算。通过该技术，可以在极短的时间（几秒）内处理数万个数据，从而实现强大的网络服务。

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三、最新云计算大数据试题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、使用和交付模型，通常涉及通过互联网提供动态扩展且通常是虚拟的资源。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的模式，是指通过网络按需获取所需的、易于扩展的资源；广义的云计算是指服务的交付和使用的模式，指的是通过网络按需且轻松扩展的方式来获取您需要的服务。此类服务可以是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发。
大数据，即大数据，是指所涉及的数据量如此之大，以至于无法通过主流软件工具在合理的时间内捕获、管理、处理并组织成有用的信息以实现更积极的目的。在企业的经营决策中。大数据的4V特征：Volume（容量）、Velocity（速度）、Diversity（多样性）和Truth（真实性）。
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，必须采用分布式计算架构。其特点在于海量数据挖掘，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、Mapreduce数据分区和并发访问执行，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．标准机箱可以最大程度地解决某些任务。
2.配置更合理，速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU和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。它可以消除多个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.有计划且可预测的系统扩展和升级。
云计算与大数据的关系
简而言之：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正确，但是可以帮助不理解这两个名字的人快速理解其中的区别。当然，如果解释清楚一点的话，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化，然后分配使用。
可以说，大数据就相当于大数据的“数据库”。纵观大数据领域的发展，我们也可以看到，目前大数据的发展都是朝着同一个方向发展的。类似于传统数据库的经历一句话，传统数据库为大数据发展提供了足够的空间。
大数据的整体架构包括三层：数据存储、数据处理和数据分析。数据首先要通过存储层进行存储，然后根据数据的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。
通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来实现中间时间精度。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：云计算作为下层的计算资源，支撑上层的大数据处理，大数据发展的趋势是实时交互查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的一句话：“在Miaji中只需动动鼠标就可以操纵PB级的数据。