問答專欄Q & A COLUMN
在對大數據與云計算的關系理解之前，我們需要對這兩個概念分別進行了解。
大數據指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊，簡單理解就是海量數據的高效處理。
云計算就是硬件資源的虛擬化，云計算相當于我們的計算機和操作系統，將大量的硬件資源虛擬化后再進行分配使用。
本質上看，云計算強調的是計算，而數據則是計算的對象，二者是動與靜的關系，但大數據需要處理數據的能力，比如數據獲取、清潔、轉換、統計等等，而云計算為大數據處理提供了一個很好的平臺，是唯一可行的大數據處理方式，二者是靜中有動，動中有靜。云計算是基礎設施，大數據可以使用云計算的存儲能力來保存數據，計算能力來進行運算。云計算需要大數據，大數據需要云計算，云計算能為大數據提供強大的存儲和計算能力，能夠更加迅速地處理大數據的豐富信息，并更方便地提供服務；而來自大數據的業務需求，能為云計算的實施找到更多更好的實際應用，大數據與云計算相結合，二者相輔相成，相得益彰，互相都能發揮最大的優勢，為社會創造出更大的貢獻。
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大數據：通過數據的捕捉和管理，發揮無形的信息資產價值。
大數據（分析）的核心價值并不在于掌握數據信息量的龐大，而在于數據背后蘊藏價值的挖掘，發揮數據的價值。
大數據的4V特性：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
云計算：基于對大規模數據計算及儲存的急切需求，云計算應運而生。
云計算是一種分布式計算平臺，將海量的服務器資源通過網絡進行整合、調度分配給用戶，解決用戶因為存儲、計算資源不足所帶來的問題。
體驗每秒萬億次級別的運算能力，享受便捷可用的、按需使用的網絡訪問。
很多公開文章為了展示大數據和云計算關系的密切，把云計算和大數據比喻為硬幣正反面的關系，這點倒也可以理解。
關于二者的關系其實有以下幾種解讀可供參考：
大數據為云計算提供了用武之地，云計算為大數據提供了技術（基礎）支持。
大數據無法用單臺的計算機進行處理，須采用分布式架構，即依托于云計算的分布式處理、分布式數據庫、云存儲和虛擬化等技術。
如果把大數據比作前臺，則云計算像極了后臺。
脫離了云計算的大數據，數據將只是數據本身；脫離了大數據的云計算，云計算只是空殼擺設。
大數據如果是軟件應用，云計算則是硬件設備資源。
大數據如果是操作的如網頁、軟件或App這類軟件應用，云計算就是為這些網站、軟件或App默默提供服務和支持的硬件設施。
云計算需要大數據，大數據更離不開云計算！
通俗點說大數據和云計算之間的關系就像容器和水的關系，云計算就像一個容器，而大數據則正是存放在這個容器中的水，大數據要依靠云計算技術來進行存儲和計算。
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首先，說明大數據和云計算是什么，有什么基本特點，然后指出兩者的關聯。
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一分鐘內，微博上新發的數據量能夠超過幾十萬條；瀏覽量甚至超過幾千萬......
這些龐大的數字，意味著什么？
早在2012年前后，“大數據（big data）”這一陌生的詞匯開始映入人們“耳簾”，行業內人員往往用它來描述和定義信息爆炸時代產生的大量的數據，比如上面提到的微博新發量及瀏覽量等。
隨著云時代的來臨，大數據（big data）也使得越來越多的人開始關注，很多大型互聯網公司開始搭建自己的大數據平臺，例如ucloud云就在近日Techo開發者大會上就對外披露內部有超過100萬臺的服務器，可想而知，無論是計算能力還是數據存儲等各方面支撐量是相當大的；當然還有ucloud云、百度云等。
大數據的發展和應用面也是越來越廣泛的，例如：電子商務、物流配送、醫療健康等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。對于消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給也得到全面的改善與優化。
當今時代，無論是企業還是政務相關應用都變得越來越復雜化，這就要求底層硬件有更高更強的配置，例如：我們日常使用的手機，隨著APP更新，軟件越來越強大，功能越來越多，相對要求手機配置也逐漸苛刻，所以我們會隔一兩年或更短的時間更換新的手機。對于企業來講，再去購買各類硬件設備（服務器、存儲、帶寬、安全設備等），開銷往往非常的巨大。
而“云計算”恰好能彌補以上問題，成為最合適的解決方案！將應用部署到云端后，不用再擔心硬件更新換代問題，并且維護成本還大大縮減。
作為云服務商，一般是通過虛擬化技術（服務器虛擬化、網絡虛擬化、存儲虛擬化等）；OpenStack、Docker等管理平臺，及其他技術去提供多項云服務。
“大數據（Big data）”創造了大量的非機構化和半結構化的數據，對于這些數據的分析會花費過多的時間（時間就是金錢），大數據與云計算的結合（其實大數據與云計算是密不可分的），采用分布式計算架構，依靠強大的計算能力能夠實時的向多臺服務器分配工作進行數據分析，大大縮減了時間的浪費。
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大數據涉及到海量的數據和計算，計算和存儲可以離線計算也可以在云端計算和存儲。
