大數據hadoop雲計算

㈠ 什麼是大數據分析Hadoop

要了解什麼是Hadoop，我們必須首先了解與大數據和傳統處理系統有關的問題。前進，我們將討論什麼是Hadoop，以及Hadoop如何解決與大數據相關的問題。我們還將研究CERN案例研究，以突出使用Hadoop的好處。

在之前的博客「 大數據教程」中，我們已經詳細討論了大數據以及大數據的挑戰。在此博客中，我們將討論：

1、傳統方法的問題

2、Hadoop的演變

3、Hadoop的

4、Hadoop即用解決方案

5、何時使用Hadoop?

6、什麼時候不使用Hadoop?

一、CERN案例研究

大數據正在成為組織的機會。現在，組織已經意識到他們可以通過大數據分析獲得很多好處，如下圖所示。他們正在檢查大型數據集，以發現所有隱藏的模式，未知的相關性，市場趨勢，客戶偏好和其他有用的業務信息。

這些分析結果正在幫助組織進行更有效的營銷，新的收入機會，更好的客戶服務。他們正在提高運營效率，與競爭對手組織相比的競爭優勢以及其他業務利益。

什麼是Hadoop –大數據分析的好處

因此，讓我們繼續前進，了解在兌現大數據機會方面與傳統方法相關的問題。

二、傳統方法的問題

在傳統方法中，主要問題是處理數據的異構性，即結構化，半結構化和非結構化。RDBMS主要關注於銀行交易，運營數據等結構化數據，而Hadoop則專注於文本，視頻，音頻，Facebook帖子，日誌等半結構化，非結構化數據。RDBMS技術是一種經過驗證的，高度一致，成熟的系統許多公司的支持。另一方面，由於大數據(主要由不同格式的非結構化數據組成)對Hadoop提出了需求。

現在讓我們了解與大數據相關的主要問題是什麼。因此，繼續前進，我們可以了解Hadoop是如何成為解決方案的。

什麼是Hadoop –大數據問題

第一個問題是存儲大量數據。

無法在傳統系統中存儲大量數據。原因很明顯，存儲將僅限於一個系統，並且數據正在以驚人的速度增長。

第二個問題是存儲異構數據。

現在，我們知道存儲是一個問題，但是讓我告訴您，這只是問題的一部分。由於我們討論了數據不僅龐大，而且還以各種格式存在，例如：非結構化，半結構化和結構化。因此，您需要確保您擁有一個系統來存儲從各種來源生成的所有這些種類的數據。

第三個問題是訪問和處理速度。

硬碟容量正在增加，但磁碟傳輸速度或訪問速度並未以相似的速度增加。讓我以一個示例為您進行解釋：如果您只有一個100 Mbps I / O通道，並且正在處理1TB數據，則大約需要2.91個小時。現在，如果您有四台具有一個I / O通道的計算機，則對於相同數量的數據，大約需要43分鍾。因此，與存儲大數據相比，訪問和處理速度是更大的問題。

在了解什麼是Hadoop之前，讓我們首先了解一下Hadoop在一段時間內的發展。

Hadoop的演變

2003年，道格·切特(Doug Cutting)啟動了Nutch項目，以處理數十億次搜索並為數百萬個網頁建立索引。2003年10月下旬– Google發布帶有GFS(Google文件系統)的論文。2004年12月，Google發布了MapRece論文。在2005年，Nutch使用GFS和MapRece進行操作。2006年，雅虎與Doug Cutting及其團隊合作，基於GFS和MapRece創建了Hadoop。如果我告訴您，您會感到驚訝，雅虎於2007年開始在1000個節點的群集上使用Hadoop。

2008年1月下旬，雅虎向Apache Software Foundation發布了Hadoop作為一個開源項目。2008年7月，Apache通過Hadoop成功測試了4000個節點的集群。2009年，Hadoop在不到17小時的時間內成功整理了PB級數據，以處理數十億次搜索並為數百萬個網頁建立索引。在2011年12月，Apache Hadoop發布了1.0版。2013年8月下旬，發布了2.0.6版。

當我們討論這些問題時，我們發現分布式系統可以作為解決方案，而Hadoop提供了相同的解決方案。現在，讓我們了解什麼是Hadoop。

三、什麼是Hadoop?

