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云计算

大数据和云计算的区别

文字:[大][中][小] 2019-10-02 14:15     浏览次数:    

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  展开全部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,狗万注册,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。

  展开全部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。

  大数据的应用:大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域,大数据将对芯片、存储产业产生重要影响,还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域,大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

  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。

  云物联——“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思:第一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;第二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信。

  云安全——一个从“云计算”演变而来的新名词。云安全的策略构想是:使用者越多,每个使用者就越安全,因为如此庞大的用户群,足以覆盖互联网的每个角落,只要某个网站被挂马或某个新木马病毒出现,就会立刻被截获。

  云存储——在云计算概念上延伸和发展出来的一个新的概念,是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能,将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作,共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。

  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。由于大数据对系统提出了很多极限的要求,不论是存储、传输还是计算,现有计算技术难以满足大数据的需求,因此整个IT架构的革命性重构势在必行,存储能力的增长远远赶不上数据的增长,设计最合理的分层存储架构已成为信息系统的关键。分布式存储架构不仅需要scale up式的可扩展性,也需要scale out式的可扩展性,因此大数据处理离不开云计算技术,云计算可为大数据提供弹性可扩展的基础设施支撑环境以及数据服务的高效模式,大数据则为云计算提供了新的商业价值,大数据技术与云计算技术必将有更完美的结合。

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