大数据和云计算有什么关系吗？

大数据与云计算经常联系到一起，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。

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，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术，随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。

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，由于大数据处理是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。
大数据和云计算各有不同的关注点，但是在技术体系结构上，都是以分布式存储和分布式计算为基础，所以二者之间的联系也比较紧密。

总结，不管云计算怎样去变化，必然需要依托数据中心实现落地。可以说，云计算是数据中心“叶子”，云计算通过“光合作用”促进数据中心的发展，而数据中心得壮大又为云计算发展提供了坚实的基础，这二者起到相互依存，互相促进的作用。

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？

大数据和云计算有什么差别？怎么学好大数据？大数据时代，中国IT环境也将面临重新洗牌，不仅仅是企业，更是程序员们转型可遇而不可求的机遇。大数据作为互联网发展的主要方向，大数据人才也将是未来的高薪贵族。

　　在接触大数据之前，自己对于大数据的概念还很模糊，对于大数据和云计算的差别还是很不清楚，学习到现阶段，总结了大数据的几个要点：

　　1)大数据主要侧重于数据的处理，流数据、批量数据、图计算等。在数据处理过程中，批量的数据处理的代表工具是Hadoop，流数据的数据处理代表的是Storm技术。

　　2)无论是Hadoop还是Spark的架构原理都侧重于分为三部分：资源的管理、服务计算状态的监控、服务的运行。把数据处理、数据处理监控和资源管理分开，可以更容易地进行分布式系统的扩展。

　　3)主要从数据的存储、数据的处理和数据的应用三个方面进行介绍，每一个方面结合现在的热门工具进行实情实景的分析。

　　大家在学习大数据技术的时候，一定不要忽视时间的概念，无限的延长自己的学习时间，就有可能错过良好的机遇，所以在保证自己学习质量的同时，也要尽量缩短掌握大数据技术的时间!

大数据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。
云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。