Hadoop是一個框架，它允許您首先在分布式環境中存儲大數據，以便可以並行處理它。 Hadoop中基本上有兩個組件：

1、大數據Hadoop認證培訓

2、講師指導的課程現實生活中的案例研究評估終身訪問探索課程

什麼是Hadoop – Hadoop即解決方案

第一個問題是存儲大數據。

HDFS提供了一種分布式大數據存儲方式。您的數據存儲在整個DataNode的塊中，您可以指定塊的大小。基本上，如果您擁有512MB的數據，並且已經配置了HDFS，那麼它將創建128MB的數據塊。 因此，HDFS將數據分為512/128 = 4的4個塊，並將其存儲在不同的DataNode上，還將在不同的DataNode上復制數據塊。現在，由於我們正在使用商品硬體，因此存儲已不是難題。

它還解決了縮放問題。它著重於水平縮放而不是垂直縮放。您始終可以根據需要隨時在HDFS群集中添加一些額外的數據節點，而不是擴展DataNodes的資源。讓我為您總結一下，基本上是用於存儲1 TB的數據，您不需要1 TB的系統。您可以在多個128GB或更少的系統上執行此操作。

下一個問題是存儲各種數據。

藉助HDFS，您可以存儲各種數據，無論是結構化，半結構化還是非結構化。由於在HDFS中，沒有預轉儲模式驗證。並且它也遵循一次寫入和多次讀取模型。因此，您只需寫入一次數據，就可以多次讀取數據以尋找見解。

Hird的挑戰是訪問和處理數據更快。

是的，這是大數據的主要挑戰之一。為了解決該問題，我們將處理移至數據，而不是將數據移至處理。這是什麼意思?而不是將數據移動到主節點然後進行處理。在MapRece中，處理邏輯被發送到各個從屬節點，然後在不同的從屬節點之間並行處理數據。然後，將處理後的結果發送到主節點，在該主節點上合並結果，並將響應發送回客戶端。

在YARN架構中，我們有ResourceManager和NodeManager。ResourceManager可能會或可能不會與NameNode配置在同一台機器上。 但是，應該將NodeManager配置在存在DataNode的同一台計算機上。

YARN通過分配資源和安排任務來執行您的所有處理活動。

什麼是Hadoop – YARN

它具有兩個主要組件，即ResourceManager和NodeManager。

ResourceManager再次是主節點。它接收處理請求，然後將請求的各個部分相應地傳遞到相應的NodeManager，什麼是大數據分析Hadoop在此進行實際處理。NodeManager安裝在每個DataNode上。它負責在每個單個DataNode上執行任務。

我希望現在您對什麼是Hadoop及其主要組件有所了解。讓我們繼續前進，了解何時使用和何時不使用Hadoop。

何時使用Hadoop?

