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细数大数据与云计算之间爱恨情仇
作者:西安大数据平台开发 | 转载 来源:西安大数据平台开发 | 时间:2018年10月12日| 点击:0次 | 【评论】

一般情况下,我们在说大数据的时候会不自觉地想到云计算,反之也会想到大数据,似乎这两个东西本来就是一体的,而且,如果是非技术的人员,就可能比较难理解二者之间的相互关系。

对于云计算,现在差不多能找到100种解释,但其中最被人们认可的是莫过于美国国家标准与技术研究院(NIST)对云计算提出的定义了:它是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问, 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络,服务器,存储,应用软件,服务),这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。当然对于这样的解释,对于非专业人士还是很难理解的。简单来说,它是抛弃了传统的硬件,是一种基于网络的虚拟的存储方式,同时它具备共享和管理功能。

大数据

当下它最常见的一种应用方式就是我们用的网盘,我们使用的网盘容量越大就需要向商家付出更高额的利润。这也就是前面说的’按使用量付费’。可以说云计算是分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡、热备份冗余等传统计算机和网络技术发展融合的产物。

    大数据的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,但是在工实际中它必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。也就是说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。

    大数据技术的真正意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的"加工能力",通过"加工"实现数据的"增值"。可以说,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。它们就像是一枚硬币的正反两面,密不可分。人们通常把他们联想在一起是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。

    其实,新时代的下,互联技术的发展,大数据的是一个时代的必然产物,于此同时,必然会衍生出诸多相关,云计算是一个,人工智能也是一个,物联网还是。可以说,大数据并不孤单,它不但触及到各行各业,还有自己独特的圈子,它们一起融合发展,不断进步,构成了新时代互联网行业的异彩纷呈。

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【全文完】
关键词标签: 大数据 云计算 
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