云计算与大数据有什么联系云计算和大数据概述云计算（云计算）是基于互联网的相关服务的添加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网交付动态可扩展且通常是虚拟化的资源。 云是网络和互联网的隐喻。 过去，云经常被用来用图表来表示电信网络，后来也被用来表示互联网和底层基础设施的抽象。 狭义的云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，广义的云计算是指通过网络以按需、易于扩展的方式获取所需的资源。 服务，是指通过网络按需且易于扩展的方式获取您所需要的服务。 此类服务可以是IT、软件、互联网相关或其他服务。 这意味着算力也可以作为商品通过互联网进行流通。
大数据，即海量数据，是指数据量大到无法通过当前主流软件信息更积极的目的在合理的时间内捕获、管理、处理并组织成有用信息的数据。 公司的业务决策。 大数据的4V特征：Volume、Velocity、Variation和Veracity。
从技术角度来看，大数据和云计算的关系就像同一枚硬币的两面密不可分。 大数据无法由单台计算机处理，必须采用分布式计算架构。 其特点在于海量数据的挖掘，但必须依赖分布式处理、分布式数据库、云存储和云计算虚拟化技术。
大数据管理，分布式文件系统，如Hadoop、Mapre duce数据切分并同时访问执行，SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL接口支持，利用云计算构建下一代大数据；计算机技术计算机仓库已成为热门话题。 从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：
1．标准机箱能最大程度地完成特定任务。
2.配置更合理，速度更快。 存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络的均衡设计，以及数据仓库访问的优化设计，比传统同类平台高出一个数量级以上。
3.总能耗较低。 对于相同的计算任务，能耗是最低的。
4.系统更加稳定可靠。 它可以消除各种单点故障并统一组件或设备的质量和标准。
5.管理和维护成本低。 数据收集的日常管理完全集成。
6可规划、可预测的系统扩展和升级路线图。
云计算与大数据的关系
简单来说：云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是海量数据的高效处理。 虽然这个解释并不完全恰当，但是可以帮助不理解这两个名字的人快速理解其中的区别。 当然，如果解释得更形象一些的话，云计算对应的是我们的电脑和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化，然后分配使用。
可以说，大数据对应的是海量数据的“数据库”。 纵观大数据领域的发展，我们也可以看到，当前大数据的发展已经朝着一个方向发展。 与传统数据库的经历类似一句话就是，传统数据库为大数据的发展提供了足够的空间。
大数据整体架构包括数据存储、数据处理和数据分析三层。 数据首先要通过存储层进行存储，然后根据数据需求和目标建立相应的数据模型和数据分析指体系，对数据进行分析以产生价值。
中间时效性是通过中间计算层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来实现的。 三者协同作用，让大数据产生最终价值。
无论目前云计算的发展如何，未来的趋势是：云计算作为底层的计算资源，支撑上层大数据的处理，大数据的发展趋势是真实的——时间交互式查询效率和分析功能，借用Google一篇科技文章的话：“只需动动鼠标，就可以在Miaji中进行PB级别的操作。 ”

云计算和大数据有什么关系

一般来说，谈云计算的时候，谈大数据、人工智能、改进数据的时候，谈人工智能的时候都会提到云计算。 三者相辅相成，密不可分。 云计算和大数据有什么区别？关系？

1.云计算通过互联网向全球用户提供计算能力和存储服务，为互联网信息处理提供硬件基础。

2．云计算在大数据的运用上越来越成熟。 技术从浩瀚的网络信息海洋中获取有价值的信息，进行信息汇总、搜索、整合，为网络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，就无法实现大数据的存储和计算

大数据是一种应用。 没有大数据，云计算就缺乏目标和价值

4。 两者都需要人工智能的参与，也就是互联网信息系统订购后的商业应用。 这才是云计算、大数据真正的出口。

5．商业智能中的智能从何而来？

方法之一就是利用大数据作为工具，处理大量数据，得出相关结论，并从这些相关性中得到答案。 因此，大数据是商业智能的工具。 大数据需要对大量数据进行分析，这对系统的计算能力和处理能力要求非常高。 传统方法需要超级计算机处理，但在空闲或繁忙时计算能力不足。 云计算的弹性扩展和水平扩展模式适合计算能力的需求