一分钟让你了解云计算和大数据的区别是什么

现在，经常会在网上或者电视上看到：这是一个是么时代？这是大数据时代。

是的，大数据时代，这个和云计算一样，影响着我们现在的生活和工作，它们两个就像一枚硬币一样，一个正面一个反面，相辅相成、不可或缺。可是，究竟什么是大数据呢（云计算请看之前的文章），下面，我就来给大家简单介绍一下。

大数据已渗透到各行各业

什么是大数据

大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，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。这些数据是以多元形式，从多渠道搜集而来的庞大数据组，采取分布式计算架构，依靠云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储、虚拟化技术等，在海量数据中进行数据挖掘。所具备的特点也就是我们常常说的4V特点，即：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。

大数据的发展

最早提出“大数据”这个词的时候是再1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。

2013年5月10日，阿里巴巴集团董事局主席马云在淘宝十周年晚会上，将卸任阿里集团CEO的职位，并在晚会上做卸任前的演讲，马云说，大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。

大数据的意义

大数据的意义是由人类日益普及的网络行为所伴生的，受到相关部门、企业采集的，蕴含数据生产者真实意图、喜好的，非传统结构和意义的数据 。从海量数据中“提纯”出有用的信息，这对网络架构和数据处理能力而言也是巨大的挑战。在经历了几年的批判、质疑、讨论、炒作之后，大数据终于迎来了属于它的时代。2012年3月22日，奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展，将“大数据战略”上升为国家战略。奥巴马政府甚至将大数据定义为“未来的新石油”。

而我国也在党的十八届五中全会明确提出，实施“互联网+”行动计划，发展分享经济，实施国家大数据战略。大力发展工业大数据和新兴产业大数据，利用大数据推动信息化和工业化深度融合，从而推动制造业网络化和智能化，正成为工业领域的发展热点。明确工业是大数据的主体，工业大数据的价值正是在于其为产业链提供了有价值的服务，提升了工业生产的附加值。工业大数据的最终作用是为工业的发展、为工业企业的转型升级提供有价值的服务。

大数据和云计算有什么联系呢？来看看云计算中的大数据技术与应用

在新世纪的科技创新驱动下，以BAT为代表的中国企业紧跟国际“万物互联”的潮流。而云计算便是实现万物互联的基础之一。其实，云计算是通过网络统一组织和灵活调用软件、运行平台、计算与存储等各种资源，从而实现大规模计算的信息处理方式。

据统计，2015年全球云计算产业规模约为1750亿美元，预计2019年可突破3000亿美元。近日，第五届中国国际云计算技术和应用展览会暨论坛（Cloud China 2017）在北京国际会议中心成功举办。在会上，李颖针对近期出台的《云计算发展三年行动计划》提出：2019年我国云计算产业规模要达到4300亿元。从对比全球云计算产业规模数据可以看出，国内的云计算技术将取得重大突破性进展。

浩瀚的宇宙魅力无穷，自古以来一直吸引着人类进行不懈的探索。广袤的宇宙就像一片森林，意味着有海量的数据等着我们去挖掘。但由于我们在观测宇宙中的星体的时候，会发现星体从宇宙折射到地球的信号较弱，再加上城市灯光、建筑、恶劣天气等的影响。换句话说，这种情况对于天文爱好者无疑是“雪上加霜”。所以有大量的天文爱好者都渴望能够借助大数据、云计算等高科技来实现“天文突破”。中科院国家天文台郭守敬望远镜运行和发展中心常务副主任赵永恒曾说过：“天文学已经进入大数据时代，两年数据就翻一番”。

由此可得，在当今这个时代，不懂互联网几乎是寸步难行，如今的中国虚拟天文台主节点也迁移到了云端。以赵永恒负责的LAMOST郭守敬望远镜（由中科院国家天文台-阿里云天文大数据联合研究）为例，它可以同时观测四千个天体，相当于同时启动四千台天文望远镜。到目前为止，已经观测了将近3000个天区，收集了超过600万条光谱数据。

