什么叫大数据 与云计算有何关系
大数据:难以用常规的数据库工具获取、存储、管理、分析的数据集合。
云计算:是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式。
海量数据上传到云平台后,大数据就会对数据进行深入分析和挖掘。说到大数据,就不得不讲云计算。这些数据是怎么计算,怎么处理的,就和云计算分不开家。云计算是提取大数据的前提,强大的云计算能力,对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。云计算技术就是一个容器,大数据正是存放在这个容器中的水,大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。
如今,两种主流技术已成为IT领域关注的焦点-大数据和云计算。根本不同的是,大数据只涉及处理海量数据,而云计算则涉及基础架构。但是,大数据和云技术提供的简化功能是其被大量企业采用的主要原因。例如,亚马逊的“ Elastic Map Reduce”演示了如何利用Cloud Elastic Computes的功能进行大数据处理。
两者的结合为组织带来了有益的结果。更不用说,这两种技术都处于发展阶段,但是它们的结合在大数据分析中利用了可扩展且具有成本效益的解决方案。
那么,我们可以说大数据与云计算完美结合吗?好吧,有数据点支持它。除此之外,还需要处理一些实时挑战。
大数据与云计算的关系
大数据和云计算这两种技术本身都是有价值的。 此外,许多企业的目标是将两种技术结合起来以获取更多的商业利益。两种技术都旨在提高公司的收入,同时降低投资成本。尽管Cloud管理本地软件,但大数据有助于业务决策。
让我们从这两种技术的基本概述开始!
大数据与云计算
大数据处理大量的结构化,半结构化或非结构化数据,以进行存储和处理以进行数据分析。大数据有五个方面,通过5V来描述
数量–数据量
种类–不同类型的数据
速度–系统中的数据流率
价值 –基于其中包含的信息的数据价值
准确性 –数据保密性和可用性
云计算以按需付费的模式向用户提供服务。云提供商提供三种主要服务,这些服务概述如下:
基础架构即服务(IAAS)
在这里,服务提供商将提供整个基础架构以及与维护相关的任务。
平台即服务(PAAS)
在此服务中,Cloud提供程序提供了诸如对象存储,运行时,排队,数据库等资源。但是,与配置和实现相关的任务的责任取决于使用者。
软件即服务(SAAS)
此服务是最便捷的服务,它提供所有必要的设置和基础结构,并为平台和基础结构提供IaaS。
大数据与云计算的关系模型云计算在大数据中的作用
请点击输入图片描述
大数据和云计算的关系可以根据服务类型进行分类:
IAAS在公共云中
IaaS是一种经济高效的解决方案,利用此云服务,大数据服务使人们能够访问无限的存储和计算能力。对于云提供商承担所有管理基础硬件费用的企业而言,这是一种非常经济高效的解决方案。
私有云中的PAAS
PaaS供应商将大数据技术纳入其提供的服务。因此,它们消除了处理管理单个软件和硬件元素的复杂性的需求,而这在处理TB级数据时是一个真正的问题。
混合云中的SAAS
如今,分析社交媒体数据已成为公司进行业务分析的基本参数。在这种情况下,SaaS供应商提供了进行分析的出色平台。
大数据与云计算有何关系?