Hadoop用於：

1、搜索 – Yahoo，亞馬遜，Zvents

2、日誌處理 – Facebook，雅虎

3、數據倉庫 – Facebook，AOL

4、視頻和圖像分析 –紐約時報，Eyealike

到目前為止，我們已經看到了Hadoop如何使大數據處理成為可能。但是在某些情況下，不建議使用Hadoop。

㈡ 如何架構大數據系統hadoop

大數據數量龐大，格式多樣化。

大量數據由家庭、製造工廠和辦公場所的各種設備、互聯網事務交易、社交網路的活動、自動化感測器、移動設備以及科研儀器等生成。

它的爆炸式增長已超出了傳統IT基礎架構的處理能力，給企業和社會帶來嚴峻的數據管理問題。

因此必須開發新的數據架構，圍繞「數據收集、數據管理、數據分析、知識形成、智慧行動」的全過程，開發使用這些數據，釋放出更多數據的隱藏價值。

一、大數據建設思路

1）數據的獲得

大數據產生的根本原因在於感知式系統的廣泛使用。

隨著技術的發展，人們已經有能力製造極其微小的帶有處理功能的感測器，並開始將這些設備廣泛的布置於社會的各個角落，通過這些設備來對整個社會的運轉進行監控。

這些設備會源源不斷的產生新數據，這種數據的產生方式是自動的。

因此在數據收集方面，要對來自網路包括物聯網、社交網路和機構信息系統的數據附上時空標志，去偽存真，盡可能收集異源甚至是異構的數據，必要時還可與歷史數據對照，多角度驗證數據的全面性和可信性。

2）數據的匯集和存儲

互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了

數據只有不斷流動和充分共享，才有生命力。

應在各專用資料庫建設的基礎上，通過數據集成，實現各級各類信息系統的數據交換和數據共享。

數據存儲要達到低成本、低能耗、高可靠性目標，通常要用到冗餘配置、分布化和雲計算技術，在存儲時要按照一定規則對數據進行分類，通過過濾和去重，減少存儲量，同時加入便於日後檢索的標簽。

3）數據的管理

大數據管理的技術也層出不窮。

在眾多技術中，有6種數據管理技術普遍被關注，即分布式存儲與計算、內存資料庫技術、列式資料庫技術、雲資料庫、非關系型的資料庫、移動資料庫技術。

其中分布式存儲與計算受關注度最高。

上圖是一個圖書數據管理系統。

4）數據的分析

數據分析處理：有些行業的數據涉及上百個參數，其復雜性不僅體現在數據樣本本身，更體現在多源異構、多實體和多空間之間的交互動態性，難以用傳統的方法描述與度量，處理的復雜度很大，需要將高維圖像等多媒體數據降維後度量與處理，利用上下文關聯進行語義分析，從大量動態而且可能是模稜兩可的數據中綜合信息，並導出可理解的內容。

大數據的處理類型很多，主要的處理模式可以分為流處理和批處理兩種。

批處理是先存儲後處理，而流處理則是直接處理數據。

挖掘的任務主要是關聯分析、聚類分析、分類、預測、時序模式和偏差分析等。

5）大數據的價值：決策支持系統

大數據的神奇之處就是通過對過去和現在的數據進行分析，它能夠精確預測未來；通過對組織內部的和外部的數據整合，它能夠洞察事物之間的相關關系；通過對海量數據的挖掘，它能夠代替人腦，承擔起企業和社會管理的職責。

6）數據的使用

大數據有三層內涵：一是數據量巨大、來源多樣和類型多樣的數據集；二是新型的數據處理和分析技術；三是運用數據分析形成價值。

大數據對科學研究、經濟建設、社會發展和文化生活等各個領域正在產生革命性的影響。

大數據應用的關鍵，也是其必要條件，就在於"IT"與"經營"的融合，當然，這里的經營的內涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經營，大至一個城市的經營。

二、大數據基本架構

基於上述大數據的特徵，通過傳統IT技術存儲和處理大數據成本高昂。

一個企業要大力發展大數據應用首先需要解決兩個問題：一是低成本、快速地對海量、多類別的數據進行抽取和存儲；二是使用新的技術對數據進行分析和挖掘，為企業創造價值。

因此，大數據的存儲和處理與雲計算技術密不可分，在當前的技術條件下，基於廉價硬體的分布式系統（如Hadoop等）被認為是最適合處理大數據的技術平台。

Hadoop是一個分布式的基礎架構，能夠讓用戶方便高效地利用運算資源和處理海量數據，目前已在很多大型互聯網企業得到了廣泛應用，如亞馬遜、Facebook和Yahoo等。

其是一個開放式的架構，架構成員也在不斷擴充完善中，通常架構如圖2所示：

Hadoop體系架構

（1）Hadoop最底層是一個HDFS（Hadoop Distributed File System，分布式文件系統），存儲在HDFS中的文件先被分成塊，然後再將這些塊復制到多個主機中（DataNode，數據節點）。

