基於雲計算的大數據挖掘

Ⅰ 大數據和傳統的數據挖掘的本質區別是什麼大數據和雲計算的關系是什麼

大數據抄的本質就是利襲用計算機集群來處理大批量的數據，大數據的技術關注點在於如何將數據分發給不同的計算機進行存儲和處理。雲計算的技術關注點在於如何在一套軟硬體環境中，為不同的用戶提供服務，使得不同的用戶彼此不可見，並進行資源隔離，保障每個用戶的服務質量。在大數據和雲計算的關繫上，兩者都關注對資源的調度。大數據處理可以基於雲計算平台。大數據處理也可以作為一種雲計算的服務雲計算改變了 IT，而大數據則改變了業務；雲計算是大數據的 IT 基礎，大數據須有雲計算作為基礎架構才能高效運行；通過大數據的業務需求，為雲計算的落地找到實際應用。

Ⅱ 雲計算與大數據處理

最近很火的雲計算遇上了新潮的大數據，於是關於雲計算與大數據直接的關系大家是眾說紛紜，現在北京開運聯合對於雲計算和大數據關系做以下三點認識。

第三，大數據的信息隱私保護是雲計算大數據快速發展和運用的重要前提。沒有信息安全也就沒有雲服務的安全。產業及服務要健康、快速的發展就需要得到用戶的信賴，就需要科技界和產業界更加重視雲計算的安全問題，更加註意大數據挖掘中的隱私保護問題。從技術層面進行深度的研發，嚴防和打擊病毒和黑客的攻擊。同時加快立法的進度，維護良好的信息服務的環境。

Ⅲ 大數據與雲計算相輔相成

大數據與雲計算相輔相成
大數據的價值開始日益受到重視，人們對數據處理的實時性和有效性的要求也在不斷提高。現在對大數據的應用己經不局限於BI（商業智能）領域，在公共服務、科學研究等各方面，大數據也都在發揮著巨大的影響力，而且應用面要寬得多。比如美國國家海洋和大氣管理局嘗試利用大數據方法協助進行氣候、生態系統、天氣和商業方面的研究一谷歌流感趨勢則使用經過匯總的谷歌搜索數據來估測流感疫情。數據無疑已經成為信息社會日益重要的資源。
大數據的意義並不在於大容量、多樣性等特徵，而在於我們如何對數據進行管理和分析，以及因此而發掘出的價值。如果在分析處理上缺少相應的技術支撐，大數據的價值將無從談起。
具體到企業而言，處於大數據時代的經營決策過程已經具備了明顯的數據驅動特點，這種特點給企業的IT系統帶來的是海量待處理的歷史數據、復雜的數學統計和分析模型、數據之間的強關聯性以及頻繁的數據更新產生的重新評估等挑戰。這就要求底層的數據支撐平台具備強大的通訊（數據流動和交換）能力、存儲（數據保有）能力以及計算（數據處理）能力，從而保證海量的用戶訪問、高效的數據採集和處理、多模式數據的准確實時共享以及面對需求變化的快速響應。
傳統的處理和分析技術在這些需求面前開始遭遇瓶頸，而雲計算的出現，不僅為我們提供了一種挖掘大數據價值使其得以凸顯的工具，也使大數據的應用具有了更多可能性。
雲計算包含兩方面的內容；服務和平台，所以雲計算既是商業模式，也是計蕎模式。比如美國加州大學伯克利分校在一篇關於雲計算的報告中，就認為雲計算既指在互聯網上以服務形式提供的應用。也指在數據中心裡提供這些服務的硬體和軟體。
就目前技術發展來看，雲計算以數據為中心，以虛擬化技術為手段來整合伺服器、存儲、網路、應用等在內的各種資源，並利用SOA架構為用戶提供安全、可靠、便捷的各種應用數據服務；它完成了系統架構從組件走向層級然後走向資源池的過程，實現IT系統不同平台（硬體、系統和應用）層面的「通用」化，打破物理設備障礙，達到集中管理、動態調配和按需使用的目的。
藉助「雲」的力量，可以實現對多格式、多模式的大數據的統一管理、高效流通和實時分析，挖掘大數據的價值，發揮大數據的真正意義。
大數據對技術提出高要求
大數據處理首先是獲取和記錄數據；其次是完成數據的抽取、清潔和標注以及數據的整合、聚集和表達等重要的預處理或處理（取決於實際問題）工作；再次需要一個完整的數據分析步驟，通常包括數據過濾、數據摘要、數據分類或聚類等預處理過權最後進入分析階段，在這個階段，各種演算法和計算工具會施加到數據上，以求能得到分析者想要看到的或者可以進行解釋的結果。
涉及到龐大的數據量，這一整套處理流程在各個不同階段都會對傳統的技術手段提出挑戰。比如，海量的網路化設備、海量的在線用戶、不間斷的網路聯接，都在時刻生成大量的、多格式的內容數據和狀態信息，這些經由各種客戶端（網頁、應用或是感測器等）採集而來的信息數據，連同成千上萬的訪問和操作請求，會以高並發的方式向系統伺服器施加壓力。
通常為了避免由於服務能力的不足而造成服務請求排隊的問題，會來用負載均衡技術將單個伺服器的壓力進行分攤，大幅提高服務性能；在數據採集時，也會通過在採集端部署大量的資料庫來對系統性能提供支撐，然後對採集到的數據（包括各種結構化、非結構化和半結構化數據等）進行數據清理、去重、正規化以及相應的格式轉換處理。在按照預定規則進行過濾後，輸出到分布式數據存儲系統中進行存儲，為之後的分析和展示做准備。
在分析階段，為了完成數據挖掘的目的，通常需要處理海量的歷史數據，構建復雜的數學統計和分析模型（比如計算冬天的氣溫水平對特定厚度的羽絨服銷量的影響），並針對大量的結果之間的關聯性做出高效正確的處理，同時還要支持數據更新帶來的重新評估；而在展示階段，則應當隱藏諸如數據存儲拓撲和數據存儲結構等實現細節，對業務應用暴露規范的數據訪問介面，對復雜的數據訪問需求提供透明支撐，大大減小業務應用的構建難度。
這些復雜的需求對技術實現和底層計算資源提出了高要求。所以，為應對這些復雜的大數據處理工作，需要從伺服器、網路、存儲、軟體等各個環節構建一個兼具高可用性和高可靠性的系統環境，提供端到端的全面解決方案。

