大資料和雲計算有什麼區別？

雲計算是大資料的應用工具，大資料包括資料採集、儲存等，後續對大資料的分析和分類需要依靠雲計算。

你可以這樣理解雲計算和大資料的區別或關係，雲計算技術是乙個容器，大資料是儲存在這個容器中的水，大資料是依靠雲計算技術進行儲存和計算。

什麼是雲服務？

答：通過將計算分布在大量分布式計算機上，而不是本地計算機或遠端伺服器上，企業資料中心將更像網際網絡一樣執行。 這使企業能夠將資源切換到他們需要的應用程式，按需訪問計算機和儲存系統。

Bihadoop 提供了答案。

概念是不同的。

在巨集觀層面上，雲計算改變了IT，而大資料改變了業務。 同時，大資料必須以雲為基礎設施，才能順利推廣，體現出強大的實用價值。

目標受眾之間的差異。

雙方的目標受眾也不同，雲計算代表著IT級的解決方案，面向CIO的; 大資料是乙個戰略框架，面向管理者和業務層面，使我們能夠在業務上展現出更強的競爭力，全面提公升我們的綜合實力。

雲計算和大資料有什麼區別？ 關於大資料和雲計算之間的關係，人們經常存在誤解。 他們也會把它們混在一起，說用一句直截了當的話來解釋：

雲計算是硬體資源的虛擬化; 大資料是對海量資料的高效處理。

大資料技術是指從各種型別的資料中快速獲取有價值資訊的能力。 大資料技術，包括大規模並行處理 （MPP） 資料庫、資料探勘電網、分布式檔案系統、分布式資料庫、雲計算平台、網際網絡和可擴充套件儲存系統。

雲計算是新增、使用和交付基於 Internet 的服務的模型，通常涉及通過 Internet 提供動態可擴充套件且通常虛擬化的資源。 雲是網路、網際網絡的隱喻。 過去，雲通常用於在圖表中表示電信網路，後來它們也用於表示網際網絡和底層基礎設施的抽象。

雲計算相當於我們的計算機和作業系統，大量的硬體資源被虛擬化，然後分配使用，現在雲計算領域的老大應該算是亞馬遜，可以說是為雲計算提供了乙個商業標準，值得關注的是VMware（其實 從這一點可以幫助你理解雲計算和虛擬化之間的關係），開源雲平台是 OpenStack 更具動態性的。

大資料相當於海量資料的“資料庫”，而大資料領域的發展也可以看出，目前的大資料處理已經朝著類似於傳統資料庫體驗的方向發展，而Hadoop的產生，讓我們能夠用普通的機器建立穩定的集群來處理TB級的資料， 而傳統且昂貴的平行計算的概念被拉到我們面前，但不適合資料分析師（因為MapReduce開發的複雜性）。於是 Piglatin 和 Hive 出現了（分別是 yahoo！）而Facebook發起的專案，說起來，在大資料領域Google、Facebook、Twitter等前沿網際網絡公司都做出了非常積極和有力的貢獻），我們帶來了類似SQL的操作，這裡的操作很像SQL，但是處理效率很慢，絕對和傳統資料庫的處理效率有很大的不同， 所以人們在思考如何處理大資料，不僅在操作SQL的方式上，而且處理速度也可以“像SQL”一樣，谷歌給我們帶來了Dremel Powerdrill等技術，Cloudera（一家Hadoop商業化程度很強的公司，Hadoop Cutting之父負責技術領導）也出現了。

雲計算可以理解為一種工具，比如說你有乙個100G的檔案，你不能一次把它讀進一台電腦的記憶體裡，但是雲計算是可以把n臺電腦連線在一起的東西，你可以通過強大的集群效能來處理非常大的檔案，比如乙個雲可能有3000臺機器， 可能會有1w的機器，它的算力可以大大提公升，目前主要是Hadoop家族。

大資料，字面上就是大量的資料，但在應用中主要是資料探勘，大量的資料本身是沒有意義的，而通過一些方法（如資料探勘演算法）對大量的資料進行分析和處理，就可以通過計算機在大量的資料中找到有用和有價值的東西， 並將大量資料轉化為價值，這就是大資料。

可以嗎？

第 3 集 - 大資料和雲計算。 科技眼光。

很多人都說不清雲計算和大資料能做什麼，那麼雲計算和大資料有什麼關係呢？ 今天就給大家簡單分析一下。

雲計算：雲計算通過網際網絡為全球使用者提供算力和儲存服務，為網際網絡資訊處理提供硬體基礎。 雲計算，簡單來說，就是把硬碟和CPU放在自己的電腦上或者公司的伺服器上，以統一的方式動態呼叫。

大資料：大資料利用日益成熟的雲計算技術，從浩瀚的網際網絡資訊海洋中獲取有價值的資訊，進行資訊的匯入、檢索和整合，為網際網絡資訊處理提供軟體基礎。 大資料，簡單來說，就是把所有的資料放在一起分析，找到關聯，做到最好。

此處的所有資料都與以前抽樣調查中的一些資料相對應。

雲計算與大資料的關係：

雲計算是基礎，沒有雲計算，就無法實現大資料儲存和計算。 大資料是一種應用，沒有大資料，雲計算就缺乏目的和價值。 兩者都需要人工智慧的參與，人工智慧是有序地對網際網絡資訊系統進行商業應用。