（2）Hadoop的核心是MapRece（映射和化簡編程模型）引擎，Map意為將單個任務分解為多個，而Rece則意為將分解後的多任務結果匯總，該引擎由JobTrackers（工作追蹤，對應命名節點）和TaskTrackers（任務追蹤，對應數據節點）組成。

當處理大數據查詢時，MapRece會將任務分解在多個節點處理，從而提高了數據處理的效率，避免了單機性能瓶頸限制。

（3）Hive是Hadoop架構中的數據倉庫，主要用於靜態的結構以及需要經常分析的工作。

Hbase主要作為面向列的資料庫運行在HDFS上，可存儲PB級的數據。

Hbase利用MapRece來處理內部的海量數據，並能在海量數據中定位所需的數據且訪問它。

（4）Sqoop是為數據的互操作性而設計，可以從關系資料庫導入數據到Hadoop，並能直接導入到HDFS或Hive。

（5）Zookeeper在Hadoop架構中負責應用程序的協調工作，以保持Hadoop集群內的同步工作。

（6）Thrift是一個軟體框架，用來進行可擴展且跨語言的服務的開發，最初由Facebook開發，是構建在各種編程語言間無縫結合的、高效的服務。

Hadoop核心設計

Hbase——分布式數據存儲系統

Client：使用HBase RPC機制與HMaster和HRegionServer進行通信

Zookeeper：協同服務管理，HMaster通過Zookeepe可以隨時感知各個HRegionServer的健康狀況

HMaster: 管理用戶對表的增刪改查操作

HRegionServer：HBase中最核心的模塊，主要負責響應用戶I/O請求，向HDFS文件系統中讀寫數據

HRegion:Hbase中分布式存儲的最小單元，可以理解成一個Table

HStore：HBase存儲的核心。

由MemStore和StoreFile組成。

HLog：每次用戶操作寫入Memstore的同時，也會寫一份數據到HLog文件

結合上述Hadoop架構功能，大數據平台系統功能建議如圖所示：

應用系統：對於大多數企業而言，運營領域的應用是大數據最核心的應用，之前企業主要使用來自生產經營中的各種報表數據，但隨著大數據時代的到來，來自於互聯網、物聯網、各種感測器的海量數據撲面而至。

