云计算，大数据和物联网三者之间有哪些区别和联系

1 大数据、云计算和物联网的区别
大数据侧重于海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活;云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源，并通过网络以服务的方式廉价提供给用户;物联网的发展目标是实现物物相连，应用创新是物联网发展的核心。
2 大数据、云计算和物联网的联系
从整体上看，大数据、云计算和物联网这三者是相辅相成的。大数据根植于云计算，大数据分析的很多技术都来自于云计算，云计算的分布式和数据存储和管理系统(包括分布式文件系统和分布式数据库系统)提供了海量数据的存储和管理能力，分布式并行处理框架MapReduce提供了海量数据分析能力，没有这些云计算技术作为支撑，大数据分析就无从谈起。反之，大数据为云计算提供了“用武之地”，没有大数据这个“练兵场”，云计算技术再先进，也不能发挥它的应用价值。
物联网的传感器源源不断产生的大量数据，构成了大数据的重要来源，没有物联网的飞速发展，就不会带来数据产生方式的变革，即由人工产生阶段向自动产生阶段，大数据时代也不会这么快就到来。同时，物联网需要借助于云计算和大数据技术、实现物联网大数据的存储、分析和处理。
云计算、大数据和物联网，三者会继续相互促进、相互影响，更好地服务于社会生产和生活的各个领域。
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大数据
不是
抽样数据，而是全部的数据；
所以大数据必须依赖云计算，不可能是局域网的；
物联网目标是把所有的物体都连接到互联网，并把物体虚拟化，数据上传，自然就是大数据了。
云计算是为了大并发、大数据下的解决实际运算问题；
大数据是为了解决海量数据分析问题；
物联网是解决设备与软件的融合问题；
可见，它们之间的关系是互相关联、互相作用的：
物联网是很多大数据的来源（设备数据），而大量设备数据的采集、控制、服务要依托云计算，设备数据的分析要依赖于大数据，而大数据的采集、分析同样依托云计算，物联网反过来能为云计算提供issa层的设备和服务控制，大数据分析又能为云计算所产生的运营数据提供分析、决策依据。

大数据：又称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity(真实性)。如今互联网正在从PC端向移动互联网转型，过往依赖PC端的时代即将过去，新的革命创新正在来临。整个互联网的数据正是由社会中一个个的点，经过数据的采集，重新融合起来，组成强大的数据库，来整个整个产业的末端。
物联网：借助各种信息传感技术、信息传输和处理技术，使管理的对象(人或物)的状态能被感知、能被识别，而形成的局部应用网络;在不远的将来，物联网是将这些局部应用网络通过互联网和通信网连接在一起,形成的人与物、物与物相联系的一个巨大网络，是感知中国、感知地球的基础设施。把整个社会、整个产业完全融合在一起，形成一个有效的信息传输，来发挥更大的能量。
大数据自身不存在价值，价值体现在产业升级上。而物联网是硬件与互联网结合，会更加贴近大众用户。对于民众来说，未来越来越多的智能设备会面向市场开放并普及。物联网也会形成对应产业的大数据，然而想颠覆未来，显然物联网更加有改变的实力。

1．物联网产生大数据，大数据助力物联网。目前，物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革，被称为继计算机、互联网之后冲击现代社会的第三次信息化发展浪潮。物联网在将物品和互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的过程中，产生的大量数据也在影响着电力、医疗、交通、安防、物流、环保等领域商业模式的重新形成。物联网握手大数据，正在逐步显示出巨大的商业价值。
2．大数据是高速跑车，云计算是高速公路。在大数据时代，用户的体验与诉求已经远远超过了科研的发展，但是用户的这些需求却依然被不断地实现。在云计算、大数据的时代，那些科幻片中的统计分析能力已初具雏形，而这其中最大的功臣并非工程师和科学家，而是互联网用户，他们的贡献已远远超出科技十年的积淀。

物联网通过大量的网络传感器来接受数据
当前收集的信息数据类型不同，物联网的数据特征与大数据不同，主要特征有：
heterogeneity, variety, unstructured feature, noise, and high redundancy
物联网数据特征：异构型、多样性、无结构化特征、噪声、高冗余。
大数据的4V特征：大量化、多样化、快速化、价值化

当今物联网数据不是的大数据最重要的组成部分，但是据惠普的预测，到2030年，传感器数量将达到1万亿，成为大数据的重要组成部分。

大数据、物联网不应仅从技术层面去理解。就像互联网其核心在于一种基于新的技术和商业模式的生态系统的建立。是技术、人和系统的有机体。
大数据，初级理解可以从4V角度理解，中级可以从如何驾驭数据入手，高级可以从大数据生态去理解，这需要理解数据形态与数据形态的转换与相关价值链的形成。对待不同的人，大数据下定义定义是不同的，去领会
物联网，也是跨时代的变革，同样不要单纯从技术理解。
如果你是做技术的，要在新的生态中找到你的定位点，这就是你的大数据或物联网概念，否则和空谈差不多。

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