雲計算和大資料有什麼區別

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。

關於大資料和雲計算之間的關係，人們經常存在誤解。 而且它們也會混在一起，直接用一句話來解釋：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。

大資料的兩大核心是雲技術和BI，沒有雲技術，大資料就沒有基礎和落地的可能，而沒有BI和價值，大資料變革就放棄了關鍵目標。 簡單總結就是，大資料的目標是由BI驅動的，大資料實現落地雲技術。 希望！

大資料是雲計算的一種。

內容來源於使用者：天成資訊。

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。 它的特點是海量資料的分布式資料探勘，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。

隨著雲時代的到來，人們對大資料的關注度也越來越高，分析師團隊認為，大資料往往被用來描述乙個公司創造的大量非結構化資料和半結構化資料。 大資料分析通常與雲計算相關聯，因為對大型資料集的實時分析需要像MapReduce這樣的框架。

十臺、數百台甚至數千台計算機分配工作。 大資料需要特殊的技術來有效地處理大量資料，從而可以容忍經過的時間。 大資料技術，包括大規模並行處理資料庫、資料探勘、分布式檔案系統、分布式資料系統、雲計算平台、網際網絡和可擴充套件儲存系統。

整合是雲計算的主要功能，無論採用哪種資料分析模型或計算方法，都是通過網路整合海量伺服器資源，整理出有效的資料資訊並分發給各個目標客戶，從而解決使用者儲存資源不足帶來的問題。 大資料是資料爆發式增長帶來的乙個新的研究領域，對大資料的研究主要集中在如何有效地儲存和分析資料，而大資料則依賴於雲計算技術進行儲存和計算。

雲計算是大資料分析的前提 進入資訊時代後，資料量不斷增長，大多數企業都可以通過大資料獲取。

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。

1.雲計算是對大資料的提取。

資訊社會的前提是資料量在增長，技術在不斷進步，大多數企業可以通過正確的大資料獲得額外的收益。 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、私有雲和混合雲的強大雲計算能力對於降低資料提取過程中的成本是必不可少的。

2.雲計算是一種“人工製品”，可以過濾無用的資訊

一般來說，第一次收集的資料中有90%是無用的，因此有必要過濾掉可以為企業提供經濟利益的可用資料。 在大量無用的資料中，需要過濾掉的主要是兩類：一是儲存的大量臨時資訊，幾乎不存在; 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。

3.雲計算可實現高效的資料分析。

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。

大資料是收集海量資料，然後依靠雲計算對結果進行分析。

大資料、雲和雲計算之間有什麼關係？

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。

結構化大資料包括結構化、半結構化和非結構化資料，非結構化資料正日益成為資料的重要組成部分。 根據 IDC 的資料，企業中 80% 的資料是非結構化的，並且這些資料每年呈指數級增長 60%。

大資料只是網際網絡發展到現階段的乙個表現或特徵，沒有必要對它進行神話化或保持敬畏感，在以雲計算為代表的技術創新背景下，這些原本看似難以收集和使用的資料開始變得容易使用， 通過各行各業的不斷創新，大資料將逐步為人類創造更多的價值。

雲計算與大資料的側重點不同。

雲計算是基於 Internet 的服務的增長、使用和交付，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。

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

通過兩者的定義，我們可以理解，雲計算側重於資源分配，是硬體資源的虛擬化; 另一方面，大資料是對海量資料的有效處理。 大資料和雲計算不是獨立的概念，但關係非同尋常，無論是在資源需求還是資源後處理方面，都需要一起使用。

雲計算和大資料齊頭並進。

首先，雲計算使用計算資源即服務來支援大資料的挖掘，大資料的發展趨勢提供了實時互動式海量資料查詢和分析所需的價值資訊。

其次，大資料探勘和處理需要以雲計算為平台，而大資料所涵蓋的價值和規律可以使雲計算更好地與行業應用相結合，發揮更大的作用。

而且，大資料的資訊私隱保護是雲計算大資料快速發展和應用的重要前提，雲計算與大資料的結合或將成為人類理解事物的新工具。

隨著網際網絡的發展和企業需求的擴大，雲計算的未來勢必是廣闊的，現在是開始雲計算的最佳時機。

第 3 集 - 大資料和雲計算。 科技眼光。

大資料代表資料資訊，而雲計算代表算力。 只有資料，沒有算力，資料就無法發揮作用; 只有算力，沒有資料，算力就沒有用。 獵人的時間機器

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。