09月22日, 2014 116次
云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。扩展资料：云计算常与网格计算、效用计算、自主计算相混淆。网格计算：分布式计算的一种，由一群松散耦合的计e5a48de588b67a6431333366303161算机组成的一个超级虚拟计算机，常用来执行一些大型任务；效用计算：IT资源的一种打包和计费方式，比如按照计算、存储分别计量费用，像传统的电力等公共设施一样；自主计算：具有自我管理功能的计算机系统。事实上，许多云计算部署依赖于计算机集群（但与网格的组成、体系结构、目的、工作方式大相径庭），也吸收了自主计算和效用计算的特点。被普遍接受的云计算特点如下：(1) 超大规模“云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器， Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。(2) 虚拟化云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。(3) 高可靠性“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。(4) 通用性云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。(5) 高可扩展性“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。(6) 按需服务“云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。大数据特征：1 容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息； 2 种类（Variety）：数据类型的多样性；3 速度（Velocity）：指获得数据的速度；4 可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。 5 真实性（Veracity）：数据的质量 6 复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道 7 价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。参考资料：百度百科-大数据 百度百科-云计算
大数据和云计算的概念区别：大数据说的是一种移动互联网和物联网背景下的应用场景，各种应用产生的巨量数据，需要处理和分析，挖掘有价值的信息;云计算说的是一种技术解决方案，就是利用这种技术可以解决计算、存储、数据库等一系列IT基础设施的按需构建的需求，两者并不是同一个层面的东西。大数据与云计算的关系：两者之间有着非常紧密的联系，大数据是云计算非常重要的应用场景，而云计算则为大数据的处理和数据挖掘都提供了最佳的技术解决方案。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作，大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统，大数据指的海量的数据 一般日处理 PB级别以上，一般用于挖掘，分析，做一些智能商业板块。大数据必然与云计算相关(大数据和云计算没有必然联系，你要作大数据，可以用云计算，也可以不用)，数据中心是云计算的基础，从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分，大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术，随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。扩展资料现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院（NIST）定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快e799bee5baa6e79fa5e98193e4b893e5b19e31333366303161速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。参考资料百度百科——云计算 本回答被网友采纳
云计算和大数据能做什么，很多人都分不清楚，那么云计算与大数据的关系是什么呢？今天就给大家简单的分析一下。云计算：云计算是通过互联网提供全球用户计算力、存储服务，为互联网信息处理提供硬件基础。云计算，简单说就是把你自己电脑里的或者公司服务器上的硬盘、CPU都放到网上，统一动态调用，现在比较有名的云计算服务商是亚马逊的AWS。大数据：大数据运用日趋成熟的云计算技术从浩瀚的互联网信息海洋中获得有价值的信息进行信息归纳、检索、整合，为互联网信息处理提供软件基础。大数据，简单说，就是把所有的数据放到一起分析，找到关联，实现预测。这里的所有数据对应的是之前的抽样调研取得的部分数据。云计算与大数据的关系：云计算是基础，没有云计算，无法实现大数据存储与计算。大数据是应用，没有大数据，云计算就缺少了目标与价值。两者都需要人工智能的参与，人工智能是互联网信息系统有序化后的一种商业应用。这才是：云计算与大数据真正的出口！而商业智能中的智能从何而来？方法之一就是通过大数据这个工具来对大量数据进行处理，从而得出一些关联性的结e799bee5baa6e4b893e5b19e31333431343731论，从这些关联性中来获得答案，因此，大数据是商业智能的一种工具。 而大数据要分析大量的数据，这对于系统的计算能力和处理能力要求是非常高的，传统的方式是需要一个超级计算机来进行处理，但这样就导致了计算能力空的时候闲着、忙的时候又不够的问题， 而云计算的弹性扩展和水平扩展的模式很适合计算能力按需调用，因此，云计算为大数据提供了计算能力和资源等物质基础。
云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分知型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进道行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有版效的利用分析这些数据等等。他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大权数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。 本回答被提问者采纳
