大数据云计算图片(大数据云计算是什么意思)

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一、大数据与云计算具体是学什么的？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提供动态可扩展且通常是虚拟化的资源。云是网络和互联网的隐喻。过去，云经常被用来用图表来表示电信网络，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；广义的云计算是指服务的交付和使用模式，是指通过网络按需且易于扩展的方式。获得您需要的服务的方式。此类服务可以是IT、软件、互联网相关服务或其他服务。这意味着算力也可以通过互联网作为商品流通。
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。为企业业务决策提供更积极目的的信息。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。
大数据管理、分布式文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割和访问执行；同时，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成为了热门话题。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。标准机箱最大限度地完成特定任务。
2.配置更合理，速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络的均衡设计，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.整体能耗较低。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.可规划且可预见的系统扩展和升级路线图。
云算与大数据的关系
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，但是可以帮助不懂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，目前大数据的发展已经在朝着与传统数据库体验类似的方向发展。一句话，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，对数据进行分析以产生价值。
中间时效性是通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来实现的。三者相互配合，让大数据产生最终的价值。
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实时交互式查询效率和分析能力。，借用谷歌一篇技术论文的话：“只需动动鼠标，就可以在Miaji中操作PB级数据。”这真的很令人兴奋。

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二、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。

这样就可以理解他们之间的关系了。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。

详细信息：

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。因为云计算首先是一种“计算”，大数据首先是一种“数据”，而计算机是用来“计算”“数据”的。

计算机设计中的一个重要问题是如何有效地管理CPU、内存、I/O等硬件资源，以及如何让应用程序适当地使用这些资源。这两个关键功能以前都是嵌入到各种应用程序中，由应用程序自己完成，其缺点是费力、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