大數據與雲計算相輔相成
傳統的單機處理模式不但成本越來越高，而且不易擴展，並且隨著數據量的遞增、數據處理復雜度的增加，相應的性能和擴展瓶頸將會越來越大。在這種情況下，雲計算所具備的彈性伸縮和動態調配、資源的虛擬化和系統的透明性、支持多租戶、支持按量計費或按需使用，以及綠色節能等基本要素正好契合了新型大數據處理技術的需求；而以雲計算為典型代表的新一代計算模式，以及雲計算平台這種支撐一切上層應用服務的底層基礎架構，以其高可靠性、更強的處理能力和更大的存儲空間、可平滑遷移、可彈性伸縮、對用戶的透明性以及可統一管理和調度等特性，正在成為解決大數據問題的未來計算技術發展的重要方向。
基於雲計算技術構建的大數據平台，能夠提供聚合大規模分布式系統中離散的通訊、存儲和處理能力，並以靈活、可靠、透明的形式提供給上層平台和應用。它同時還提供針對海量多格式、多模式數據的跨系統、跨平台、跨應用的統一管理手段和高可用、敏捷響應的機制體系來支持快速變化的功能目標、系統環境和應用配置。
比如在基於雲計算平台而構建的新型企業信息系統中，在以分布式集群技術構建高性能、高延展的存儲平台之後，我們可以實現對不同業務應用中不同格式、不同訪問模式的海量數據的統一存儲，相關的數據分析系統則構建於分布式工作流和調度系統框架之上，採用分布式計算手段面向多模式海量數據提供數據的轉換、關聯、提取、聚合和數據挖掘等功能。在企業信息系統中經常提到的BI的具體業務功能，比如決策支撐、銷售預測等，就可以由上層業務應用通過調用數據分析系統所提供的功能附加業務邏輯來實現。
雲計算使大數據應用成為可能；沒有雲計算的出現，大數據將仍是空中樓閣，缺乏根基和落地可能。藉助雲計算技術，可以提高系統整體的彈性和靈活性，降低管理成本和風險，並且改進應用服務的可用性和可靠性；雲計算不僅為大數據處理打造一個高效、可靠的系統環境，而且充分發揮雲計算平台的優勢，為大數據應用找到更多樣化的出口。
如果說大數據是一座蘊含巨大價值的礦藏，雲計算則可以被看作是采礦作業的得力工具；沒有雲計算的處理能力，大數據的信息沉澱再豐富，或許也只能望洋興嘆，入寶山而空手回；但從另外的角度說，雲計算也是為了解決大數據等「大」問題發展而來的技術趨勢，沒有大數據的信息沉澱，雲計算的功用將得不到完全發揮。因此，從整體上看，大數據與雲計算是相輔相成的。

Ⅳ 大數據,數據挖掘與雲計算的關系是什麼

大數據,數據挖掘與雲計算的關系是：

大數據與雲計算經常聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十數百或甚至數千的伺服器分配工作，大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量數據。適用大數據的技術。

