云计算和大数据之间有什么区别

1. 云计算和大数据之间有什么区别

云计算和大数据的区别是什么？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。
大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。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。
云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来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，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)，开源的云平台较有活力的就是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商业化较强的公司，Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导)的Impala也出现了。

2. 大数据和云计算之间是什么关系

捋一捋大数据,云,云计算,不再云里雾里到底是个什么关系呢？

3. 大数据和云计算的区别是什么啊？

　　一、大数据与云计算的概念及特点
　　大数据：在维基百科中，大数据（big data）是用于数据集的一个术语，是指大小超出了常用软件工具在运行时间内可以承受的收集，管理和处理数据能力的数据集。与传统海量数据相比，它不仅在数据规模上呈几何倍数的增长，还在于它集收集，分类，处理，分析于一体，能够充分挖掘出一份数据的潜在价值。
　　云计算：根据美国国家标准与技术研究院定义：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），这些资源能够被快速提供，只需投人很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。也就是说云计算既是一种商业模式，也是一种计算模式。
　　
　　大数据的特点
　　1）容量大
　　目前人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB（1PB=210TB），而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB（1EB=210PB）。随着大数据的发展，某些企业机构的数据量已接近EB级别。
　　2）种类多
　　在过去我们多使用便于存储的以文本为主的结构化数据，现如今非结构化数据越来越多，例如视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
　　3）价值密度低
　　大量的数据包含了巨大的潜在价值，但大数据的价值密度低，往往需要通过分析海量数据才能获得可靠的信息。
　　4）速度快
　　大数据集收集，分析，整理，计算数据于一体，所以对于数据的处理速度要求极高，这也是大数据区别于传统数据挖掘最显著的特点，对信息的处理速度往往对一项决策起着至关重要的作用。
　　
　　云计算的特点
　　1）大规模
　　一般来说，大型企业均有几十万甚至几百万台服务器进行云计算，云计算速度相当快。
　　2）虚拟化
　　终端用户在运用云计算时，并不需要实体提供资源，而是通过网络服务满足用户的需求。
　　3）高可靠性
　　与本地计算机相比，云计算实现了数据多副本容错，计算节点同构可呼唤等来降低数据出错额可能性，大大提高了云计算的可靠性。
　　4）通用性
　　云计算可以同时支持不同应用的运行。
　　5）高扩展性
　　应用和用户规模增长的需要使得云计算可以进行动态伸缩扩展其规模。
　　6）按需服务
　　云计算的服务是用户根据需求购买进行的，提高了云计算的利用率。
　　7）价格便宜
　　云计算通过自动化集中式管理使大量企业减少了管理成本，其较高的通用性和利用率也使普通用户可以充分享受云计算带来的便利。
　　8）潜在的危险性
　　云计算不仅包括计算服务，还包括存储服务。选择使用云计算，就要接受用户信息重要文件泄露等潜在危险。
　　
　　二、大数据和云计算的区别及联系
　　云计算是一种商业模式，也是一种计算模式。所以，云计算是在大数据的基础上进行的，大数据的目的主要是通过海量数据发现潜在价值，使人们更好的理解和把握信息，云计算更倾向于提供服务，二者相互关联。
　　1、大数据和云计算的区别
　　1）目的不同：大数据是为了发掘信息价值，而云计算主要是通过互联网管理资源，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以及应用等。
　　3）背景不同：大数据的出现在于用户和社会各行各业所产生大的数据呈现几何倍数的增长；云计算的出现在于用户服务需求的增长，以及企业处理业务的能力的提高。
　　4）价值不同：大数据的价值在于发掘数据的有效信息，云计算则可以大量节约使用成本。
　　2、大数据和云计算的联系
　　大数据和云计算的相同点在于它们都是数据存储和处理服务，都需要占用大量的存储和计算资源，因而都要用到海量数据存储技术、海量数据管理技术等/随着数据量的递增、数据处理复杂程度的增加，相应的性能和扩展瓶颈将会越来越大。在这种情况下，云计算所具备的弹性伸缩和动态调配、资源的虚拟化，按需使用，以及绿色节能等基本要素正好契合了新型大数据处理技术的需求。在数据量爆发增长以及对数据处理要求越来越高的先当下，实现大数据和云计算的结合，才能最大程度上发挥二者的优势，满足用户的需求，带来更高的商业价值。
　　三、如何理解大数据与云计算的关系
　　简单来说就是，大数据的超大容量自然需要容量大，速度快，安全的存储，满足这种要求的存储离不开云计算。高速产生的大数据只有通过云计算的方式才能在可等待的时间内对其进行处理。同时，云计算是提高对大数据的分析与理解能力的一个可行方案。大数据的价值也只有通过数据挖掘才能从低价值密度的数据中发现其潜在价值，而大数据挖掘技术的实现离不开云计算技术。总之，云计算是大数据处理的核心支撑技术，是大数据挖掘的主流方式。没有互联网，就没有虚拟化技术为核心的云计算技术，没有云计算就没有大数据处理的支撑技术。
　　其实，云计算是工业时代的电，大数据就是福特生产线，云存储就是钢铁工业。也就是说，没有钢铁，就没有电，就不会有大规模工业化生产。没有云计算，大数据不会出来，如果云计算没有解决云存储的问题，也不会出来。
      四、大数据和云计算的发展前景
　　1、提升网络质量。随着互联网以及移动互联网的持续发展网络将会更加繁忙，用于监测网络状态的信令数据也会快速增长。通过对海量运维信息以及信令数据的智能分析，能够提高网络维护的实时性，预测网络流量峰值，预警异常流量。从而有效地防止网络拥塞和系统宕机，从而提高网络服务质量，提升用户体验。
　　2、提升客户价值通过使用大数据分析、数据挖掘等工具和方法，企业能够整合来自市场部门、销售部门、服务部门的数据，从各种不同的角度全面了解自己的客户，对客户形象进行精准刻画，以寻找目标客户，制定有针对性的营销计划、产品组合或商业决策，提升客户价值。
　　3、提升行业信息化水平。智慧城市的发展以及教育、医疗、交通、环境保护等关系到国计民生的行业，都具有极大的信息化需求。
　　4、提高用户体验。高速的信息处理，更优质的服务，能够更好地满足用户需要，使用户能够以最廉价的成本为生活带来更好的便利，最大程度上提高了用户的生活学习工作质量。