於是，一些企業開始挖掘和利用這些數據，來推動運營效率的提升。

數據平台：藉助大數據平台，未來的互聯網路將可以讓商家更了解消費者的使用**慣，從而改進使用體驗。

基於大數據基礎上的相應分析，能夠更有針對性的改進用戶體驗，同時挖掘新的商業機會。

數據源：數據源是指資料庫應用程序所使用的資料庫或者資料庫伺服器。

豐富的數據源是大數據產業發展的前提。

數據源在不斷拓展，越來越多樣化。

如：智能汽車可以把動態行駛過程變成數據，嵌入到生產設備里的物聯網可以把生產過程和設備動態狀況變成數據。

對數據源的不斷拓展不僅能帶來採集設備的發展，而且可以通過控制新的數據源更好地控制數據的價值。

然而我國數字化的數據資源總量遠遠低於美歐，就已有有限的數據資源來說，還存在標准化、准確性、完整性低，利用價值不高的情況，這**降低了數據的價值。

三、大數據的目標效果

通過大數據的引入和部署，可以達到如下效果：

1）數據整合

·統一數據模型：承載企業數據模型，促進企業各域數據邏輯模型的統一；

·統一數據標准：統一建立標準的數據編碼目錄，實現企業數據的標准化與統一存儲；

·統一數據視圖：實現統一數據視圖，使企業在客戶、產品和資源等視角獲取到一致的信息。

2）數據質量管控

·數據質量校驗：根據規則對所存儲的數據進行一致性、完整性和准確性的校驗，保證數據的一致性、完整性和准確性；

·數據質量管控：通過建立企業數據的質量標准、數據管控的組織、數據管控的流程，對數據質量進行統一管控，以達到數據質量逐步完善。

3）數據共享

·消除網狀介面，建立大數據共享中心，為各業務系統提供共享數據，降低介面復雜度，提高系統間介面效率與質量；

·以實時或准實時的方式將整合或計算好的數據向外系統提供。

4）數據應用

·查詢應用：平台實現條件不固定、不可預見、格式靈活的按需查詢功能；

·固定報表應用：視統計維度和指標固定的分析結果的展示，可根據業務系統的需求，分析產生各種業務報表數據等；

·動態分析應用：按關心的維度和指標對數據進行主題性的分析，動態分析應用中維度和指標不固定。

四、總結

基於分布式技術構建的大數據平台能夠有效降低數據存儲成本，提升數據分析處理效率，並具備海量數據、高並發場景的支撐能力，可大幅縮短數據查詢響應時間，滿足企業各上層應用的數據需求。

㈢ 大數據與Hadoop之間的關系

大數據開發人員復可制以通過Hadoop提供的系統級服務支持從而幫助企業完成大數據改造，對於開發人員來說，只需要關注於具體的服務實現就可以了，系統級功能已經由Hadoop提供了實現。所以，Hadoop是大數據開發人員的重要基礎。

由於Hadoop對硬體的要求並不高，所以很多初學者（有Ja-va基礎）都是從Hadoop開始學習大數據的，目前很多商用大數據平台也是基於Hadoop的。

㈣ 大數據與Hadoop之間是什麼關系

大數據是一系列技術的統稱，經過多年的發展，大數據已經形成了從數據採集、整理版、傳輸、權存儲、安全、分析、呈現和應用等一系列環節，這些環節涉及到諸多大數據工作崗位，這些工作崗位與物聯網、雲計算也都有密切的聯系。

大數據技術的三個重點：Hadoop、spark、storm。Hadoop本身就是大數據平台研發人員的工作成果，Hadoop是目前常見的大數據支撐性平台，Hadoop平台提供了分布式存儲（HDFS）、分布式計算（MapRece）、任務調度（YARN）、對象存儲（Ozone）和組件支撐服務（Common）。

㈤ Hadoop，大數據，雲計算三者之間有什麼關系

大數據和雲計算是何關系?關於大數據和雲計算的關系人們通常會有誤解。而且也會把它們混起來說，分別做一句話直白解釋就是：雲計算就是硬體資源的虛擬化;大數據就是海量數據的高效處理。大數據、hadoop及雲計算之間到底是什麼關系呢?

大數據開發入門 課程：hadoop大數據與hadoop雲計算，Hadoop最擅長的事情就是可以高效地處理海量規模的數據，這樣Hadoop就和大數據及雲計算結下了不解之緣。先介紹與大數據相關的內容，然後講解Hadoop、大數據以及雲計算之間的關系，使讀者從大數據和雲計算的角度來認識Hadoop。

正是由於大數據對系統提出了很多極限的要求，不論是存儲、傳輸還是計算，現有計算技術難以滿足大數據的需求，因此整個IT架構的革命性重構勢在必行，存儲能力的增長遠遠趕不上數據的增長，設計最合理的分層存儲架構已成為信息系統的關鍵。分布式存儲架構不僅需要scale up式的可擴展性，也需要scale out式的可擴展性，因此大數據處理離不開雲計算技術，雲計算可為大數據提供彈性可擴展的基礎設施支撐環境以及數據服務的高效模式，大數據則為雲計算提供了新的商業價值，大數據技術與雲計算技術必將有更完美的結合。

我們知道雲計算的關鍵技術包括分布式並行計算、分布式存儲以及分布式數據管理技術，而Hadoop就是一個實現了Google雲計算系統的開源平台，包括並行計算模型MapRece、分布式文件系統HDFS，以及分布式資料庫Hbase，同時Hadoop的相關項目也很豐富，包括ZooKeeper、Pig、Chukwa、Hive、hbase、Mahout等，這些項目都使得Hadoop成為一個很大很完備的生態鏈系統。目前使用Hadoop技術實現的雲計算平台包括IBM的藍雲，雅虎、英特爾的「雲計劃」，網路的雲計算基礎架構，阿里巴巴雲計算平台，以及中國移動的BigCloud大雲平台。