因此,从以上描述中,我们可以看到,Cloud通过可伸缩且灵活的自助服务应用程序抽象了挑战和复杂性,从而启用了“即服务”模式。从最终用户提取海量数据的分布式处理时,大数据需求是相同的。
云中的大数据分析有多个好处。
改进分析
随着云技术的进步,大数据分析变得更加完善,从而带来了更好的结果。因此,公司倾向于在云中执行大数据分析。此外,云有助于整合来自众多来源的数据。
简化的基础架构
大数据分析是基础架构上一项艰巨的艰巨工作,因为数据量大,速度和传统基础架构通常无法跟上的类型。由于云计算提供了灵活的基础架构,我们可以根据当时的需求进行扩展,因此管理工作负载很容易。
降低成本
大数据和云技术都通过减少所有权来为组织创造价值。云的按用户付费模型将CAPEX转换为OPEX。另一方面,Apache降低了大数据的许可成本,该成本应该花费数百万美元来构建和购买。云使客户无需大规模的大数据资源即可进行大数据处理。因此,大数据和云技术都在降低企业成本并为企业带来价值。
安全与隐私
数据安全性和隐私性是处理企业数据时的两个主要问题。此外,当您的应用程序由于其开放的环境和有限的用户控制安全性而托管在Cloud平台上时,这成为主要的问题。另一方面,像Hadoop这样的大数据解决方案是一个开源应用程序,它使用了大量的第三方服务和基础架构。因此,如今,系统集成商引入了具有弹性和可扩展性的私有云解决方案。此外,它还利用了可扩展的分布式处理。
除此之外,云数据是在通常称为云存储服务器的中央位置存储和处理的。服务提供商和客户将与之一起签署服务水平协议(SLA),以获得他们之间的信任。如果需要,提供商还可以利用所需的高级安全控制级别。这可确保涵盖以下问题的云计算中大数据的安全性:
保护大数据免受高级威胁。
云服务提供商如何维护存储和数据。
有一些与服务级别协议相关的规则可以保护
数据
容量
可扩展性
安全
隐私
数据存储的可用性和数据增长
另一方面,在许多组织中,大数据分析被用来检测和预防高级威胁和恶意黑客。
虚拟化
基础架构在支持任何应用程序中都起着至关重要的作用。虚拟化技术是大数据的理想平台。像Hadoop这样的虚拟化大数据应用程序具有多种优势,这些优势在物理基础架构上是无法访问的,但它简化了大数据管理。大数据和云计算指出了各种技术和趋势的融合,这使IT基础架构和相关应用程序更加动态,更具消耗性和模块化。因此,大数据和云计算项目严重依赖虚拟化
如今,两种主流技术已成为IT领域关注的焦点-大数据和云计算。根本不同的是,大数据只涉及处理海量数据,而云计算则涉及基础架构。但是,大数据和云技术提供的简化功能是其被大量企业采用的主要原因。例如,亚马逊的“ Elastic Map Reduce”演示了如何利用Cloud Elastic Computes的功能进行大数据处理。
两者的结合为组织带来了有益的结果。更不用说,这两种技术都处于发展阶段,但是它们的结合在大数据分析中利用了可扩展且具有成本效益的解决方案。
那么,我们可以说大数据与云计算完美结合吗?好吧,有数据点支持它。除此之外,还需要处理一些实时挑战。
大数据与云计算的关系
大数据和云计算这两种技术本身都是有价值的。 此外,许多企业的目标是将两种技术结合起来以获取更多的商业利益。两种技术都旨在提高公司的收入,同时降低投资成本。尽管Cloud管理本地软件,但大数据有助于业务决策。
让我们从这两种技术的基本概述开始!
大数据与云计算
大数据处理大量的结构化,半结构化或非结构化数据,以进行存储和处理以进行数据分析。大数据有五个方面,通过5V来描述
数量–数据量
种类–不同类型的数据
速度–系统中的数据流率
价值 –基于其中包含的信息的数据价值
准确性 –数据保密性和可用性
基础架构即服务(IAAS)
平台即服务(PAAS)
软件即服务(SAAS)
IAAS在公共云中
私有云中的PAAS
混合云中的SAAS
改进分析
简化的基础架构
降低成本
安全与隐私
保护大数据免受高级威胁。
云服务提供商如何维护存储和数据。
数据
容量
可扩展性
安全
隐私
数据存储的可用性和数据增长
虚拟化
云计算以按需付费的模式向用户提供服务。云提供商提供三种主要服务,这些服务概述如下:
在这里,服务提供商将提供整个基础架构以及与维护相关的任务。
在此服务中,Cloud提供程序提供了诸如对象存储,运行时,排队,数据库等资源。但是,与配置和实现相关的任务的责任取决于使用者。
此服务是最便捷的服务,它提供所有必要的设置和基础结构,并为平台和基础结构提供IaaS。
大数据与云计算的关系模型云计算在大数据中的作用
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大数据和云计算的关系可以根据服务类型进行分类:
IaaS是一种经济高效的解决方案,利用此云服务,大数据服务使人们能够访问无限的存储和计算能力。对于云提供商承担所有管理基础硬件费用的企业而言,这是一种非常经济高效的解决方案。
PaaS供应商将大数据技术纳入其提供的服务。因此,它们消除了处理管理单个软件和硬件元素的复杂性的需求,而这在处理TB级数据时是一个真正的问题。
如今,分析社交媒体数据已成为公司进行业务分析的基本参数。在这种情况下,SaaS供应商提供了进行分析的出色平台。
大数据与云计算有何关系?