简单说。假如百度在百贵阳建了一大堆云服务器，为李宁公司提供服务器(李宁是做衣服的，不懂互联网，但是官网需要)，所以李宁这些公司就不需要自己弄服务器了，把数据放到百度云服务器中度，这就叫云计算。百度整合这些数据(很多企业都用他家服务器)，可以用来分析用户的性别比例或习惯特点等，还能通过特定算法发展回人工智能，这就是大数据。而当各行各业的公司（卖保险的，卖衣服的，搞互联网的）都用阿里百度的云服务器的时候，这便是大数据时代答。
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。云计算（英语：CloudComputing），是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。典型的云计算提供商往往提供通用的网络业务应用，可以通过浏览器等软件或者其他Web服务来访问，而软件和数据都存储在服务器上。云计算服务通常提供通用的通过浏览器访问的在线商业应用，软件和数据可存储在数据中心。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务，它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。对云计算的定义有多种说法，“云计算是通过网络提e799bee5baa6e79fa5e98193e78988e69d8331333365653261供可伸缩的廉价的分布式计算能力”。1）大数据和云计算的概念区别：大数据说的是一种移动互联网和物联网背景下的应用场景，各种应用产生的巨量数据，需要处理和分析，挖掘有价值的信息；云计算说的是一种技术解决方案，就是利用这种技术可以解决计算、存储、数据库等一系列IT基础设施的按需构建的需求，两者并不是同一个层面的东西。（2）大数据与云计算的关系那么上面说了大数据和云计算的区别，两者之间又有着非常紧密的联系，大数据是云计算非常重要的应用场景，而云计算则为大数据的处理和数据挖掘都提供了最佳的技术解决方案。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作，大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统，大数据指的海量的数据 一般日处理 PB级别以上，一般用于挖掘，分析，做一些智能商业板块。
大数据（Big Data）又称为巨量百资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样度化的信息资产，“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海问量、高增长率和多样化的信息资产。云计算（英语：CloudComputing），是一种基于互联网的计算答方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。典型的云计算提供商往往提供通用的网络业务应用，可以通过专浏览器等软件或者其他Web服务来访问，而软件和数据都存储在服务器上。云计算服务通常提供通用的通过属浏览器访问的在线商业应用，软件和数据可存储在数据中心。
大数据技术zhidao是一种新一代技术和构架，它以成本较低、以快速的采集、处理和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值。大数据技术不断涌现和发展，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为利用数据的好助手，甚至可以改变许多行业的商业模式。大数据(big data)是这样的数据集合：数据量增长速度极快，用常规的数据工具无法在一定的时间内进行采集、处理、存储和计算的数据集合。云计算是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运内算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。云计算的就业前途，某种意义上也可以理解为云计算为我们提供的服务，存在一定的必容然性，也就是说云计算对于社会、云计算使用者有哪些优势，也同时可以理解为，云计算的优势就是云计算的就业优势。
大数据（big data）是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流知转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。云计算(cloud computing)云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网道络访问， 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务)，这些资源能够被快速提版供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。云是网络、互联网的一种比喻说法。二者：大数据需要云计算，云计算需要大数据云计算为大数据处理提供了一个很好的平台。云计算强调的是计算，而大数据则是计算的对象。如果结合实际的应用，前权者强调的是计算能力，后者看重的存储能力。
大数据：一个数据库可以用于某种专项目的。比如小学生管理数zhidao据库，可有姓名，年龄，成绩等。如果把许多数据库综合起来使用，可以达到各种各样的目的。专这个组合而成的数据库集合，就是「大数据」云计算：一般计算机可完成很多工作，但它实质性的工作只是「计算」。把这个计算工作，不在本地，或者说不在自己家里计算机做，通过联网，在巨大的计算机中心去计算。这就是「云计算」。为什么是云呢，属是联网示图上通常把网络用云形符号表示。 本回答被网友采纳
