大數據雲起來
1. 能將大數據和雲計算很好的運用起來嗎
可以的
本質上復講，雲制計算強調的是計算能力;而大數據強調的是處理、計算的對象。然而二者並不是孤立存在的，而是相互關聯的。大數據所提供給用戶的服務還是需要對數據的處理，然後得到處理後的結果，主要還是落腳在對數據的加工上;雲計算中的重要組成部分基礎設施，即基礎設施主要還是存儲設備，所以兩者密不可分。
雲計算能力以及它的分布式結構為大數據的商業模式提供了實現的可能。「大數據」要求能夠處理幾乎所有類型的海量數據，例如文檔、圖片、視頻、音頻、微博、電子郵件等，而且要求處理的速度非常高，幾乎是實時的。而且這種大量數據的計算要求必須是面向最普通的用戶的，所以必須是廉價的。它所應用的基礎的硬體設施都是最低成本的。而雲計算正是利用了這些價格低廉的基礎設施，使得用戶能夠按照提出的需求獲得相應的服務，雲計算的這種分配機制完全的滿足了上面說到的大數據系統中海量的、多種數據類型的數據的處理和存儲要求。雲計算技術使得大數據的實現成為可能。
2. 什麼叫大數據，與雲計算有何關系。
1，大數據（big data），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
2，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。
他倆之間的關系你可以這樣來理解，雲計算技術就是一個容器，大數據正是存放在這個容器中的水，大數據是要依靠雲計算技術來進行存儲和計算的。
(2)大數據雲起來擴展閱讀：
大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
雲計算的關鍵詞在於「整合」，無論你是通過現在已經很成熟的傳統的虛擬機切分型技術，還是通過google後來所使用的海量節點聚合型技術，他都是通過將海量的伺服器資源通過網路進行整合，調度分配給用戶，從而解決用戶因為存儲計算資源不足所帶來的問題。
大數據正是因為數據的爆發式增長帶來的一個新的課題內容，如何存儲如今互聯網時代所產生的海量數據，如何有效的利用分析這些數據等等。
大數據的趨勢：
趨勢一：數據的資源化
何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。
趨勢二：與雲計算的深度結合
大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
趨勢三：科學理論的突破
隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。
參考資料：網路-大數據網路-雲數據
3. 大數據學起來容易還是雲計算容易啊
二者可以說是一體兩面的，學習難度上大數據稍微簡單些。
大數據領域的人才需求主要圍繞大數據的產業鏈展開，涉及到數據的採集、整理、存儲、安全、分析、呈現和應用，崗位多集中在大數據平台研發、大數據應用開發、大數據分析和大數據運維等幾個崗位。
大數據本身除了要有數據、採集、匯聚一定量的數據之外，更重要的是數據的處理、挖掘、分析、可視化、應用這樣一整套的過程。
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。
二者關系：
大數據常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要分布式處理框架來向數十、數百或甚至數萬的電腦分配工作。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。
可以說，雲計算充當了工業革命時期的發動機的角色，而大數據則是電。
4. 雲計算和大數據到底是個什麼關系一直沒搞明白
關於大數據和雲計算的關系人們通常會有誤解。而且也會把它們版混起來說，分別做一權句話直白解釋就是：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。
整體來看，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。
5. 什麼叫大數據，與雲計算有何關系
大數據（來big data），是指無法在可承自受的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。 大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。 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。
6. 什麼叫大數據 與雲計算有何關系
大數據(big data)，或稱巨量資料，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。大的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。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理(MPP)資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。 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。 雖然上面的一句話解釋不是非常的貼切，但是可以幫助你簡單的理解二者的區別。另外，如果做一個更形象的解釋，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之後再進行分配使用，在雲計算領域目前的老大應該算是Amazon，可以說為雲計算提供了商業化的標准，另外值得關注的還有VMware（其實從這一點可以幫助你理解雲計算和虛擬化的關系），開源的雲平台最有活力的就是Openstack了； 大數據相當於海量數據的「資料庫」，而且通觀大數據領域的發展也能看出，當前的大數據處理一直在向著近似於傳統資料庫體驗的方向發展，Hadoop的產生使我們能夠用普通機器建立穩定的處理TB級數據的集群，把傳統而昂貴的並行計算等概念一下就拉到了我們的面前，但是其不適合數據分析人員使用（因為MapRece開發復雜），所以PigLatin和Hive出現了（分別是Yahoo！和facebook發起的項目，說到這補充一下，在大數據領域Google、facebook、twitter等前沿的互聯網公司作出了很積極和強大的貢獻），為我們帶來了類SQL的操作，到這里操作方式像SQL了，但是處理效率很慢，絕對和傳統的資料庫的處理效率有天壤之別，所以人們又在想怎樣在大數據處理上不只是操作方式類SQL，而處理速度也能「類SQL」，Google為我們帶來了Dremel/PowerDrill等技術，Cloudera（Hadoop商業化最強的公司，Hadoop之父cutting就在這里負責技術領導）的Impala也出現了。 整體來看，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秒級操作PB級別的數據」難道不讓人興奮嗎？（田原）
7. 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。
8. 大數據和雲計算的區別
雲計算和大數據的區別是什麼？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。
大數據技術是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
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。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。
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之後再進行分配使用，在雲計算領域目前的老大應該算是Amazon，可以說為雲計算提供了商業化的標准，另外值得關注的還有VMware(其實從這一點可以幫助你理解雲計算和虛擬化的關系)，開源的雲平台較有活力的就是Openstack了。
大數據相當於海量數據的「資料庫」，而且通觀大數據領域的發展也能看出，當前的大數據處理一直在向著近似於傳統資料庫體驗的方向發展，Hadoop的產生使我們能夠用普通機器建立穩定的處理TB級數據的集群，把傳統而昂貴的並行計算等概念一下就拉到了我們的面前，但是其不適合數據分析人員使用(因為MapRece開發復雜)，所以PigLatin和Hive出現了(分別是Yahoo!和facebook發起的項目，說到這補充一下，在大數據領域Google、facebook、twitter等前沿的互聯網公司作出了很積極和強大的貢獻)，為我們帶來了類SQL的操作，到這里操作方式像SQL了，但是處理效率很慢，絕對和傳統的資料庫的處理效率有天壤之別，所以人們又在想怎樣在大數據處理上不只是操作方式類SQL，而處理速度也能「類SQL」，Google為我們帶來了Dremel/PowerDrill等技術，Cloudera(Hadoop商業化較強的公司，Hadoop之父cutting就在這里負責技術領導)的Impala也出現了。