大数据和云计算的区别？大数据的计算模式

本文目录

• 大数据和云计算的区别
• 大数据的计算模式
• 大数据云计算好不好学习
• 大数据云计算适合什么人群学习呢
• 大数据云计算学习难度大么
• 大数据是什么计算的
• 大数据和云计算有什么不同，学哪个好

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。

结构

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

以上内容参考：百度百科-大数据

大数据的计算模式

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。

扩展资料：

大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。 

大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。

大数据的趋势：

趋势一：数据的资源化

何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

趋势二：与云计算的深度结合

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

趋势三：科学理论的突破

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

大数据云计算好不好学习

随着互联网的不断发展，无论是大数据技术还是云计算技术都得到了广泛的应用，而本文我们就通过案例分析来了解一下，大数据与云计算技术的关系分析。 　　1.什么是云计算　　为便于表述，我把传统的集中化的云计算系统(包括计算和存储)称为云计算中心，相对而言，边缘计算节点可并非一定部署在客户侧或者终端。从概念上讲，将数据的存储和计算部署在云计算中央节点之外的，都是边缘计算的范畴，因此数据采集点(如探头)、集成处理设备(如自动驾驶汽车)、属地部署的系统(如企业的内部IT系统)或数据中心(如根据安全要求建立的本地数据存储系统)等，都可以作为边缘计算的节点。　　边缘计算节点与云计算中心是一个逻辑的整体。边缘计算节点可以在云计算中心的统一管控下，对数据或者部分数据进行处理和存储，用以节约资源，降低成本，以及提高效率和业务连续性，满足数据本地存储与处理等安全合规的要求。 　　2.云计算的应用过程　　一是边缘计算节点进行数据的初步处理，处理程序相对固定，主要目的是降低传输成本，提高运营效率。在本地将图像等非结构化数据转化为结构化信息，甚至引入人工智能等技术，将很多工作都部署在本地，既可以大大减少对传输资源的依赖和消耗，还能大幅提高本地的数据响应速度。　　二是由云计算中心将算法下发到边缘计算节点，由边缘技术节点提供算力对本地的数据进行处理，结果也存放在本地。这样主要是满足安全管控隐私保护方面的要求，同时又能够发挥云服务快速迭代刷新的优势，确保数据处理的规则可以及时更新。

大数据云计算适合什么人群学习呢

• 对计算机感兴趣的人。喜欢做数据分析的人。然后根据东数西算的政策，像家在未来数据中心周边城市的孩子，如果考虑工作离家近都可以向这个方向学习

• 大数据云计算这样的高端技术专业，当然适合本科以上学历的大学生去学习。

• 大数据云计算属于比较前沿的技术，需要先掌握基本的编程技术后不断加强在该领域的水平，其实这两个技术也是计算机的一种，不过是更为高水平一些，沉下心去做便可收获更好的回报，许多灵活用工也在该领域深耕发展，是一项不错的发展方向。

大数据云计算学习难度大么

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大数据是什么计算的

怎么计算的？用于计算什么的？问题描述不是很清楚。

大数据最早可以追溯到Google提出的MapReduce计算方式，Apache通过Hadoop实现了一个基于MapReduce算法的实现，主要用于大规模数据的处理。它与传统的并行计算有很大的不同，传统的并行计算主要利用的是单台服务器的性能，通过不断的扩展服务器的硬件资源来提高运算效率。而MapReduce主要就是利用多台机器甚至可以是废弃的机器组成集群来将任务分配在不同节点上同时进行运算，以此来提高运算效率。

由于性能方面可以通过不断的扩充节点而得到提升，因此使用成本、扩展性方面都比传统的并行计算要出色得多。

其运算过程如下图：　

整个过程可以分成两步：

第一步：Map，将整个计算过程细分，典型的如基因序列比对算法，需要从基因库中查找到匹配的基因；在Map这一步中，会将查找的库中的基因进行细分，每个节点分配一个指定数目的基础序列；然后在每个节点上同时进行序列比较；每个节点上会出来一个比对结果。

第二步：Reduce，将每个节点运算的结果进行汇总，最终返回给调用方。

基于这种原理，再加上目前互联网产生的数据量越来越大，而传统的并行计算所需的硬件资源过于昂贵，因此Hadoop的应用已经越来越广泛。它可以用于文件存储，也可以用于替换传统的数据库来进行数据的收集与统计，也可以用于日志存储分析等方面。

大数据和云计算有什么不同，学哪个好

这是一个非常好的问题，作为一名IT领域的科研教育工作者，我来回答一下。

首先，大数据和云计算未来在工业互联网时代都将发挥出越来越重要的作用，所以当前不论是选择学习大数据还是云计算，未来的发展空间都比较大。

从技术体系结构上来看，大数据和云计算都以分布式存储和分布式计算为基础，只不过各自的关注点有所不同，大数据的关注点在于数据的价值化，而云计算的关注点则在于为用户提供算力服务，根据不同用户的需求，云计算能够提供IaaS、PaaS和SaaS三大类服务。

大数据的技术体系紧紧围绕数据的价值化来展开，包括数据采集、数据分析、数据应用和数据安全等等，涉及到的岗位主要包括大数据开发岗位、大数据分析岗位和大数据运维岗位，目前这些岗位的岗位附加值还是比较高的。

大数据开发岗位需要重点学习编程语言知识和大数据平台知识，而大数据分析岗位则需要重点学习统计学知识和机器学习知识，所以如果数学基础比较扎实，可以重点考虑一下大数据领域的相关岗位。

云计算当前的落地应用情况还是比较不错的，很多企业都是借助于云计算来打开工业互联网的大门，当前云计算也逐渐开始从IaaS向PaaS和SaaS覆盖，云计算的全栈化和智能化将是一个比较明显的发展趋势。

从岗位需求情况来看，云计算未来的岗位需求潜力依然非常大，未来云计算与行业领域的结合会释放出大量的创新点，所以当前学习云计算相关技术也是不错的选择。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！