大数据与云计算有什么区别？

发布网友 发布时间：2022-03-24 16:28

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热心网友 时间：2022-03-24 17:58

云计算就是把你自己电脑里的或者公司服务器上的硬盘、CPU都放到网上，统一动态调用，而大数据的范围要大得多，大数据使用云计算功能将用户有价值的数据全部归纳、检索、整合，为互联*息处理提供软件基础。

热心网友 时间：2022-03-24 19:16

概念的不同
从宏观的概念上来讲，云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。同时，大数据必须有云作为它的基础架构，才能得以顺畅推广并体现出强大的实用价值。
目标受众的区别
双方的目标受众也是不一样的，云计算代表着一种IT层面的解决方案，是面向CIO的；而大数据则是一种战略构架，是面向管理者和业务层的，它能让我们在业务上展示出更强大的竞争力，完全提升综合实力

热心网友 时间：2022-03-24 20:50

大数据的处理离不开云计算。大数据可以简单理解为超级数据库系统，云计算是超级计算机，二者侧重点不同，相似之处很多。这些虚概念知道就行，你能读出一朵花来，不如踏踏实实做个demo程序出来。
现在空谈概念和名词的很多，实际上能做出东西来的很少，类似区块链，这些都是‘厉害了’的‘嘴炮’们的谈资而已。

热心网友 时间：2022-03-24 22:42

大数据与云计算的区别

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。

云计算未来发展趋势是：云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力

热心网友 时间：2022-03-25 00:50

大数据，又称海量数据，指的是以不同形式存在于数据库、网络等媒介上蕴含丰富信息的规模巨大的数据。

云计算（Cloud Computing）是分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）、效用计算（Utility Computing）、 网络存储（Network Storage Technologies）、虚拟化（Virtualization）、负载均衡（Load Balance）、热备冗余（High Available）等传统计算机和网络技术发展融合的产物。

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*息系统有序化后的一种商业应用。这才是：云计算与大数据真正的出口！

热心网友 时间：2022-03-25 03:14

1，大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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的海量、高增长率和多样化的信息资产
2，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，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。

热心网友 时间：2022-03-25 05:56

云计算(cloud computing)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。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。
大数据(big data)，或称海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
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,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Maprece数据分割与访问执行;同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：
1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。
2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计，针对数据仓库访问最优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。
3、整体能耗更低。同等计算任务，能耗最低。
4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件的品质和标准。
5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。
6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。

热心网友 时间：2022-03-25 08:54

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。