這才是雲計算和大資料的真正出口！

商業智慧型中的智慧型從何而來？ 其中一種方法是通過大資料工具處理大量的資料，從而得出一些關聯性結論，並從這些關聯性中得到答案，因此大資料是商業智慧型的工具。 而大資料要分析大量的資料，這對於系統的算力和處理能力要求是非常高的，傳統的方式是需要一台超級計算機來處理，但是這就導致了算力閒置時閒置，忙時不足的問題， 而雲計算的彈性擴充套件和水平擴充套件模式非常適合算力按需呼叫，因此，雲計算為算力和資源等大資料提供了物質基礎。

第 3 集 - 大資料和雲計算。 科技眼光。

什麼是雲計算和大資料？ 從雲計算和大資料中學到什麼。

近年來，雲計算一直備受關注。 無論是IT裝置廠商、電信運營商，還是服務商、內容提供商，都是“找門”和雲計算的“拉扯關係”，大家都磨礪了腦袋，拼命擠進了雲計算的船裡，如果自己的產品、想法或技術與雲計算沒有關聯，簡直就是羞於見到人。 雲計算似乎是無所不能的，無處不在的，並且已經風靡全球一段時間。

國內外各大大學都在爭先恐後地追求雲計算的獨特魅力。

雲計算就是以最便宜的成本將資料轉化為財富。 這就像老闆和秘書的關係一樣，大資料不能由一台計算機處理，必須採用分布式計算架構。 在資訊社會中，資料量不僅在快速增長，而且技術也在不斷進步。

在海量資料的前提下，如果提取、處理、利用資料的成本超過資料本身的價值，那麼價值就等於沒有價值。 來自公有雲、私有雲和混合雲的終極雲計算是降低資料提取過程中成本的最合格秘書。

在第一次收集資料的時候，一般來說，90%的資料都是無用的，所以就要過濾掉能為企業提供經濟效益的可用資料，看看用這個十八種武術的秘書省了多少麻煩，回到正題，在大量無用的資料中， 重點需要過濾出兩類，一是儲存了大量臨時資訊，幾乎不需要投入;其次，從公司防火牆外部訪問到內部網路的網路資料價值非常低。 雲計算可以提供按需可擴充套件的計算和儲存資源，可用於過濾掉不需要的資料，而公有雲是處理防火牆外資料的最佳選擇。

在資料分析階段，可以引入公有雲和混合雲技術，此外，還可以在集中式資料處理階段使用類似於Hadoop的分布式處理軟體平台。 資料分析完成後，為分析提供的原始資料不需要永久保留，分析結果可以使用私有雲進行處理，並將資訊匯入公司。

第 3 集 - 大資料和雲計算。 科技眼光。

雲計算是把硬碟和CPU放在自己的電腦上或公司的伺服器上，統一動態呼叫，而大資料的範圍要大得多，大資料利用雲計算功能對使用者所有有價值的資料進行彙總、檢索和整合，為網際網絡資訊處理提供軟體基礎。

大資料的處理離不開雲計算。 大資料可以簡單理解為乙個超級資料庫系統，而雲計算是一台超級計算機，側重點不同，有很多相似之處。 只要你知道這些虛擬概念，你就可以讀出一朵花，所以最好用它來做乙個演示程式。

如今，有很多空洞的概念和名詞，但實際上，可以做出來的東西很少，類似於區塊鏈，只是“驚人”“喉舌”的談論。

1、用途不同：大資料是挖掘資訊的價值，而雲計算主要是通過網際網絡管理資源並提供相應的服務。

2、物件不同：大資料的物件是資料，雲計算的物件是網際網絡資源和應用。

3、背景不同：大資料在使用者和社會各行各業的出現，產生了呈現幾何倍數增長的大資料; 雲計算的出現是由於使用者服務需求的增長和企業處理業務能力的提高。

4、價值不同：大資料的價值在於發現資料的有效資訊，雲計算可以節省大量成本。

雲計算未來的發展趨勢是，雲計算作為底層計算資源，支撐著上層大資料處理，而大資料的發展趨勢是實時互動式查詢效率和分析能力。

1、大資料是指在一定時間範圍內，對常規軟體工具無法捕獲、管理和處理的資料進行採集，是一種海量、高增長率、多樣化的資訊資產，需要新的處理模式，具有更強的決策、洞察力和流程優化能力。

2. 大資料與雲計算的關係，就像一枚硬幣的正反兩面一樣密不可分。 大資料不一定由一台計算機處理，必須採用分布式計算架構。 它的特點是挖掘海量資料，但必須依靠雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲儲存和虛擬化技術。

你可以這樣理解兩者之間的關係，雲計算技術是乙個容器，大資料是儲存在這個容器中的水，而大資料則依賴於雲計算技術進行儲存和計算。

大資料技術的戰略意義不在於掌握海量資料洞察，而在於對這些有意義的資料進行專業化的處理。 換言之，如果把大資料比作乙個行業，那麼這個行業盈利的關鍵是提高資料的“處理能力”，通過“處理”實現資料的“增值”。

從技術角度來看，大資料和雲計算之間的關係就像同一枚硬幣的正面和反面一樣密不可分。大資料不一定由一台計算機處理，必須採用分布式架構。 它具有海量資料的分布式資料探勘功能。

但它必須依賴於分布式處理、分布式資料庫和雲儲存，以及雲計算的虛擬化技術。

大資料一詞越來越多地被用來描述和定義資訊時代產生的海量資料，這個海量資料時代被稱為大資料時代。

隨著雲時代的到來，大資料也越來越受到關注。 大資料通常用於描述公司建立的大量非結構化和半結構化資料，這些資料需要花費太多時間和金錢來在關聯式資料庫中進行分析。