總而言之，用一句話概括就是雲計算因大數據問題而生，大數據驅動了雲計算的發展，而Hadoop在大數據和雲計算之間建起了一座堅實可靠的橋梁。東時java大數據培訓培養能夠滿足企業要求的以java web開發技術為主要能力的工程師。完成學習後的工程師應當勝任java web開發工程師、大數據開發工程師等職位。

㈥ 數據倉庫，大數據和雲計算有什麼區別和聯系

您好，上海藍盟為您解答。
首先簡單的看一下雲計算與大數據的概念.
1)雲計算:雲計算本質上是一種計算資源集中分布和充分共享的效用計算模式,其中集中是為了計算資源的集約化管理,分布是便於擴展計算能力.集中分布式是針對雲服務提供商的,充分共享是針對用戶,在雲計算中,雖然對於每個雲用戶來說都擁有一台超級計算機,但本質上,這些用戶是充分共享了雲服務商所提供的計算服務.而效用計算更多的是一種商業模式,就是用戶按所需服務來付費.
2)在前面的博文中,對大數據有個討論,簡單的說,大數據的特點就是數據量大(雖然很多人都把大數據定義在T級別以上,其實我覺得這是有問題的,大數據的大其實應該是個相對概念,是相對於當前的存儲技術和計算能力的),數據應用需求大,計算量大.數據量大是最基本的,需求大其實包含了需求的數量、多樣性和實時性.計算量大是因為數據量大和需求量大和演算法復雜（檢索，推薦，模式識別）所致.大數據的這種特點使得我們很難找到通用的處理模式來解決大數據所面臨的問題，我們只能針對不同的需求採用不同的處理方法，這也是大數據處理比較困難的症結所在。無論是傳統的資料庫還是最近興起的NoSQL資料庫，在大數據存儲和處理方面其實都是有非常大的局限性的，所以分布式計算才在大數據處理中大興其道。Hadoop雖然提供了比較完整的一套處理模式，但相對於大數據所面臨的應用需求的多樣性而言，能處理的問題域也是十分有限的。
資料庫和數據倉庫的概念，大家google一下就可以了，接下來，我們看看它們之間的關系：
1）資料庫和數據倉庫都是數據的一種存儲方式，大數據處理更多的是一種需求(問題)，而雲計算是一種比較綜合的需求(問題)解決方案。
2)由於雲計算本身的特性，天生就面臨大數據處理(存儲、計算等)問題，因為雲計算的基本架構模式是C/S模式，其中S相對集中，而C是廣泛分布。所有用戶的數據和絕大部分的計算都是在S端完成的（數據量大，計算量大），加上用戶也天然具有多樣性（地域，文化，需求，個性化等），因此需求（也包括計算量）就非常大。
3)雲計算當然會涉及到數據的存儲技術，但資料庫技術對於雲計算來說要視具體的情況來分析：
A)對於IaaS而言，資料庫技術不是必需的，也不是必備的功能；
B)對於PaaS來說，資料庫功能應該是必備的功能
C)對於SaaS而言，必然會用到資料庫技術（包括傳統關系資料庫和NoSQL資料庫）。
而對於數據倉庫技術，並不是雲計算所必需的，但由於雲數據的信息價值極大，類似一座金礦，我想雲服務商是不可能放過從這些金礦中提取金子的.
4)大數據首先所面臨的問題就是大數據的存儲問題，一般都會綜合運用各種存儲技術（文件存儲，資料庫存儲），當然，你完全用文件存儲或者資料庫存儲來解決，也是沒問題的。與雲計算類似，數據倉庫技術不是必需的，但對於數據倉庫技術對於結構化數據進行淘金還是非常有用的，當然，你不用數據倉庫技術也可以，比如Hadoop模式。
在雲計算和大數據處理中，最基礎的技術其實是分布式計算技術。而對於構建分布式計算而言，多線程，同步，遠程調用(RPC,RMI等)，進程管理與通信是其基本技術點。分布式計算編程是一種綜合性應用編程，不僅需要有基本的技術點，還需要一定的組織管理知識。
就目前來說，雲計算和大數據處理其實都沒有形成一個統一的標准和定義。希望我的回復對您有所幫助。