4. 大数据和云计算有什么区别和联系

云计算
云计算狭义上的意思：云实质上就是一个网络，狭义上讲，云计算就是一种提供资源的网络，使用者可以随时获取云上的资源，按需求量使用，并且可以看成是无限扩展的，只需按使用量付费就可以，云就像自来水厂一样，我们可以随时接水，并且不限量，按照自己家的用水量，付费给自来水厂就可以。
云计算广义上的意思：云计算是与信息技术、软件、互联网相关的一种服务，这种计算资源共享池叫做云，云计算把许多计算资源集合起来，通过软件实现自动化管理，只需要很少的人参与，就能让资源被快速提供。也就是说，计算能力作为一种商品，可以在互联网上流通，就像水、电、煤气一样，可以方便地取用，且价格较为低廉。
云计算通俗理解：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的服务器上的硬盘、CPU都放到网上，统一动态调用。
大数据
大数据的定义：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、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据的定义：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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据通俗理解：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取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。
云计算和大数据区别与联系
云计算和大数据的区别：云计算注重资源分配，是硬件资源的虚拟化;而大数据是海量数据的高效处理。大数据与云计算之间并非独立概念，而是关系非比寻常，无论在资源的需求上还是在资源的再处理上，都需要二者共同运用。
云计算和大数据的联系：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智能。

5. 大数据和云计算有什么关系吗？

大数据与云计算经常联系到一起，从理论角度来看，二者属于不同层次的事情，云计算研究的是计算问题，大数据研究的是巨量数据处理问题，而巨量数据处理依然属于计算问题的研究范围，因此，从这个角度来看，大数据是云计算的一个子领域。

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，大数据也吸引了越来越多的关注。

从应用角度来看，大数据是云计算的应用案例之一，云计算是大数据的实现工具之一。综上，大数据与云计算既有不同又有联系，但在现实中，由于大数据处理是为了获得良好的效率和质量，常常采用云计算技术，因此，大数据与云计算便常常同时出现于人们的眼前，从而造成了人们的困惑。
大数据和云计算各有不同的关注点，但是在技术体系结构上，都是以分布式存储和分布式计算为基础，所以二者之间的联系也比较紧密。

