大数据和云计算依靠什么(什么叫大数据云计算)

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一、大数据与云计算的关系是什么？

云计算、大数据、人工智能是相辅相成的，缺了三者都无法生存。

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。

大数据相当于人脑从小学到大学记忆和存储的海量知识。这些知识只有通过消化、吸收、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，它是基于云计算平台来完成深度学习的进化。

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架构。其特点在于海量数据的挖掘，但必须依赖云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

云计算的早期，简单来说就是简单的分布式计算，解决任务分布，合并计算结果。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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二、大数据和云计算有什么关系？云计算是一种基于Web的服务开发、部署和交付模型，通常涉及通过Internet提供动态可扩展且通常是虚拟化的资源。云网络和互联网的隐喻。过去，云经常在图表中代表电信网络，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，是指通过网络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。服务的数量，与需求相关并且可以轻松地通过网络进行扩展。此类服务可以是IT、软件、互联网相关或其他服务。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。为制定企业业务决策提供更积极的目的的信息。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。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，分布式文件系统，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，利用云计算构建下一代大数据数据。信息技术已成为数据产品的热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：
1、更高的集成度。标准机箱最大程度地执行特定功能。
2、形状更合理，速度更快。存储、控制器、I/O、通道、内存、CPU、网络的均衡设计，以及访问数据单元的最优系统，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、系统更强大、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.准备好系统并计划扩展和升级路线图。

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三、大数据与云计算之间的关系是怎样的?

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架构。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。

你可以这样理解它们之间的关系，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。

扩展信息：

大数据和云计算之间的关系引起了一些人的困惑。为了方便讨论两者的关系，我们先从“计算”和“数据”的历史关系说起。由于云计算主要是一种“计算”，因此大数据主要是一种“数据”，而计算机用于“计算”“数据”。

计算机设计中的一个重要问题是如何有效管理CPU、内存、I/O等硬件资源，以及如何让应用程序合理利用这些资源。这两大任务最初被集成到不同的应用程序中，由应用程序自己完成，其缺点是繁琐、复杂、容易出错、升级和移植困难、重复性工作。

参考来源：-大数据