一般通過CDH集群進行大數據的分析和存儲到hadoop或oss中。通過spark或storm進行實時計算。
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要理解云計算和大數據的關系，首先要理解這兩個詞的概念。
云計算簡單理解，是將實體的IDC機房資源（如服務器，網絡，存儲）通過虛擬化技術，虛擬化為我們所見到的云產品，如云服務器，云存儲等。
大數據可以簡單理解為，通過搭建數倉，來對大量數據整理分析，把數據可視化，分析出結論。
那么二者的關系如何理解？
從很多云服務商（ucloud云 AWS Azure等）的售賣云產品的網站中，會發現，大數據產品也是云產品中的一種。
所以可以理解為，很多云服務商，把大數據平臺打包集合成一個云端PaaS層產品來售賣。
只有云計算，可以為大數據的運算提供資源層的靈活性。而云計算也會部署大數據放到它的PaaS平臺上，作為一個非常非常重要的通用應用。因為大數據平臺能夠使得多臺機器一起干一個事兒，這個東西不是一般人能開發出來的，也不是一般人玩得轉的，怎么也得雇個幾十上百號人才能把這個玩起來。
所以說就像數據庫一樣，其實還是需要有一幫專業的人來玩這個東西。現在公有云上基本上都會有大數據的解決方案了，一個小公司需要大數據平臺的時候，不需要采購一千臺機器，只要到公有云上一點，這一千臺機器都出來了，并且上面已經部署好了的大數據平臺，只要把數據放進去算就可以了。
云計算需要大數據，大數據需要云計算，二者就這樣結合了。
小編最近在做不同云服務商的競品分析，同時也會發一些云計算類科普介紹的文章，感興趣的小伙伴來關注一下8~~
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云計算和大數據是這個時代的兩個王者，那么他們之間到底是什么關系？誰才是王中之王？
其實可以這樣理解：大數據離不開云計算，云計算為大數據處理提供了一個很好的平臺，云計算是大數據時代的唯一選擇，是唯一可行的大數據處理方式。云計算強調的是計算，而大數據則是計算的對象。如果結合實際的應用，前者強調的是計算能力，后者看重的存儲能力，大數據需要處理大數據的能力，而這種能力其實就是強大的云計算能力，大數據與云計算相結合所釋放出的巨大能力，幾乎波及到所有的行業，大數據與云計算相結合，相得益彰，互相都能發揮最大的優勢。云計算能為大數據提供強大的存儲和計算能力，能夠更加迅速地處理大數據的豐富信息，并更方便地提供服務；而來自大數據的業務需求，能為云計算的實施找到更多更好的實際應用 。
相信在不久的將來，大數據和云計算這兩塊璧玉雙璧合一，為科技和社會創造出更大的財富和貢獻。
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從技術上來看，大數據和云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。
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云計算和大數據是相輔相成的關系，基于大數據才可以進行云計算，兩者相互作用才可以在現在的互聯網世界進行管理和模擬。兩者基于概念和外延的不同，也是有著很大的區別的。大數據總的來說還是一種信息資產，而云計算則是一種互聯網的虛擬資源存貯。
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大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作，大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用于大數據的技術，包括大規模并行處理（MPP）數據庫、數據挖掘電網、分布式文件系統、分布式數據庫、云計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統，大數據指的海量的數據 一般日處理 PB級別以上，一般用于挖掘，分析，做一些智能商業板塊。
大數據必然與云計算相關（大數據和云計算沒有必然聯系，你要作大數據，可以用云計算，也可以不用），數據中心是云計算的基礎，從技術上看，大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分，大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術，隨著云時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。
數據中心是云計算的基礎設施，我們通常講到的服務器資源分配，帶寬分配，業務支撐能力，流量防護和清洗能力，都是基于數據中心的大小，和其帶寬的容量，數據中心分布在不同的核心城市，輻射到周邊城市，提供基礎支撐，其一般都符合國家機房一級標準，具備極強的容災能力，多數廠商會選擇兩地三中心等方式來架設機房，云計算是在數據中心的基礎上提供的從基礎服務到增值服務的一種閑置資源利用。
但有一點不變的是，不管云計算怎樣去變化，必然需要依托數據中心實現落地。可以說，數據中心是云計算的根，云計算是數據中心“葉子”，云計算通過“光合作用”促進數據中心的發展，而數據中心得壯大又為云計算發展提供了堅實的基礎，這三者起到相互依存，互相促進的作用。
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