现如今，云计算这个概念已经成为业界讨论最热门的话题。无论是基于阿里云大数据计算能力，可通过将高速的历史数据、事实数据和网状况结合预测出未来一小时内的路况。不仅如此，云计算所拥有的强大数据存储、处理能力，不仅能用于CRM、HR管理，它同样能应用到医疗行业，为实现智慧医疗做好大数据支持。还是以任何形式为健康服务立足的云计算、大数据等互联网技术着力打造智慧医疗，都将改变错综复杂的利益现状，使传统医疗行业迎来新的挑战。此外，伴随着云计算产业增长迅速，我国的云计算技术已经向制造、金融、政务、教育等多领域发展。

自从“宇宙”被炒作以来，就与云计算有着千丝万缕的联系。四百多年前，伽利略便制成了“互联网+天文大数据”的第一架天文望远镜，希望能把这个璀璨宇宙以数字化的形式带到普通人的身边。由此看来，云计算进入宇宙行业势在必行，为浩瀚宇宙打开一个前景广阔的潜在市场，即将为迎来宇宙的“大跃进”。

来源：线上采集

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大数据与云计算之间的区别与联系

云计算和大数据的区别是什么？关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说，分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。

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。

云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用，在云计算领域目前的老大应该算是Amazon，可以说为云计算提供了商业化的标准，另外值得关注的还有VMware(其实从这一点可以帮助你理解云计算和虚拟化的关系)，开源的云平台较有活力的就是Openstack了。

大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用(因为MapReduce开发复杂)，所以PigLatin和Hive出现了(分别是Yahoo!和facebook发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献)，为我们带来了类SQL的操作，到这里操作方式像SQL了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类SQL，而处理速度也能“类SQL”，Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera(Hadoop商业化较强的公司，Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导)的Impala也出现了。

云计算与大数据的联系，你知道吗？

大数据时代，同时也是互联网、物联网和云计算的时代，可以说，大数据与这三者紧密相关。

互联网时代，网民和消费者的界限逐渐消亡，互联网真实记录下了网民的点击、浏览、留言，这些都直接反映了他们的性格、偏好和意愿。网民不是通过语言告诉企业他们的需求，而是在一系列的行为中，不经意地透露了需求。

这一系列的行为必须相互参照、关联才能得出答案，而解决这个问题的技术就是“大数据技术”。随时随地精准满足目标用户群的真实需求和潜在需求，这是互联网的特征。谁能抓住互联网纷繁芜杂数据背后隐藏的消费者需求，同时高效分析并作出预判，谁就能在互联网时代胜出。

物联网时代，物品信息、人的信息、人与人交互的信息、位置信息等是一张更庞大、 更广泛关联的数据网。对大数据进行有效分析，将使城市更加智慧。

例如，将交通数据和公安的破案需求结合，将会获得破案线索;将交通和地理信息结合，能为车主提供最佳行车路线和停车空位;将市政管理和气象数据结合，能对灾害进行有效预警。物联网对大数据提出了直接的需求。

云计算时代，核心是业务模式，本质是数据处理技术。如果没有对大数据的理解和运用，云计算将只具有简单资源集约化的躯干能力，而失去知识集约化的顶层设计的灵魂。如何激活数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算的灵魂和必然的升级方向。同时，云计算是大数据的基础技术支撑。

更具体一点，在一些新兴行业，人们对数据的利用方式、数据价值的挖掘方式已经不仅要满足报表类的分析应用，而且要从数据结果中直接获得收益。

数据分析部门可以按照推荐系统的点击效果进行利润分成;交易的数据可以包装成分析服务销售给商户，帮助他们去洞察市场商机;根据用户的点击流行为和上网内容，布放个性化广告等。这些还仅是大数据商业价值的体现，大数据中更蕴涵着社会价值，它可以帮助政府治理国家、帮助用户处理个人事务。

