大数据和云计算的区别是什么啊

一、大数据与云计算的概念及特点

大数据：在维基百科中，大数据（big data）是用于数据集的一个术语，是指大小超出了常用软件工具在运行时间内可以承受的收集，管理和处理数据能力的数据集。与传统海量数据相比，它不仅在数据规模上呈几何倍数的增长，还在于它集收集，分类，处理，分析于一体，能够充分挖掘出一份数据的潜在价值。

云计算：根据美国国家标准与技术研究院定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投人很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。也就是说云计算既是一种商业模式，也是一种计算模式。

大数据的特点

1）容量大

目前人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB（1PB=210TB），而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB（1EB=210PB）。随着大数据的发展，某些企业机构的数据量已接近EB级别。

2）种类多

在过去我们多使用便于存储的以文本为主的结构化数据，现如今非结构化数据越来越多，例如视频、、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

3）价值密度低

大量的数据包含了巨大的潜在价值，但大数据的价值密度低，往往需要通过分析海量数据才能获得可靠的信息。

4）速度快

大数据集收集，分析，整理，计算数据于一体，所以对于数据的处理速度要求极高，这也是大数据区别于传统数据挖掘最显著的特点，对信息的处理速度往往对一项决策起着至关重要的作用。

云计算的特点

1）大规模

一般来说，大型企业均有几十万甚至几百万台服务器进行云计算，云计算速度相当快。

2）虚拟化

终端用户在运用云计算时，并不需要实体提供资源，而是通过网络服务满足用户的需求。

3）高可靠性

与本地计算机相比，云计算实现了数据多副本容错，计算节点同构可呼唤等来降低数据出错额可能性，大大提高了云计算的可靠性。

4）通用性

云计算可以同时支持不同应用的运行。

5）高扩展性

应用和用户规模增长的需要使得云计算可以进行动态伸缩扩展其规模。

6）按需服务

云计算的服务是用户根据需求购买进行的，提高了云计算的利用率。

7）价格便宜

云计算通过自动化集中式管理使大量企业减少了管理成本，其较高的通用性和利用率也使普通用户可以充分享受云计算带来的便利。

8）潜在的危险性

云计算不仅包括计算服务，还包括存储服务。选择使用云计算，就要接受用户信息重要文件泄露等潜在危险。

二、大数据和云计算的区别及联系

云计算是一种商业模式，也是一种计算模式。所以，云计算是在大数据的基础上进行的，大数据的目的主要是通过海量数据发现潜在价值，使人们更好的理解和把握信息，云计算更倾向于提供服务，二者相互关联。

1、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。

2、大数据和云计算的联系

大数据和云计算的相同点在于它们都是数据存储和处理服务，都需要占用大量的存储和计算资源，因而都要用到海量数据存储技术、海量数据管理技术等/随着数据量的递增、数据处理复杂程度的增加，相应的性能和扩展瓶颈将会越来越大。在这种情况下，云计算所具备的d性伸缩和动态调配、资源的虚拟化，按需使用，以及绿色节能等基本要素正好契合了新型大数据处理技术的需求。在数据量爆发增长以及对数据处理要求越来越高的先当下，实现大数据和云计算的结合，才能最大程度上发挥二者的优势，满足用户的需求，带来更高的商业价值。

三、如何理解大数据与云计算的关系

简单来说就是，大数据的超大容量自然需要容量大，速度快，安全的存储，满足这种要求的存储离不开云计算。高速产生的大数据只有通过云计算的方式才能在可等待的时间内对其进行处理。同时，云计算是提高对大数据的分析与理解能力的一个可行方案。大数据的价值也只有通过数据挖掘才能从低价值密度的数据中发现其潜在价值，而大数据挖掘技术的实现离不开云计算技术。总之，云计算是大数据处理的核心支撑技术，是大数据挖掘的主流方式。没有互联网，就没有虚拟化技术为核心的云计算技术，没有云计算就没有大数据处理的支撑技术。

其实，云计算是工业时代的电，大数据就是福特生产线，云存储就是钢铁工业。也就是说，没有钢铁，就没有电，就不会有大规模工业化生产。没有云计算，大数据不会出来，如果云计算没有解决云存储的问题，也不会出来。

    四、大数据和云计算的发展前景

1、提升网络质量。随着互联网以及移动互联网的持续发展网络将会更加繁忙，用于监测网络状态的信令数据也会快速增长。通过对海量运维信息以及信令数据的智能分析，能够提高网络维护的实时性，预测网络流量峰值，预警异常流量。从而有效地防止网络拥塞和系统宕机，从而提高网络服务质量，提升用户体验。

2、提升客户价值通过使用大数据分析、数据挖掘等工具和方法，企业能够整合来自市场部门、销售部门、服务部门的数据，从各种不同的角度全面了解自己的客户，对客户形象进行精准刻画，以寻找目标客户，制定有针对性的营销计划、产品组合或商业决策，提升客户价值。

3、提升行业信息化水平。智慧城市的发展以及教育、医疗、交通、环境保护等关系到国计民生的行业，都具有极大的信息化需求。

4、提高用户体验。高速的信息处理，更优质的服务，能够更好地满足用户需要，使用户能够以最廉价的成本为生活带来更好的便利，最大程度上提高了用户的生活学习工作质量。

云端数据库是指被优化或部署到一个虚拟计算环境中的数据库，可以实现按需付费、按需扩展、高可用性以及存储整合等优势。根据数据库类型一般分为关系型数据库和非关系型数据库（NoSQL数据库）。云端数据库的特性有：实例创建快速、支持只读实例、读写分离、故障自动切换、数据备份、Binlog备份、SQL审计、访问白名单、监控与消息通知等。

普通服务器和云服务器的区别，说的形象点就是一只筷子和一捆筷子的区别。随着网络数据的不断膨胀，普通的服务器性能已经跟不上数据的增长速度，而考虑到造价和技术问题，就将多台普通服务器综合在一起，从而达到用少量的金钱实现高性能机器的服务。另外一方面，针对数据安全性，云服务器比单台普通服务器相对来得安全。

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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、Mapreduce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。

大数据作为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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据也是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。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，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

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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。

百度百科-大数据

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