因此,从以上描述中,我们可以看到,Cloud通过可伸缩且灵活的自助服务应用程序抽象了挑战和复杂性,从而启用了“即服务”模式。从最终用户提取海量数据的分布式处理时,大数据需求是相同的。
云中的大数据分析有多个好处。
随着云技术的进步,大数据分析变得更加完善,从而带来了更好的结果。因此,公司倾向于在云中执行大数据分析。此外,云有助于整合来自众多来源的数据。
大数据分析是基础架构上一项艰巨的艰巨工作,因为数据量大,速度和传统基础架构通常无法跟上的类型。由于云计算提供了灵活的基础架构,我们可以根据当时的需求进行扩展,因此管理工作负载很容易。
大数据和云技术都通过减少所有权来为组织创造价值。云的按用户付费模型将CAPEX转换为OPEX。另一方面,Apache降低了大数据的许可成本,该成本应该花费数百万美元来构建和购买。云使客户无需大规模的大数据资源即可进行大数据处理。因此,大数据和云技术都在降低企业成本并为企业带来价值。
数据安全性和隐私性是处理企业数据时的两个主要问题。此外,当您的应用程序由于其开放的环境和有限的用户控制安全性而托管在Cloud平台上时,这成为主要的问题。另一方面,像Hadoop这样的大数据解决方案是一个开源应用程序,它使用了大量的第三方服务和基础架构。因此,如今,系统集成商引入了具有弹性和可扩展性的私有云解决方案。此外,它还利用了可扩展的分布式处理。
除此之外,云数据是在通常称为云存储服务器的中央位置存储和处理的。服务提供商和客户将与之一起签署服务水平协议(SLA),以获得他们之间的信任。如果需要,提供商还可以利用所需的高级安全控制级别。这可确保涵盖以下问题的云计算中大数据的安全性:
有一些与服务级别协议相关的规则可以保护
另一方面,在许多组织中,大数据分析被用来检测和预防高级威胁和恶意黑客。
基础架构在支持任何应用程序中都起着至关重要的作用。虚拟化技术是大数据的理想平台。像Hadoop这样的虚拟化大数据应用程序具有多种优势,这些优势在物理基础架构上是无法访问的,但它简化了大数据管理。大数据和云计算指出了各种技术和趋势的融合,这使IT基础架构和相关应用程序更加动态,更具消耗性和模块化。因此,大数据和云计算项目严重依赖虚拟化
大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 大数据的4V特点:Volume、Velocity、Variety、Veracity。大的数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。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。 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,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。 虽然上面的一句话解释不是非常的贴切,但是可以帮助你简单的理解二者的区别。另外,如果做一个更形象的解释,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),开源的云平台最有活力的就是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商业化最强的公司,Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导)的Impala也出现了。 整体来看,未来的趋势是,云计算作为计算资源的底层,支撑着上层的大数据处理,而大数据的发展趋势是,实时交互式的查询效率和分析能力,借用Google一篇技术论文中的话,“动一下鼠标就可以在秒级操作PB级别的数据”难道不让人兴奋吗?(田原)
1)大数据和云计算的概念区别:大数据说的是一种移动互联网和物联网背景下的应用场景,各种应用产生的巨量数据,需要处理和分析,挖掘有价值的信息;云计算说的是一种技术解决方案,就是利用这种技术可以解决计算、存储、数据库等一系列IT基础设施的按需构建的需求,两者并不是同一个层面的东西。
(2)大数据与云计算的关系那么上面说了大数据和云计算的区别,两者之间又有着非常紧密的联系,大数据是云计算非常重要的应用场景,而云计算则为大数据的处理和数据挖掘都提供了最佳的技术解决方案。
大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作,大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。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,大数据指的海量的数据 一般日处理 PB级别以上,一般用于挖掘,分析,做一些智能商业板块。
捋一捋大数据,云,云计算,不再云里雾里到底是个什么关系呢?
