论述大数据和云计算技术(大数据和云计算选哪个)

大数据和云计算有什么关系和区别？

1、大数据是指在一定时间范围内无法用传统软件工具捕获、管理和处理的数据集合。这需要新的处理模型具有更强的决策能力、洞察发现能力和流程优化能力。海量、高增长、多样化的信息资产
2．大数据和云计算之间的关系就像同一枚硬币的两面一样密不可分。大数据无法由单台计算机处理，必须采用分布式计算架构。其特点在于大规模数据的挖掘，但必须依赖于分布式处理、分布式数据库、云存储和云计算等虚拟化技术。
这样就可以理解两者的关系了。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。
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云计算与大数据的关系

云计算与大数据概述
云计算（cloudcomputing）是一种增加、使用和分发数据互联网相关服务的模式，往往涉及提供动态的、可扩展的、以及通常通过互联网提供的虚拟化服务。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。狭义的云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，是指通过网络以按需且易于扩展的方式获取所需的资源。从广义上讲，云计算是指服务的交付和使用模式，指的是通过网络按需且易于扩展的方式来获取您所需要的服务。此类服务可以是IT、软件、互联网相关或其他服务。这意味着算力也可以作为商品通过互联网进行流通。
大数据或大数据是指所涉及的数据量如此之大，以至于无法通过当前主流软件工具在合理的时间内收集、管理、处理和组织成有用的信息。公司业务决策的目的更加积极。大数据的4V特征：容量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）和精度（Precision）。
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。其特点是利用海量数据，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
大数据管理、分布式文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割、访问执行；同时，SQL的支持，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技术的数据仓库已经成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：
1．更强的集成能力。标准机箱可以最大程度地完成特定任务。
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，远远优于传统的同类平台。
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。它可以消除各种故障点，统一零件或设备的质量和标准。
5.管理和维护成本低。定期管理完全集成的数据收集。
6.可以提前规划和预期系统扩展和升级路线图。
云计算与大数据的关系
简单来说：云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是处理大数据的效率。虽然这个解释并不完全恰当，但是可以帮助那些不理解这两个名字的人快速理解其中的区别。当然，如果解释得更形象一些的话，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出来，然后分配使用。
可以说，大数据相当于一个包含海量数据的“数据库”。纵观大数据领域的发展，我们也可以看到，如今大数据的发展正朝着与传统数据库体验类似的方向演化。总之，传统数据库为大数据发展提供了足够的空间。
大数据的整体结构包括三层：数据存储、数据处理、数据分析。数据首先要通过存储层进行存储，然后根据数据需求和目标建立数据模型和相应的数据分析指标体系，进行数据分析创造价值。
中间时效性是通过中间数据处理层提供的强大的并行、分布式计算能力来实现的。三者协同作用，让大数据创造终极价值。
无论目前云计算的发展如何，未来的趋势是：云计算作为底层的计算资源，支撑上层的大数据处理，大数据的发展趋势是高效实时交互查询和分析能力。，借用Google一篇技术文章的话：“在Miaji中通过移动鼠标就可以操作PB级的数据”。这真的很有趣。