简述云计算和大数据的关系是什么(云计算与大数据的关系如何)

虽然大数据和云计算这两个术语经常被使用，但许多人往往会混淆云计算和大数据之间的关系。云计算和大数据是什么关系？

大数据相当于大数据数据库。从大数据领域的发展来看，当前大数据的发展与传统数据库的经验是一致的。简而言之，传统数据库就是大数据。开发提供了充足的空间。

大数据的整体结构包括数据存储、数据处理和数据分析。数据首先必须通过存储层进行存储。接下来，您需要根据您的数据需求和目标，建立相应的数据模型和数据。分析指标以分析数据并产生价值。

中级时效性是通过强大的并行和分布式计算来完成的。由中间数据处理层提供的功能。这三者共同使大数据能够创造最终价值。

大数据与云计算的关系

从技术角度看，大数据与云计算的关系就像同一枚的两面，密切相关。

大数据是不可避免的。它无法由单台计算机处理，需要分布式结构。大数据的特点是对大量数据进行分布式数据挖掘，需要依赖分布式处理、分布式数据库和云存储、云计算虚拟化技术。

随着云时代的到来，大数据越来越受到分析师团队的思考。

大数据分析通常与云计算联系在一起，因此可以使用分布在数十、数百甚至数千台计算机上的Mapreduce来实时分析大型数据集。您需要一个框架，例如

大数据需要特殊的技术才能发挥作用。随着时间的推移处理大量数据。适合大数据的技术包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件、分布式数据可用性、云计算平台、互联网和可扩展存储。

云计算和大数据密不可分。
在互联网、医疗、教育、能源等行业，特别是公共服务领域具有广阔的应用前景。云计算是对传统IT技术的突破和创新，有助于解决大数据面临的问题，通过云计算实现大数据应用的部署。大数据改变了世界，云计算改变了IT。云计算的核心是商业模式，本质是数据处理技术。
云计算是分布式计算的一种，是指通过“云”将巨大的数据计算处理程序分离成无数的小程序，然后通过由许多服务器组成的对其进行处理和分析。结果并返回给用户。大数据聚焦于“数据”，聚焦于收集、分析、挖掘数据的实际业务。它看重信息的积累，即存储数据的能力。云计算聚焦于“计算”，专注于IT解决方案和提供IT基础设施，看重计算能力，即处理数据的能力。
没有大数据信息的积累，云计算的计算能力再强，也很难找到用武之地；没有云计算的处理能力，无论信息多么丰富。大数据的积累将只是一个镜像。

云计算和大数据概述云计算（云计算）是基于互联网的相关服务的添加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网交付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的资源；从广义上讲，云计算是指服务的交付和使用模式，是指通过按需且易于扩展的方式获取所需服务的方式。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，即海量数据，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捕获、管理、处理并组织成有用的信息。为公司业务决策带来更积极目的的信息。大数据的4V特征：Volume、Velocity、Variation和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。其特点在于海量数据的挖掘，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；并发SQL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数据仓库已经成为热门话题。从需求来看，大数据的架构对提出了新的挑战：
1．更高的集成度。标准机箱能程度地完成特定任务。
2.配置更合理，速度更快。存储、、I/O通道、内存、CPU、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以上。
3.总能耗较低。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，而大数据是海量数据的高效处理。虽然这个解释并不完全恰当，但是可以帮助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，云计算对应的是我们的电脑和作，将大量的硬件资源虚拟化，然后分配使用。
可以说，大数据对应的是海量数据的“数据库”。如果我们审视大数据领域的发展，我们也可以看到，目前大数据的发展已经朝着与传统数据库经验类似的方向发展。一句话概括就是，传统数据库为大数据的发展提供了足够的空间。
大数据整体架构包括数据存储、数据处理和数据分析三层。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相应的数据模型和数据分析指标体系，对数据进行分析产生价值。
中间时效性是通过中间计算层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来实现的。三者协同作用，让大数据产生最终价值。
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，支撑上层大数据的处理，大数据的发展趋势是真实的——时间交互式查询效率和分析功能。，借用Google一篇科技文章的话：“在Miaji里移动鼠标就可以使用PB级的数据”。这真的很令人兴奋。