云计算和大数据有什么区别

云计算和大数据有什么区别？ 关于大数据和云计算之间的关系，人们经常存在误解。 他们也会把它们混在一起，说用一句直截了当的话来解释：

云计算是硬件资源的虚拟化; 大数据是对海量数据的高效处理。

大数据技术是指从各种类型的数据中快速获取有价值信息的能力。 大数据技术，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、互联网和可扩展存储系统。

云计算是添加、使用和交付基于 Internet 的服务的模型，通常涉及通过 Internet 提供动态可扩展且通常虚拟化的资源。 云是网络、互联网的隐喻。 过去，云通常用于在图表中表示电信网络，后来它们也用于表示互联网和底层基础设施的抽象。

云计算相当于我们的计算机和操作系统，大量的硬件资源被虚拟化，然后分配使用，现在云计算领域的老大应该算是亚马逊，可以说是为云计算提供了一个商业标准，值得关注的是VMware（其实 从这一点可以帮助你理解云计算和虚拟化之间的关系），开源云平台是 OpenStack 更具动态性的。

大数据相当于海量数据的“数据库”，而大数据领域的发展也可以看出，目前的大数据处理已经朝着类似于传统数据库体验的方向发展，而Hadoop的产生，让我们能够用普通的机器建立稳定的集群来处理TB级的数据， 而传统且昂贵的并行计算的概念被拉到我们面前，但不适合数据分析师（因为MapReduce开发的复杂性）。于是 Piglatin 和 Hive 出现了（分别是 yahoo！）而Facebook发起的项目，说起来，在大数据领域Google、Facebook、Twitter等前沿互联网公司都做出了非常积极和有力的贡献），我们带来了类似SQL的操作，这里的操作很像SQL，但是处理效率很慢，绝对和传统数据库的处理效率有很大的不同， 所以人们在思考如何处理大数据，不仅在操作SQL的方式上，而且处理速度也可以“像SQL”一样，谷歌给我们带来了Dremel Powerdrill等技术，Cloudera（一家Hadoop商业化程度很强的公司，Hadoop Cutting之父负责技术领导）也出现了。

关于大数据和云计算之间的关系，人们经常存在误解。 而且它们也会混在一起，直接用一句话来解释：云计算是硬件资源的虚拟化; 大数据是对海量数据的高效处理。

大数据的两大核心是云技术和BI，没有云技术，大数据就没有基础和落地的可能，而没有BI和价值，大数据变革就放弃了关键目标。 简单总结就是，大数据的目标是由BI驱动的，大数据实现落地云技术。 希望！

大数据是云计算的一种。

内容来源于用户：天成资讯。

从技术角度来看，大数据和云计算之间的关系就像同一枚硬币的正面和反面一样密不可分。大数据不一定由一台计算机处理，必须采用分布式架构。 它的特点是海量数据的分布式数据挖掘，但必须依靠云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

随着云时代的到来，人们对大数据的关注度也越来越高，分析师团队认为，大数据往往被用来描述一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据。 大数据分析通常与云计算相关联，因为对大型数据集的实时分析需要像MapReduce这样的框架。

十台、数百台甚至数千台计算机分配工作。 大数据需要特殊的技术来有效地处理大量数据，从而可以容忍经过的时间。 大数据技术，包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据系统、云计算平台、互联网和可扩展存储系统。

集成是云计算的主要功能，无论采用哪种数据分析模型或计算方法，都是通过网络整合海量服务器资源，整理出有效的数据信息并分发给各个目标客户，从而解决用户存储资源不足带来的问题。 大数据是数据爆发式增长带来的一个新的研究领域，对大数据的研究主要集中在如何有效地存储和分析数据，而大数据则依赖于云计算技术进行存储和计算。

云计算是大数据分析的前提 进入信息时代后，数据量不断增长，大多数企业都可以通过大数据获取。

很多人都说不清云计算和大数据能做什么，那么云计算和大数据有什么关系呢？ 今天就给大家简单分析一下。

云计算：云计算通过互联网为全球用户提供算力和存储服务，为互联网信息处理提供硬件基础。 云计算，简单来说，就是把硬盘和CPU放在自己的电脑上或者公司的服务器上，以统一的方式动态调用。

大数据：大数据利用日益成熟的云计算技术，从浩瀚的互联网信息海洋中获取有价值的信息，进行信息的导入、检索和整合，为互联网信息处理提供软件基础。 大数据，简单来说，就是把所有的数据放在一起分析，找到关联，做到最好。

此处的所有数据都与以前抽样调查中的一些数据相对应。

云计算与大数据的关系：

云计算是基础，没有云计算，就无法实现大数据存储和计算。 大数据是一种应用，没有大数据，云计算就缺乏目的和价值。 两者都需要人工智能的参与，人工智能是有序地对互联网信息系统进行商业应用。

