与大数据密切相关的技术是云计算

---

一、与大数据密切相关的技术是

云计算。

数据膨胀：

大数据，即海量数据，是指所涉及的数据量巨大到主流软件无法传递的程度工具可以在合理的时间内捕获、管理、处理和组织信息，帮助企业做出更积极的业务决策。

在VictorMeier-Schoenberg和KennethCukier撰写的《大数据时代》中，大数据是指不使用随机分析（抽样调查）等捷径而使用所有数据。进行分析和处理。

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主体部分。据IDC调查报告显示：企业中80%的数据是非结构化数据，并且该数据每年以60%的指数级增长。

大数据只是互联网发展到现阶段的一种表现或者特征。没有必要神话它或保持对它的敬畏。在以云计算为代表的技术创新背景下，这些原本看似难以采集和使用的数据开始变得容易被利用。通过各行各业的不断创新，大数据将逐步为人类创造更多价值。

“大数据”研究机构Gartner给出了这个定义。“大数据”要求新的处理模式具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力，以适应海量、高增长率、多元化的信息资产。

大数据技术的战略意义不在于掌握海量数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业处理。换句话说，如果把大数据比作一个产业，那么这个产业盈利的关键就是提高数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

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，必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但必须依赖分布式处理、分布式数据库和云存储、云计算的虚拟化技术。

---

二、云计算与大数据的关系1、云计算与大数据相辅相成。从技术上讲，两者紧密相连，就像硬币的两面一样。大数据的处理、分析和存储基于云计算的分布式架构。
2.云计算虽然发展迅速，但仍然需要数据作为底层支撑。大数据与云计算携手并进，相互促进、共同发展。
3.云计算和大数据的区别在于：
-对象不同：云计算针对的是互联网资源和应用，而大数据则处理数据本身。
-功能不同：云计算提供虚拟互联网资源的存储和处理，而大数据则侧重于信息资产化。
-新兴场景不同：云计算的出现是因应用户服务需求的增长和企业处理能力的提升，而大数据的出现是由于各种数据量的爆发式增长社会领域。
-价值不同：大数据的价值在于从海量数据中提取有价值的信息，而云计算的价值在于帮助企业降低成本，实现节约。

---

三、下述选项中与大数据密切相关的是

与大数据密切相关的是

1数据处理技术

在大数据处理技术中，当流体数据进入内存时，直接对数据进行实时计算。分析更注重数据的时效性和用户的交互性。实时数据流计算过程不仅要在没有数据落地的情况下完成，还要考虑多流合并、多流与外部维度表关联、异常时间窗口等业务功能操作和批量等各种复杂因素。操作与处理相比，对系统性能要求更高。

2数据存储技术

大数据存储和数据存储是业务数据和数据处理的重点。分析的基础。为了减少冗余数据的存储，数据应尽可能采用正常形式。大数据数据类型种类繁多，分布广泛，在对多个数据表进行复杂查询操作时，如果经常使用groupby或orderby操作，搜索性能会大幅下降，直接影响用户体验。

并且在调整数据结构时存在空间利用率低、关机操作麻烦等问题。分布式存储将数据分布在多个低成本服务器上，而不是昂贵的专用存储硬件，并采用复制制进行数据存储，解决数据丢失问题，提高数据可靠性。

3Kafka技术

大数据、高性能计算能力和深度神经网络架构是深度学习的核心要素和组成部分。Kafka根据不同的主题对消息进行分类存储，每个主题又由多个分区组成。Kafka具有持久性、可靠性和高并发的特点，是中间消息传递的首选框架。Kafka中生产者和消费者客户的离开不会对Kafka集群造成进一步的影响。

什么是大数据

大数据，或者说海量的数据，是指需要新的处理模型才能有更强的决策能力，具有高增长性和多样性的海量信息资源，具有洞察力和流程优化机会。

什么是云计算

云计算是一种基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，提供可用性、便利性和按需服务。对可配置计算资源共享池的网络访问，可以通过最少的管理工作或与服务提供商的交互来快速配置。云是网络和互联网的隐喻。