大数据与云

Da 数据:是数据在采集、存储、管理和分析方面大大超过传统数据库软件工具能力的大型集合，具有数据的巨量。云计算:它是一种基于互联网增加、使用和交付相关服务的模式，通常涉及通过互联网提供可动态扩展且往往是虚拟化的资源。云计算最初的目标是管理资源，主要是计算、存储和网络资源。

Da 数据与云计算的关系。Da 数据是一个采集、管理和分析规模大于传统数据库软件工具的集合。具有大数据规模、快数据流量、多种数据类型、低价值密度四大特点。对比大数据到行业，实现这个行业效益的关键是提高数据的附加值是通过加工实现的。Da 数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样紧密。Da 数据单台计算机无法处理。必须采用分布式结构，其特点是分布式数据挖掘大量数据，但必须依靠云计算、云存储和虚拟化技术的分布式处理、分布式数据库。随着云时代的到来，数据的数量很大。分析师认为，large 数据通常用来表示大量的非结构化数据和半结构化数据。大数据分析通常与云计算联系在一起。因为实时大型数据 set分析需要Mapreduce这样的框架来分布几十台、几百台甚至几千台计算机。大数据需要特殊的技术来有效处理大量的公差消逝时间数据。适合大号数据。-0/库，数据挖掘，分布式文件系统，分布式数据可用性，云计算平台，互联网和可扩展存储系统。5、大 数据与云计算有哪些区别?

◆概念不同从宏观上看，云计算改变了IT，而big 数据改变了业务。同时Da 数据必须要有云作为基础设施，这样才能顺利推广，体现出很强的实用价值。◆目标受众的不同双方的目标受众也不同。云计算代表IT级解决方案，面向CIO但是Da 数据是一个战略框架，面向管理者和业务层。它使我们在业务上表现出更强的竞争力，全面提升我们的综合实力。

云计算与Big 数据的侧重点不同。云计算是一种基于互联网增加、使用和交付相关服务的模式，通常涉及通过互联网提供可动态扩展且往往是虚拟化的资源。大数据是指在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式来拥有更强的决策力、洞察力和发现力以及流程优化能力。

Cloud computing and Big数据概述云计算是一种基于互联网增加、使用和交付相关服务的模式，通常涉及通过互联网提供动态可扩展且往往是虚拟化的资源。云是网络和互联网的隐喻。在过去，云经常被用来表示电信网络，后来它也被用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义的云计算是指IT基础设施的交付和使用方式，指通过网络以按需、易扩展的方式获取所需资源；广义的云计算是指服务的交付和使用方式，是指通过网络以按需、可扩展的方式获取所需的服务。

意味着计算能力也可以通过互联网作为商品流通。Big 数据(bigdata)，或massive 数据，是指无法在合理的时间内捕获、管理、处理和整理的所涉及的信息，以帮助企业通过当前主流的软件工具做出更加积极的商业决策。Da数据. 4V特性:量、速、变、准。技术上来说，

云计算和Da 数据的关系是，云计算是基础，没有云计算，Da 数据就无法存储和计算。两种主流技术成为IT领域数据和云计算的焦点。根本区别在于，Big 数据只处理海量数据，而云计算涉及基础设施。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的函数来处理大数据。

不用说，这两种技术都处于开发阶段，但它们的组合在big 数据 analysis中利用了可扩展且经济高效的解决方案。那么，我们可以说Da 数据与云计算完美结合了吗？嗯，有数据点支持，此外，还有一些实时挑战需要处理。大数据和云计算本身都是有价值的，此外，许多企业的目标是将两种技术结合起来，以获得更多的商业利益。这两种技术都旨在增加公司收入，降低投资成本。