㈦ 大數據和雲計算有什麼關系

雲計算和大數據能做什麼，很多人都分不清楚，那麼雲計算與大數據的關系是什麼呢？今天就給大家簡單的分析一下。
雲計算：雲計算是通過互聯網提供全球用戶計算力、存儲服務，為互聯網信息處理提供硬體基礎。雲計算，簡單說就是把你自己電腦里的或者公司伺服器上的硬碟、CPU都放到網上，統一動態調用，現在比較有名的雲計算服務商是亞馬遜的AWS。
大數據：大數據運用日趨成熟的雲計算技術從浩瀚的互聯網信息海洋中獲得有價值的信息進行信息歸納、檢索、整合，為互聯網信息處理提供軟體基礎。大數據，簡單說，就是把所有的數據放到一起分析，找到關聯，實現預測。這里的所有數據對應的是之前的抽樣調研取得的部分數據。

雲計算與大數據的關系：
雲計算是基礎，沒有雲計算，無法實現大數據存儲與計算。大數據是應用，沒有大數據，雲計算就缺少了目標與價值。兩者都需要人工智慧的參與，人工智慧是互聯網信息系統有序化後的一種商業應用。這才是：雲計算與大數據真正的出口！
而商業智能中的智能從何而來？方法之一就是通過大數據這個工具來對大量數據進行處理，從而得出一些關聯性的結論，從這些關聯性中來獲得答案，因此，大數據是商業智能的一種工具。 而大數據要分析大量的數據，這對於系統的計算能力和處理能力要求是非常高的，傳統的方式是需要一個超級計算機來進行處理，但這樣就導致了計算能力空的時候閑著、忙的時候又不夠的問題， 而雲計算的彈性擴展和水平擴展的模式很適合計算能力按需調用，因此，雲計算為大數據提供了計算能力和資源等物質基礎。

㈧ 什麼事雲計算和大數據的解釋

雲計算與大數據概述
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、互聯網轎盯相關，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。從慧旦系統需求來看，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。

雲計算與大數據的關系
簡單來說：雲計算是硬體資源的虛擬化，而大數據是海量數據的高效處理。雖然從這個解釋來看也不是完全貼切，但是卻可以幫助對這兩個名字不太明白的人很快理解其區別。當然，如果解釋更形象一點的話，雲計算相當於我們的計算機和操作系統，將大量的硬體資源虛擬化後在進行分配使用。
可以說，大數據相當於海量數據的閉碧和「資料庫」，通觀大數據領域的發展我們也可以看出，當前的大數據發展一直在向著近似於傳統資料庫體驗的方向發展，一句話就是，傳統資料庫給大數據的發展提供了足夠大的空間。
大數據的總體架構包括三層：數據存儲，數據處理和數據分析。數據先要通過存儲層存儲下來，然後根據數據需求和目標來建立相應的數據模型和數據分析指標體系對數據進行分析產生價值。
而中間的時效性又通過中間數據處理層提供的強大的並行計算和分布式計算能力來完成。三者相互配合，這讓大數據產生最終價值。
不看現在雲計算發展情況，未來的趨勢是：雲計算作為計算資源的底層，支撐著上層的大數據處理，而大數據的發展趨勢是，實時互動式的查詢效率和分析能力，借用Google一篇技術論文中的話：「動一下滑鼠就可以在妙極操作PB級別的數據」，確實讓人興奮不能止。