云计算和大数据是一个硬币的两面大数据正在引发全球范围内深刻的技术和商业变革如同云计算的出现，大数据也不是一个突然而至的新概念。“云计算和大数据是一个硬币的两面，云计算是大数据的IT基础，而大数据是云计算的一个杀手级应用。”张亚勤说。云计算是大数据成长的驱动力，而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，这就更加需要云计算去处理，所以二者之间是相辅相成的。 30年前，存储1TB也就是约1000GB数据的成本大约是e68a84e799bee5baa63133333761313516亿美元，如今存储到云上只需不 到100美元但存储下来的数据，如果不以云计算进行挖掘和分析，就只是僵死的数据，没有太大价值。 目前，云计算已经普及并成为IT行业主流技术，其实质是在计算量越来越大、数据越来越多、越来越动态、越来越实时的需求背景下被催生出来的一种基础架构和商业模式。个人用户将文档、照片、视频、游戏存档记录上传至“云”中永久保存，企业客户根据自身需求，可以搭建自己的“私有云”，或托管、或租用“公有云”上的IT资源与服务，这些都已不是新鲜事。可以说，云是一棵挂满了大数据的苹果树。大数据的出现，正在引发全球范围内深刻的技术与商业变革。在技术上，大数据使从数据当中提取信息的常规方式发生了变化。“在技术领域，以往更多是依靠模型的方法，现在我们可以借用规模庞大的数据，用基于统计的方法，有望使语音识别、机器翻译这些技术领域在大数据时代取得新的进展。”张亚勤说。在搜索引擎和在线广告中发挥重要作用的机器学习，被认为是大数据发挥真正价值的领域在海量的数据中统计分析出人的行为、习惯等方式，计算机可以更好地学习模拟人类智能。随着包括语音、视觉、手势和多点触控等在内的自然用户界面越来越普及，计算系统正在具备与人类相仿的感知能力，其看见、听懂和理解人类用户的能力不断提高。这种计算系统不断增强的感知能力，与大数据以及机器学习领域的进展相结合，已使得目前的计算系统开始能够理解人类用户的意图和语境。“这使得计算机能够真正帮助我们，甚至代表我们去工作”。在商业模式上，张亚勤认为，对商业竞争的参与者来说，大数据意味着激动人心的业务与服务创新机会。零售连锁企业、电商业巨头都已在大数据挖掘与营销创新方面有着很多的成功案例，它们都是商业嗅觉极其敏锐、敢于投资未来的公司，也因此获得了丰厚的回报。 IT产业链分工、主导权也因为大数据产生了巨大影响。以往，移动运营商和互联网服务运营商等拥有着大量的用户行为习惯的各种数据，在IT产业链中具有举足轻重的地位。而在大数据时代，移动运营商如果不能挖掘出数据的价值，可能彻彻底底被管道化。运营商和更懂用户需求的第三方开发者互利共赢的模式，已取得一定共识。
大数据代表的是数据信息，而云计算代表的计算能力。
云计算和大数据能做什么，很多人都分不清楚，那么云计算与大数据的关系是什么呢？今天就给大家简单的分析一下。云计算：云计算是通过互联网提供全球用户计算力、存储服务，为互联网信息处理提供硬件基础。云计算，简单说就是把你自己电脑里的或者公司服务器上的硬盘、CPU都放到网上，统一动态调用，现在比较有名的云计算服务商是亚马逊的AWS。大数据：大数据运用日趋成熟的云计算技术从浩瀚的互联网信息海洋中获得有价值的信息进行信息归纳、检索、整合，为互联网信息处理提供软件基础。大数据，简单说，就是把所有的数据放到一起分析，找到关联，实现预测。这里的所有数据对应的是之前的抽样调研取得的部分数据。云计算与大数据的关系：云计算是基础，没有云计算，无法实现大数据存储与计算。大数据是应用，没有大数据，云计算就缺少了目标与价值。两者都需要人工智能的参与，人工智能是互联网信息系统有序化后的一种商业应用。这才是：云计算与大数据真正的出口！而商业智能中的智能从何而来？方法之一就是通过大数据这个工具来对大量数据进行处理，从而得出一些关联性的结论，从这些关联性中来获得答案，因此，大数据是商业智能的一种工具。 而大数据要分析大量的数据，这对于系统的计算能力和处理能力要求是非常高的，传统的方式是需要一个超级计算机来进行处理，但这样就导致了计算能力空的时候闲着、忙的时候又不够的问e68a84e79fa5e9819331333433623731题， 而云计算的弹性扩展和水平扩展的模式很适合计算能力按需调用，因此，云计算为大数据提供了计算能力和资源等物质基础。
大数据来，看字面意思就可以了。只不过数据来源很广云计算，就是云端计算。举个例子。你想知道雪碧是不是适合你，那么利用大数据技术，先搜索源全球和你差不多特征的人，然后匹配和你最接近的人。然后分析这个人对雪碧知的感觉反馈给你。这个计算，也是在云端计算的。你得到的结果，就是，你80%的可能会喜欢雪碧，如果喝了雪碧会产生XX的反应。此外还可以尝试可乐，那个你也会喜欢（这个就属于道云端广告）
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 大数据的4V特点:Volume、Velocity、Variety、Veracity。大的数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。 关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说，分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化；大数据就是海量数据的高效处理。 虽然上面的一句话解释不是非常的贴切，但是可以帮助你简单的理解二者的区别。另外，如果做一个更形象的解释，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用，在云计算领域目前的老大应该算是Amazon，可以说为云计算提供了商业化的标准，另外值得关注的还有VMware（其实从这一点可以帮助你理解云计算和虚拟化的关系），开源的云平台最有活力的就是Openstack了； 大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下e79fa5e98193e58685e5aeb931333361326338就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用（因为MapReduce开发复杂），所以PigLatin和Hive出现了（分别是Yahoo！和facebook发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献），为我们带来了类SQL的操作，到这里操作方式像SQL了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类SQL，而处理速度也能“类SQL”，Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera（Hadoop商业化最强的公司，Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导）的Impala也出现了。 整体来看，未来的趋势是，云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话，“动一下鼠标就可以在秒级操作PB级别的数据”难道不让人兴奋吗？（田原）