云计算和大数据的发展趋势分析(云计算平台适用于大数据分析吗)

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一、大数据和云计算：相互促进、相互依存

作为当前的热点话题，大数据和云计算是相辅相成、相互依存的。未来，大数据的应用空间依然巨大，前景不可限量。本文将从大数据的应用前景和云计算的发展历史两个方面为读者深入讲解这两个主题。
🌎大数据的应用前景
大数据的存在无疑给我们的生活带来了巨大的改变。未来，随着数据量的不断增长，大数据的应用前景将更加广阔。例如，当我们进入淘宝搜索毛衣时，下次登录时，我们会发现平台为我们推荐了多种毛衣。这就是大数据技术的魔力。
☁️云计算的发展历史
云计算是一个分布式计算平台。在大数据处理的需求下，许多优秀的云计算平台如雨后春笋般涌现，如Apache的Hadoop、Google的MapReduce和微软的Dryad等。为了满足互联网应用对大规模计算能力和数据存储能力的需求，云计算应运而生。

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二、大数据与云计算哪个发展前景好?云计算和大数据概述云计算（云计算）是一种添加、使用和分发互联网相关服务的模型，通常涉及通过互联网提供可扩展且通常虚拟化的资源。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，广义的云计算是指通过网络以按需、可扩展的方式轻松获取所需资源。模型;服务，是指通过网络按需且易于扩展的方式获得您所需要的服务。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；同时支持SQL，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；数据仓库技术已经成为一个热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：
1．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，远远优于传统的模拟平台。
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.可以提前规划和预测系统升级和扩展路线图。
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，大数据相当于一个巨型数据“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正在朝着某个方向发展。与传统数据库的体验类似，一句话，传统数据库为大数据增长提供了足够的空间。
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。
无论云计算目前发展如何，未来的趋势是：云计算作为底层计算资源，支撑上层大数据处理，大数据的发展趋势是高效实时交互查询和分析能力，借用谷歌的一篇技术论文：“只需轻轻一动鼠标，就可以在Miaji中操作PB级数据。”