大数据云计算是什么意思 大数据和云计算有什么关系？
大数据和云计算有什么关系？
在理解大数据和云计算之间的关系之前，我们需要分别理解这两个概念。
大数据是指所涉及的数据量太大，无法通过当前主流软件工具检索、管理、处理、整理成能够帮助企业在合理时间内做出更积极决策的信息。简单的理解就是对海量数据的有效处理。
云计算是硬件资源的虚拟化，云计算相当于我们的计算机和操作系统，大量的硬件资源在分配之前都会被虚拟化。
本质上，云计算强调计算，而数据是计算的对象。二者是动态与静态的关系。但大数据需要处理数据的能力，如数据采集、清洗、转换、统计等，云计算为大数据处理提供了良好的平台，是唯一可行的大数据处理方式。两者在静态中都是动态的，在动态中都是静态的。云计算是基础设施，大数据可以利用云计算的存储能力来保存数据，计算能力来计算。云计算需要大数据，大数据需要云计算，云计算可以为大数据提供强大的存储和计算能力，可以更快速地处理大数据的丰富信息，更方便地提供服务；而来自大数据的业务需求可以为云计算的实施找到更多更好的实际应用，大数据与云计算的结合可以相辅相成，相辅相成，发挥各自优势，为社会做出更大贡献。
如何通俗的理解云计算和大数据？
谢谢。这两个词是热词。你可以在互联网上的任何搜索中找到很多关于云计算和大数据的解释。如果你想深入研究它们，你可以看到它们。这里有一个通俗的解释来帮助初学者理解。
要理解云计算，我认为最重要的是理解它的技术本质。如今，云计算技术层出不穷，但却离不开一个根本目的，那就是整合多种计算资源，俗称资源池，让用户可以像使用计算机一样进行部署、调度和管理。如果任何设备出现故障，都不会影响其支持的各种it系统的运行。为了实现这一点，我们需要各种技术手段，比如虚拟化。至于IAAs、PAAS和SaaS，都是在此基础上对外销售的一种服务类型，即销售名称。例如，IAAs是把最基本的计算资源直接卖给用户，相当于卖给你一台没有安装任何东西的电脑；PAAS是在这台电脑上安装操作系统和中间件，但没有应用软件，然后卖给用户；SaaS是卖给你一台有操作系统的电脑，安装各种中间件和应用软件。
大数据的本质是使用所有数据（包括各种数据）并直接分析。大数据的“大”首先体现在“全”和“多”（我认为这是大数据所谓的“4V”或“5V”特征中最重要的一个）。大数据在今天很流行，因为过去很难做到这一点。例如，过去我们只能处理结构化数据，但今天我们可以处理结构化数据，以及文本、视频和语音等非结构化信息。同样，过去我们只能处理抽样数据，但今天我们可以全面处理。而这一切得益于科技的发展，因为今天我们拥有巨大的计算能力、廉价的存储空间和无处不在的网络，以及各种各样的数据采集设备（手机、物联网），使我们拥有各种各样的数据，当然还有各种各样的软件（如Hadoop、spark等），这一切是可能的。显然，这一变化意义重大。它使我们对世界有了更深的了解，并产生了许多前所未有的商业模式。
大数据的本质是利用计算机集群处理大量数据。大数据的技术重点是如何将数据分发到不同的计算机上进行存储和处理。云计算的本质是将计算能力作为一种小颗粒服务提供给用户，可以按需使用和付费，体现为：经济、无需购买整个服务器、快捷、即时使用、无需长期购买和安装、部署灵活，随着业务的增长，可以购买更多的计算资源，你可以在需要的时候买一台几十个小时的服务器，计算就自动完成了发布，不需要通过人来完成资源的分配和部署，通过API可以自动创建虚拟机等服务。云计算的技术重点是如何在一套软硬件环境中为不同的用户提供服务，使不同的用户彼此看不见，隔离资源，保证每个用户的服务质量。在大数据与云计算的关系中，两者都侧重于资源调度。大数据处理可以基于云计算平台（如IAAs、container）。大数据处理也可以作为云计算服务，如AWS的EMR（Amazon elastic MapReduce）和阿里云的ODPs（open data processing service）。
什么是云大数据？
作为一名it从业者，让我来回答这个问题。
首先，大数据和云计算领域存在大量人才缺口，很多岗位附加值相对较高。随着工业互联网的发展，未来行业需要大量的大数据和云计算专业人才，选择学习大数据和云计算相关技术将有更好的就业前景。
虽然大数据、云计算领域人才缺口较大，但相关岗位的就业门槛相对较高。一方面，目前大数据相关技术还处于应用的初级阶段，因此行业需要更多具有一定创新能力的高端人才。因此，目前研究生在大数据方向都有比较好的就业表现，其中大数据是最重要的这对于大数据分析类岗位来说尤其如此，这些岗位往往对人才水平有较高的要求。
大数据在工业领域的应用场景很多，但在大数据全面应用之前，必须完成云计算的普及。与大数据相比，云计算的岗位往往主要集中在IT互联网行业。例如，大量的云计算平台基于云计算提供各种计算服务需要大量的专业人才，但是这些岗位对从业者来说非常重要，他们也有较高的门槛要求。
从技术架构的角度来看，大数据和云计算并没有分开，但它们的关注点是不同的。云计算主要提供服务支持，而大数据主要完成数据的价值，各自的价值空间非常大。从目前的技术发展趋势来看，云计算正朝着智能云和全栈云方向发展。这一过程还需要大量的技术人员。
最后，对于初学者来说，学习大数据和云计算一定要结合自己的知识结构来选择细分的方向，同时要注意技术和场景的结合。
大数据云计算就业难度大不大？
1. 云计算是通过互联网为全球用户提供计算能力和存储服务，为互联网信息处理提供硬件基础。
2. 大数据利用日益成熟的云计算技术，从海量的互联网信息中获取有价值的信息，用于信息的归纳、检索和整合，为互联网信息处理提供软件基础。
3. 他们的关系：
云计算是基础。没有云计算，大数据的存储和计算就无法实现
大数据是一种应用。没有大数据，云计算就缺乏目标和价值观。两者都需要人工智能的参与，这是互联网信息系统有序后的商业应用。这才是云计算和大数据的真正出口
！5. 而商业智能中的智能又从何而来？其中一种方法是利用大数据工具对大量数据进行处理，得出相关结论，并从这些相关性中得到答案。因此，大数据是商业智能的工具。大数据需要分析大量的数据，这对系统的计算能力和处理能力要求非常高。传统的方式是需要一台超级计算机来处理，但这就导致了计算能力空时闲置，忙时不够的问题，云计算的弹性扩展和横向扩展的模式非常适合计算能力随需应变的呼唤。因此，云计算为大数据提供了计算能力和资源的物质基础。
6. 进化路径：云计算、大数据和人工智能
如果有人只讲人工智能，而不讲云计算和大数据，如果不是技术骗子或装懂的傻瓜
我不知道三者之间的关系是否清晰。
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云计算和大数据哪个发展前景好？
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