大数据和云计算哪个更重要(大数据和云计算哪个便宜些)

云计算和大数据是相互排斥的。

云计算和大数据密切相关。从技术角度来看，的两面是密不可分的，因为大数据不能单独处理，需要分布式架构，如果数据量很大，就需要使用云计算来进行处理、分析和存储。。云计算虽然不断发展，但仍然离不开数据作为支撑，两者相辅相成、相互作用。

云计算与大数据的区别

1.物品不同。云计算处理的是互联网资源和应用，而大数据处理的是数据。

2.功能不同。云计算是互联网上的虚拟数据存储，大数据是广义的信息资源。3.背景看起来不一样。云计算的出现是基于用户服务需求的增长和企业业务处理能力的提升；大数据的出现是基于用户和社会各界产生的大数据呈几何级增长。4.价值观不同。在大数据中提取有效有用的信息是大数据的价值，而云计算的价值是帮助企业降低成本，实现节约。

大数据：使用传统数据库工具难以获取、存储、管理和分析的数据。

云计算：是一种增加、使用和提供与互联网相关的服务的模式。

大数据上传到云平台后，会对大数据进行深度分析和数据挖掘。说到大数据，就不得不说到云计算。这些数据如何计算和处理，离不开云计算。云计算是大数据挖掘的前提，强大的云计算能力对于降低数据挖掘过程中的成本是必不可少的。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。

云计算是一种基于互联网的模型，用于增强、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。云是和互联网的隐喻。过去，云经常被用来用图表来表示电信，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，是指通过以按需且易于扩展的方式获取所需资源；从广义上讲，云计算是指交付和使用模型。服务，是指通过按需且易于扩展的方式获取您所需要的服务。这些服务可以是计算机、软件、互联网相关的或其他的。这意味着算力也可以通过互联网作为商品流通。
大数据是指所涉及的数据量非常庞大，以至于无法使用当前的传统软件工具在合理的时间内捕获、管理、处理和组织成有用的信息。公司业务决策中更积极的目标。大数据的4V特征：容量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）和准确性（Veracity）。
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。其特殊性在于海量数据的开发，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，如Hadoop、Mapreduce数据分割和访问执行；同时，对SQL的支持，支持以Hive+HADOOP为代表的SQL接口，利用云计算构建下一代大数据数据技术数据仓库成为了热门话题。从需求来看，大数据架构对提出了新的挑战：
1．更大程度的整合。标准机箱尽可能完成特定任务。
2.配置更合理，速度更快。存储、、I/O通道、内存、处理器和的均衡设计，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。
3、综合能耗较低。对于相同的计算任务，能耗是的。
4.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.可规划和可预测的扩展和升级的路线图。

在理解大数据和云计算的关系之前，我们需要分别理解这两个概念。

大数据是指数据量如此之大，以至于无法通过当前的编程工具在合理的时间内捕获、管理、处理和组织，以帮助做出更积极的业务决策。信息，简单理解，就是对海量数据的高效处理。

云计算是硬件资源的虚拟化。云计算相当于计算我们的计算机和作、虚拟数量的硬件资源，然后部署它们以供使用。

本质上，云计算强调计算，而数据是计算的对象，两者之间的关系是动态的、稳定的，但大数据需要处理数据的能力，比如数据采集、清洗；换算、统计等，而云计算为大数据处理提供了很好的平台，是处理大数据唯一可能的方式，静中动，动中静。云计算是一种基础设施。-大数据存储可以利用云计算的能力来存储数据并提供计算能力来执行计算。云计算需要大数据，大数据需要云计算。-云计算可以为大数据提供强大的存储和计算设施，大数据的信息丰富，处理速度更快，并提供更便捷的服务，以及对大数据有需求的业务；我们可以找到更多更好的应用来实现云计算。大数据与云计算的结合，两者相辅相成、相得益彰，各自可以充分发挥各自的优势，为社会创造更大的贡献。