这才是云计算和大数据的真正出口！

商业智能中的智能从何而来？ 其中一种方法是通过大数据工具处理大量的数据，从而得出一些关联性结论，并从这些关联性中得到答案，因此大数据是商业智能的工具。 而大数据要分析大量的数据，这对于系统的算力和处理能力要求是非常高的，传统的方式是需要一台超级计算机来处理，但是这就导致了算力闲置时闲置，忙时不足的问题， 而云计算的弹性扩展和水平扩展模式非常适合算力按需调用，因此，云计算为算力和资源等大数据提供了物质基础。

1.云计算是对大数据的提取。

信息社会的前提是数据量在增长，技术在不断进步，大多数企业可以通过正确的大数据获得额外的收益。 在海量数据的前提下，如果提取、处理、利用数据的成本超过数据本身的价值，那么价值就等于没有价值。 来自公有云、私有云和混合云的强大云计算能力对于降低数据提取过程中的成本是必不可少的。

2.云计算是一种“人工制品”，可以过滤无用的信息

一般来说，第一次收集的数据中有90%是无用的，因此有必要过滤掉可以为企业提供经济利益的可用数据。 在大量无用的数据中，需要过滤掉的主要是两类：一是存储的大量临时信息，几乎不存在; 其次，从公司防火墙外部访问到内部网络的网络数据价值非常低。 云计算可以提供按需可扩展的计算和存储资源，可用于过滤掉不需要的数据，而公有云是处理防火墙外数据的最佳选择。

3.云计算可实现高效的数据分析。

在数据分析阶段，可以引入公有云和混合云技术，此外，还可以在集中式数据处理阶段使用类似于Hadoop的分布式处理软件平台。 数据分析完成后，为分析提供的原始数据不需要永久保留，分析结果可以使用私有云进行处理，并将信息导入公司。

大数据是收集海量数据，然后依靠云计算对结果进行分析。

大数据、云和云计算之间有什么关系？

1、用途不同：大数据是挖掘信息的价值，而云计算主要是通过互联网管理资源并提供相应的服务。

2、对象不同：大数据的对象是数据，云计算的对象是互联网资源和应用。

3、背景不同：大数据在用户和社会各行各业的出现，产生了呈现几何倍数增长的大数据; 云计算的出现是由于用户服务需求的增长和企业处理业务能力的提高。

4、价值不同：大数据的价值在于发现数据的有效信息，云计算可以节省大量成本。

结构化大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据正日益成为数据的重要组成部分。 根据 IDC 的数据，企业中 80% 的数据是非结构化的，并且这些数据每年呈指数级增长 60%。

大数据只是互联网发展到现阶段的一个表现或特征，没有必要对它进行神话化或保持敬畏感，在以云计算为代表的技术创新背景下，这些原本看似难以收集和使用的数据开始变得容易使用， 通过各行各业的不断创新，大数据将逐步为人类创造更多的价值。

云计算与大数据的侧重点不同。

云计算是基于 Internet 的服务的增长、使用和交付，通常涉及通过 Internet 提供动态可扩展且通常虚拟化的资源。

大数据是指在一定时间范围内，对传统软件工具无法捕获、管理和处理的数据进行采集，是一种海量、高增长、多样化的信息资产，需要新的处理模式具有更强的决策、洞察和流程优化能力。

通过两者的定义，我们可以理解，云计算侧重于资源分配，是硬件资源的虚拟化; 另一方面，大数据是对海量数据的有效处理。 大数据和云计算不是独立的概念，但关系非同寻常，无论是在资源需求还是资源后处理方面，都需要一起使用。

云计算和大数据齐头并进。

首先，云计算使用计算资源即服务来支持大数据的挖掘，大数据的发展趋势提供了实时交互式海量数据查询和分析所需的价值信息。

其次，大数据挖掘和处理需要以云计算为平台，而大数据所涵盖的价值和规律可以使云计算更好地与行业应用相结合，发挥更大的作用。

而且，大数据的信息隐私保护是云计算大数据快速发展和应用的重要前提，云计算与大数据的结合或将成为人类理解事物的新工具。

随着互联网的发展和企业需求的扩大，云计算的未来势必是广阔的，现在是开始云计算的最佳时机。

第 3 集 - 大数据和云计算。 科技眼光。

大数据代表数据信息，而云计算代表算力。 只有数据，没有算力，数据就无法发挥作用; 只有算力，没有数据，算力就没有用。 猎人的时间机器

你可以这样理解云计算和大数据的区别或关系，云计算技术是一个容器，大数据是存储在这个容器中的水，大数据是依靠云计算技术进行存储和计算。

什么是云服务？

答：通过将计算分布在大量分布式计算机上，而不是本地计算机或远程服务器上，企业数据中心将更像互联网一样运行。 这使企业能够将资源切换到他们需要的应用程序，按需访问计算机和存储系统。

Bihadoop 提供了答案。