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1 # 一零言
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2 # 小熊社長
大資料
大資料的話，顧名思義，就是海量的資料。透過這對這些海量的資料進行資料抽取、清洗、分析等操作，從其中抽取出有利的內容出來。簡言之，從各種各樣型別的資料中，快速獲得有價值資訊的能力，就是大資料技術。明白這一點至關重要，也正是這一點促使該技術具備走向眾多企業的潛力。
雲計算
雲計算比如：一個小微初創企業最開始業務量很少，只用了一臺伺服器資源，而後面隨著業務量的增加，慢慢需要更多的伺服器資源。那麼透過雲計算可以更加方便的預測到相應的資源增長趨勢。雲計算甚至可以讓你體驗每秒10萬億次的運算能力，擁有這麼強大的計算能力可以模擬核爆炸、預測氣候變化和市場發展趨勢。使用者透過電腦、筆記本、手機等方式接入資料中心，按自己的需求進行運算。
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3 # 愛車愛尚車
謝邀，雲計算更像是計算能力的輸出方式，大資料更像是資產，大資料亦或者更像是一種新的運營思路，以資料的視角來更好的促進業務的增長，彈性計算是雲計算的最核心的特點，其主要為了降低企業經營成本，雲計算有很多層面，分儲存、計算等不同，在業務增長高峰期可以熱拔插方式來動態調整機器等資源來支援業務的增長，在低谷期適當撤銷機器等其他資源來以最小成本最大化支援業務增長。
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4 # IT大資料科技
大資料就是海量的資料，級別到了PB.TB級別啦！而且一臺機器根本就儲存不下這麼大的資料啦！需要採取分散式的儲存來完成。像現在的hadoop技術中的hdfs模組，就是採用分散式儲存的，而且有3個副本來保證資料的安全性。如果你要操作這些資料，完全可以採取平行計算的方式來操作資料，而且大資料在傳統的關係型資料庫中，查的時候需要的時間很長，但是在大資料技術中像hive去查的需要的只是幾秒，甚至更少。而且大資料技術的特點一般都是分散式，高吞吐量，有延遲低的也有延遲高的，也有實時處理技術等。雲計算我給大家舉個通俗易懂的例子，相信大家都用過百度雲盤，360雲盤，騰訊雲盤，華為雲盤等，它是基於網際網路的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及透過網際網路來提供動態易擴充套件且經常是虛擬化的資源。
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5 # 弱電通訊
很好理解呀，他們之間是包容的關係，雲計算的關鍵在於“整合”，透過將海量的伺服器資源透過網路進行整合，排程分配給使用者；大資料就是巨量資料，指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程最佳化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。
簡單的比喻下它們之間的關係：雲計算技術就是一個容器，裡面可以存放很多資源物品，大資料就是資源物品，儲存於雲計算內，依靠雲計算來進行儲存和計算的。
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6 # 縱情嬉戲天地間真身
整體屬於用網際網路思維，梳理分析人的言行，統計大機率走向！
人的世界集合，對人人眾的分析顯得必要，迫切，因為人的動向，決定著很多事物的走向！
遊戲自然需要，瞭解遊戲的參與者！
但，看過鄧小平當年訪問美國汽車自動化車間時，他的一個疑慮，如果機器完全取代了人，那麼中國那麼多人閒了，我該怎麼辦？美國的商人瘋了，因為他們的思路太窄了，領導者考慮的問題，那是有高度的，華人口這麼多，需要虛擬經濟，更需要實體經濟！
轉虛務實不是那些個一根筋的網際網路技術人員能想明白的，誰說好東西，換個地方還是好東西？
回覆列表
雲計算和大資料不是一種東西，可以分開來看，下面由我來給你說道說道：
雲計算是何方妖孽？所謂雲計算就是實現硬體資源的虛擬化，以前公司需要自己搭建機房，買各種裝置，然後安排專門的運維去機房維護裝置。我去過一些小型的機房，給我的感覺非常吵，待了半個小時我就待不下去了。
雲計算的出現解決了機房的問題，一個初創公司只需要在雲計算服務提供商的平臺購買雲服務並在這個的基礎上搭建執行自己的應用服務，並且對於小型應用來說，雲服務的購買比自己買實體裝置划算太多，雲計算能力的彈性伸縮能力，一定是想用多少就是多少，不用的時候就不要。
雲計算就是透過 Internet（“雲”）交付伺服器、儲存空間、資料庫、網路、軟體和分析等計算服務。提供這些計算服務的公司稱為雲提供商，他們通常基於使用者使用對雲計算服務進行收費，類似於家用水電的計費方式。
大資料大資料的理念出現不算太長時間，所謂大資料，是一種規模大到在獲取、儲存、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力範圍的資料集合，具有海量的資料規模、快速的資料流轉、多樣的資料型別和價值密度低四大特徵。
透過對大資料的處理分析可以使資料增值，前段時間滴滴利用大資料殺熟的事件說明了商人們利用大資料可能對使用者並不是太友好。利用大資料可以方便行為決策，比如透過分析不同地區居民的歷年的購買力來推斷未來什麼產品是火熱的。
雲計算與大資料的愛恨情仇現在一般都會講雲計算與大資料結合起來，雲計算是可以採用分散式計算等高效分析資料，幫助大資料將一堆堆雜亂資訊轉化成經濟效益。
1.大資料處理可以基於雲計算平臺（如IaaS，容器）。
2.大資料處理也可以作為一種雲計算的服務，如AWS的EMR（Amazon Elastic MapReduce ）阿里雲的ODPS（Open Data ProcessingService）。
利用雲計算平臺所提供的的現有的服務，可以有效的幫助自己進行大資料的處理，減少自己在提供處理服務前的準備工作。