云计算与数据挖掘,运用云计算数据挖掘以及模糊识别

Cloud计算Cloud计算从狭义上讲，云本质上是一个网络。狭义的云计算是提供资源的网络。用户可以随时访问云上的资源，按需使用，也算是无限扩展。Cloud 计算广义:Cloud 计算是与信息技术、软件、互联网相关的服务。这个计算资源共享池叫云，云计算放了很多。

Da 数据和Cloud 计算: 1)目的不同:Da 数据是发掘信息的价值，而Cloud 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 is 数据的对象，云计算的对象是互联网资源和应用。3)背景不同:“大-2”的出现在于用户和各行各业产生的“大-2”的几何倍数增加；云计算的出现在于用户服务需求的增长和企业处理业务能力的提高。

不考虑cloud 计算目前的发展情况，未来的趋势是:cloud 计算作为计算 resources的底层支持上层的处理，而上层是大型数据。Big 数据分析往往与cloud 计算联系在一起，因为实时big 数据 set分析需要MapReduce这样的框架将工作分配到几十台、几百台甚至几千台服务器上，big 数据需要特殊的技术才能有效。

large数据(bigdata)是指在可承受的时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合。Da 数据的4V特征是成交量、速度、品种、价值。从技术上讲，Da 数据和Yun 计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大型数据无法由单台计算计算机处理，必须采用分布式计算体系结构。

现在有两个主流技术成为IT界关注的焦点数据和Cloud 计算。根本区别在于，Big 数据只处理海量数据，Cloud 计算处理基础设施。但是Big 数据和云技术提供的简化功能是其被大量企业采用的主要原因。比如亚马逊的“ElasticMapReduce”演示了如何使用CloudElasticComputes的函数处理大数据。两者的结合给组织带来了有益的结果。

Da 数据，Yun 计算，他们看起来都很高大上，现实一点先说说吧。Da 数据、科普基础知识，自己买本书就行了。很多像Da 数据 Times这样的书介绍Da 数据另一个大数据技术，比如数据采集，数据接入，基础设施，数据处理，统计分析，数据。当然，一些基础知识，比如java、hadoop，还得靠自己自学。

Cloud 计算，你需要学习的知识应该包括但不限于:1。网络通信知识，包括所有与互联网基础设施相关的知识；2、虚拟化知识，你要了解硬件工作原理和虚拟化实现技术；3、数据图书馆技术；4.网络存储技术；5、网络信息安全技术，至少了解什么是iso17799；6.电子商务；7.容灾和备份技术；8.JAVA编程技术；9.分布式软件系统体系结构。