包括大規模並行處理資料庫、數據挖掘電網、分布文件系統、分布式資料庫、計算平台、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，一般用於挖掘，分析，做一些智能性商業板塊。

從理論角度來看，二者屬於不同層次的事情，雲計算研究的是計算問題，大數據研究的是巨量數據處理問題，而巨量數據處理依然屬於計算問題的研究范圍，因此，從這個角度來看，大數據是雲計算的一個子領域。

從技術上看，大數據與雲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台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理。

分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術，隨著雲時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。從應用角度來看，大數據是雲計算的應用案例之一，雲計算是大數據的實現工具之一。綜上，大數據與雲計算既有不同又有聯系，但在現實中，由於大數據處理時為了獲得良好的效率和質量，常常採用雲計算技術，因此，大數據與雲計算便常常同時出現於人們的眼前。

從而造成了人們的困惑。大數據注重的是數據分析，雲計算是偏向計算機軟硬體架構與應用。大數據方向需要有一定的數學基礎，如果數學不是很好，這個學習起來比較吃力。雲計算需要計算機技術能力較強。

兩個方向應該來說都需要良好的數學基礎和編程基礎。大數據和雲計算各有不同的關注點，但是在技術體系結構上，都是以分布式存儲和分布式計算為基礎，所以二者之間的聯系也比較緊密。總結，不管雲計算怎樣去變化，必然需要依託數據中心實現落地。

Ⅳ 雲計算與大數據的關系

雲計算(cloud computing)是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。雲是網路、互聯網的一種比喻說法。過去在圖中往往用雲來表示電信網，後來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。狹義雲計算指IT基礎設施的交付和使用模式，指通過網路以按需、易擴展的方式獲得所需資源;廣義雲計算指服務的交付和使用模式，指通過網路以按需、易擴展的方式獲得所需服務。這種服務可以是IT和軟體、互聯網相關，也可是其他服務。它意味著計算能力也可作為一種商品通過互聯網進行流通。
大數據(big data)，或稱海量數據，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據的4V特點：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
從技術上看,大數據與雲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台的計算機進行處理,必須採用分布式計算架構。它的特色在於對海量數據的挖掘,但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術。
大數據管理，分布式進行文件系統，如Hadoop、Maprece數據分割與訪問執行;同時SQL支持，以Hive+HADOOP為代表的SQL界面支持，在大數據技術上用雲計算構建下一代數據倉庫成為熱門話題。從系統需求來看，大數據的架構對系統提出了新的挑戰：
1、集成度更高。一個標准機箱最大限度完成特定任務。
2、配置更合理、速度更快。存儲、控制器、I/O通道、內存、CPU、網路均衡設計，針對數據倉庫訪問最優設計，比傳統類似平台高出一個數量級以上。
3、整體能耗更低。同等計算任務，能耗最低。
4、系統更加穩定可靠。能夠消除各種單點故障環節，統一一個部件、器件的品質和標准。
5、管理維護費用低。數據藏的常規管理全部集成。
6、可規劃和預見的系統擴容、升級路線圖。

Ⅵ 雲計算與大數據結合的優勢有哪些

雲計算的目的是通過資源共享的方式更好地調用、擴展和管理計算和存儲等方面的資源和能力以降低企業的IT成本；大數據的目的是充分挖掘海量數據中的信息，以發現數據中的價值。
雲計算的處理對象是IT 資源、能力和應用；大數據的處理對象是數據。
雲計算節省了IT資源成本；大數據能發現數據中的價值，從而帶來收益。
雲計算與大數據平台可以建立統一共享的基礎設施資源池，實現針對不同業務應用系統的資源統一部署和協同調度，達到資源的集約利用的目的。同時通過相互借鑒彼此的技術思路，雲計算與大數據實現在提供服務能力方面的融合。

Ⅶ 雲計算和大數據的結合趨勢體現

隨著整個IT生態的進一步發展,在2021年,IT從業人員對大數據的發展趨勢有一個普遍的共識,就是大數據和雲計算的進一步深度融合的趨勢,即大數據擁抱雲計算

Ⅷ 雲計算和大數據之前有何關系

簡單來說，雲計算是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源；而大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。兩者雖然側重不同，但卻是相輔相成的。
首先，雲計算將計算資源作為服務支撐大數據的挖掘，而大數據的發展趨勢是對實時交互的海量數據查詢、分析提供了各自需要的價值信息。
其次，大數據挖掘處理需要雲計算作為平台，而大數據涵蓋的價值和規律則能夠使雲計算更好的與行業應用結合並發揮更大的作用；大數據的信息隱私保護是雲計算大數據快速發展和運用的重要前提，而雲計算與大數據相結合將可能成為我們認識事物的新的工具