局版刺五: 云计算是一种大数据计算平台,云计算技术的诞生使得大数据计算处理成为一种可能,云计算是区别以往的单台计算机的计算,以往单台计算机的计算能力不能够去处理大数据,云计算使得计算能力变得不是瓶颈.
舟山市19215322866: 大数据是什么 云计算又是什么 这两者有关联吗 - ?
局版刺五: 1、从理论角度来看,二者属于不同层次的事情,云计算研究的是计算问题,大数据研究的是巨量数据处理问题,而巨量数据处理依然属于计算问题的研究范围,因此,从这个角度来看,大数据是云计算的一个子领域;2、从应用角度来看,大数据是云计算的应用案例之一,云计算是大数据的实现工具之一.综上,大数据与云计算既有不同又有联系,但在现实中,由于大数据处理时为了获得良好的效率和质量,常常采用云计算技术,因此,大数据与云计算便常常同时出现于人们的眼前,从而造成了人们的困惑.
舟山市19215322866: 什么叫大数据,与云计算有何关系 - ?
局版刺五: 对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义.“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产.麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获...
舟山市19215322866: 大数据和云计算是何关系? - ?
局版刺五: 物联商业网提到,做一个直白解释就是:云计算是硬件资源的虚拟化;大数据是海量数据的高效处理.
舟山市19215322866: 大数据和云计算之间是什么关系 - ?
局版刺五: 没有关系的. 云计算就是一个虚拟服务器. 大数据是指拥有海量数据,并具备分析能力.
舟山市19215322866: 大数据和云计算之间有什么关系知乎50 ?
局版刺五: 云计算是利用软硬件技术使用计算机的闲置计算能力或者利用计算机集群实现强大的计算能力,大数据是说对于数据的收集,清洗,提取然后分析归类利用,大数据的分析和处理会用到云计算的技术,简单来说就是这样.
舟山市19215322866: 大数据和云计算之间有什么关系 知乎 - ?
局版刺五: 捋一捋大数据,云,云计算,不再云里雾里到底是个什么关系呢?
舟山市19215322866: 云计算和大数据啥关系,有啥区别,哪个发展前景好 - ?
局版刺五: 1、云计算是通过互联网提供全球用户计算力、存储服务,为互联网信息处理提供硬件基础.2、大数据运用日趋成熟的云计算技术从浩瀚的互联网信息海洋中获得有价值的信息进行信息归纳、检索、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,无法实现大数据存储与计算 大数据是应用,没有大数据,云计算就缺少了目标与价值4、两者都需要人工智能的参与,人工智能是互联网信息系统有序化后的一种商业应用.这才是:云计算与大数据真正的出口!就目前来说,大数据最热门.
舟山市19215322866: 大数据云计算是什么关系 - ?
局版刺五: 你好,大数据(big data),是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合.大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值).从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分.大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构.它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术.
舟山市19215322866: 云计算与大数据有什么联系 - ?
局版刺五: 大数据的本质就是利用计算机集群来处理大批量的数据,大数据的技术关注点在于如何将数据分发给不同的计算机进行存储和处理.云计算的本质就是将计算能力作为一种较小颗粒度的服务提供给用户,按需使用和付费,体现了:经济性:不需...