什么是云计算与大数据方向就业

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一、云计算和大数据哪个就业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，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。数据收集的日常管理是集成的。
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大的数据“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，对数据进行分析，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功能，借用谷歌的一篇技术论文：“你可以通过移动鼠标在Miaji中操作PB级数据。”

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二、什么是云计算和大数据本手册的操作环境是DellG3计算机上的Windows7。
云计算
云计算（云计算）是一种用于互联网相关服务的增长、使用和互操作性的模型，通常涉及通过互联网提供动态、高度可扩展且通常是虚拟化的资源。
关于什么是云计算，有很多观点。至此，美国国家标准与技术研究院（NIST）的定义被广泛接受：云计算是一种按需付费的模式，提供负担​​得起的、便捷的、按需的、可定制的网络访问。共享计算资源池。（包括网络、服务器、存储、应用软件、服务在内的资源）可以通过最少的管理工作或与服务提供商的交互来快速配置。
通俗地说，云计算就是利用云端的大量计算资源进行计算。例如，用户通过自己的计算机向提供云计算的服务提供商发送指令，然后在帮助下进行“核爆炸”。服务提供商提供的大量服务器”，并将结果返回给用户。
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。因此，云计算甚至可以让您秒执行10万亿次计算。借助如此强大的计算能力，您可以模拟核爆炸、预测气候变化、预测市场趋势。用户通过电脑、笔记本电脑、手机等访问数据中心，并根据需要进行计算。
大数据
大数据，IT行业术语，是指使用传统软件工具无法在一定时间内收集、管理和处理的一组数据。这需要新的软件。处理模型，拥有海量、快速增长、多元化的信息资产，具有强大的决策、洞察和流程优化能力。
在VictorMeyer-Schoenberg和KennethCukier所著的《大数据时代》一书中，大数据并不意味着使用随机分析（抽样调查）等标签，而是使用所有数据进行分析和处理。大数据的5V特征（IBM提出）：容量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）、价值（Value）和准确性（Veracity）。