大全书共分6章，主要介绍了云计算和大数据的关系，大数据的存储、处理、挖掘、可视化以及应用问题，并从技术发展的角度详细介绍了大数据的体系架构和关键技术。同时，分析了大数据技术在电信领域、物联网领域和企业市场的潜在应用，并结合移动互联网应用场景分析了大数据的具体应用案例。

电子商务、社交媒体、移动互联网和物联网的兴起极大地改变了人们生活与工作的方式，给世界带来巨大变化。同时，也产生了海量规模的数据，大数据时代已真正地到来。自从进人云计算时代，世界已积累了爆炸性增长的海量数据，并带来了两方面的巨变。

云计算和大数据

一方面，所有数据都是要保存的，在过去没有数据积累的时代无法实现的应用终于可以实现;另一方面，从数据匮乏时代转变到数据泛滥时代，给数据的应用带来新的挑战和困扰，简单地通过搜索引擎获取数据的方式已经不能满足用户千变万化、层出不穷的需求。从海量数据中高效地获取数据并有效地深加工，最终得到感兴趣的数据变得异常困难。

分布式计算框架(执行层)是云平台的关键组件之一，如图所示，它架构于分布式存储(存储层)之上，其功能是将计算并行、任务调度与容错、数据分发、负载平衡等细节封装起来，对上层应用提供计算服务。图中的语言层.是对服务接口的封装，对用户提供类SQL语言的编程界面，不同计算框架的类SQL编程语言也不尽相同。

分布式计算框架的服务体系

随着待挖掘数据的数据结构由简单到复杂、数据规模由小量到海量，数据挖掘软件的发展也相应经历了单机计算、集群计算、网格计算等几个阶段，目前已进入融合并行计算、分布式计算和网格计算的云计算时代。

云计算技术保证了海量数据挖掘的精确性和高效性，具体体现在以下几个方面：

( 1 )云计算建立了虚拟存储体系，实现了分布式数据资源集中管理、统一管理;虚拟云存储管理系统的建立是为数据挖掘提供数据资源的有效保证。

(2)云计算建立迁移策略和负载均衡体系。迁移策略体系考虑了数据传输对网络负担造成的影响和节点负载情况，并通过集中式管理，为海量数据挖掘提供效率保证。

(3)云计算提供任务并行化管理，如建立并行任务通信机制、并行任务调度机制、并行任务失效恢复机制等，为并行数据挖掘提供有效性和高效性保证。

大数据技术在互联网、电信、金融等行业发展迅速，已经达到了“数据就是业务本身”的地步，这体现了数据的社会化趋势。

随着云计算技术的不断发展，数据本身成为新的资产。如果云计算为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，那么如何使用云中的数据资产，使其成为国家治理、企业决策乃至个人生活服务的决策依据，则是大数据要解决的核心问题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡，其于2011年5月发布题为《大数据的下一个前沿:创新、竞争和生产力》的报告，通过深人调研指出“数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用预示着又-波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。

云计算和大数据之间的关系也是一直困惑学术界的话题，在很多重大学术性会议中，这两个概念也经常被相互替代或混淆。事实上，二者无论在技术上还是在应用上，都有着紧密的联系。二者的共同点是都面对海量数据的分析和处理，但是从广义上看，云计算是解决“如何算的问题”，大数据是解决“如何用的问题”;从狭义上看，云计算本质上是一种计算方法，侧重计算效能提升，通过虚拟化、分布式、并行计算等多种技术手段，解决海量数据环境下的计算复杂性和时效性问题，而大数据本质上是一种信息价值获取方式，侧重数据的应用分析，采用数据存储、数据处理、分析应用及数据展现等多个交叉学科技术，解决各种海量、异构、多模态数据的价值获取问题。

大数据技术体系;

本篇介绍了云计算和大数据的关系，大数据的存储、处理、挖掘、可视化以及应用问题，从技术发展的角度详细介绍了大数据的体系架构、关键技术,同时分析了大数据技术在电信领域、物联网领域和企业市场的应用，并结合移动互联网应用场景，分析了大数据的具体应用案例。随着大数据市场的进一步发展，可能会有更多的技术和场景涌现。