总结，不管云计算怎样去变化，必然需要依托数据中心实现落地。可以说，云计算是数据中心“叶子”，云计算通过“光合作用”促进数据中心的发展，而数据中心得壮大又为云计算发展提供了坚实的基础，这二者起到相互依存，互相促进的作用。

6. 大数据、云计算有什么关系？

大数据，通常情况下，既指数据本身，也指实现大数据处理的技术；而云计算，则可以理解为硬件资源的虚拟化，大数据由于规模大，必然无法用单台的计算机进行处理，而这时候就需要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。
大数据与云计算的关系，本质上讲，云计算强调的是计算能力；而大数据强调的是处理、计算的对象。二者并不是孤立存在的，而是相互关联的。
云计算中的重要组成部分既是基础设施还是存储设备；大数据提供给用户的服务需要对数据进行处理，主要落脚在对数据的加工上。因此，云计算与大数据两者密不可分。
云计算的存储和计算能力以及分布式结构，都为大数据的商业模式提供了实现的可能。“大数据”要求能够处理几乎所有类型的海量数据，例如文档、图片、视频、音频、微博、电子邮件等，而且要求处理的速度非常高，几乎实时。因为这些大量数据的计算需要面向最普通的用户，所以必须是廉价的，因此其所应用的基础硬件设施都要求低成本。
而云计算提供了这些价格低廉的基础设施，使用户能够按照需求获得相应的服务，云计算的分配机制满足了大数据系统中海量、多种类型数据的存储和计算要求，使大数据的实现成为可能。

7. 云计算和大数据之间有什么区别

您好，云计算和大数据是这个时代的两个王者，那么他们之间到底是什么关系？是否真的存在一个王中王呢？本质上，云计算与大数据的关系是静与动的关系；云计算强调的是计算，这是动的概念；而数据则是计算的对象，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的存储能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大数据需要处理大数据的能力（数据获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的存储设备提供的主要是数据存储能力，所以可谓是动中有静。
如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！没有强大的计算能力，数据宝藏终究是镜中花；没有大数据的积淀，云计算也只能是杀鸡用的宰牛刀！
 
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8. 大数据和云计算究竟有什么关系

大数据是云计算的杀手锏应用
大数据与云计算的关系，引起一些人的困惑。为了便于探讨二者的关系，这里从“计算”和“数据”的历史关系说起。因为云计算首先是一种“计算”，大数据首先是一种“数据”，而计算机就是用来“计算”“数据”的。
计算机是软件和硬件分离的，是一种软件定义的电子产品（可编程）。计算机设计中的一个重要问题是如何有效管理CPU、内存和I/O等硬件资源，以及如何让应用程序合理使用这些资源。这两大任务最早内嵌在各种应用程序中，由应用程序自身完成，缺点是费力、复杂和易错，难以升级和移植，而且重复工作。
上世纪60年代这些共性功能开始从应用中分离出来，逐步形成了一种通用的软件包，这就是操作系统。操作系统是位于硬件和应用程序之间的“中间件”，让应用软件和硬件得以分离并独立发展，发展成了最核心的计算机系统软件，也成就了微软公司的伟大。
以UNIX为始祖的常见现代操作系统有Android、BSD、iOS、Linux、 MacOSX、QNX等，以及原创的微软Windows、 Windows Phone和IBM的z/OS.操作系统的工作范围，也从最初的计算机蔓延到手机、游戏控制器、电视机顶盒、智能汽车和智能眼镜等，还有与云计算密切相关的Web服务器。
上世纪70年代，计算机的快速发展使得数字化数据爆发式增长，“海量”数据管理成了新挑战。把通用操作系统的文件管理用于数据管理时，无论是扩展性、效率和便利性，都不适应“海量”数据的管理需要，应用软件被迫内嵌自己设计的数据管理系统。同样的，“海量”数据管理由每个应用程序自身完成，缺点也是费力、复杂和易错，难以升级和移植，并且重复工作。