浅析大数据云计算及其应用(云计算与大数据的具体技术研究)

云计算是硬件资源的虚拟化，大数据是海量数据的高效处理。云计算的关键词是“整合”，无论是采用现在已经非常成熟的传统虚拟机分割技术，还是后来通过Google。采用的海量节点聚合技术，通过整合海量服务器资源，分发给用户，从而解决用户因存储和计算资源不足而带来的问题。
大数据是数据爆发式增长带来的新课题，如何存储当今互联网时代产生的海量数据，如何有效利用和分析这些数据等。
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。

大数据，也称为海量数据，是指巨大、高增长和多样化的信息资产，需要新的处理模型能够产生更强大的决策、洞察和流程优化。需要一种新的处理模型，能够创建海量、高增长、多样化的信息资产，具有更强的决策能力、深度发现能力和流程优化能力。
大数据技术的战略意义不在于掌握海量数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，这个行业实现盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“附加值”。
云计算是一种基于互联网的计算，通过它可以根据请求向计算机和其他设备提供共享的软硬件资源和信息。典型的云提供商通常提供通用的业务应用程序，可以通过浏览器或其他Web服务等软件访问这些应用程序，并且软件和数据都存储在服务器上。云计算服务通常提供通过浏览器和软件访问的通用在线业务应用程序，并且数据可以存储在数据中心中。
狭义的云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，是指通过按需、可用的方式获取所需的资源，并且易于扩展；
云计算广义上是指服务交付和使用模型、交付模型以及通过对IT基础设施的使用。按需获取必要的服务，并且可以轻松扩展。这类服务可以是IT、软件、互联网相关服务或其他服务，这意味着计算能力也可以作为商品通过互联网进行流通。云计算有多种定义：“云计算是通过提供低成本且可扩展的分布式计算能力”。
1）大数据与云计算的概念区别：大数据是指移动互联网、物联网背景下的一种应用场景。各种应用产生的海量数据需要经过处理和分析，挖掘有价值的数据，云计算就是利用这种技术来解决问题的技术方案，解决定制化构建计算、计算等一系列IT基础设施的需求。存储和数据库。两者根本不在一个层次上。
（二）大数据与云计算的关系由此可见，上面已经提到了大数据与云计算的区别，而这两种数据之间有着非常密切的联系。大数据是云计算非常重要的应用场景，云计算为大数据处理和数据挖掘提供了的技术解决方案。
大数据分析通常与云计算联系在一起，因为大型数据集的实时分析需要像MapReduce这样的框架来将工作分配给数十、数百甚至数千台计算机。在允许的时间内高效处理大量数据。适用于大数据的技术包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘网格、分布式文件、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展存储。大数据泛指海量数据。PB级别以上，常用于挖掘、分析和一些商业智能领域。