云计算大数据的基本原理
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1.数据在云端
“云计算”将大规模的计算机阵列连接成一个社会组织，为全世界的用户提供计算机服务。 作为信息技术发展的重要转折点，云计算的发展将使互联网的计算架构从“服务器+客户端”向“云服务+客户端”发展。 基于计算机的生产模式最终将改变人们收集信息、共享内容和相互交流的方式。 个人是否拥有计算机、是否购买并安装大量软件包都不再重要。 在电脑上面。 所需要的只是访问“云服务”。 完成。
2.高可靠性和灵活性
“云”采用数据多副本、容错、计算节点容量同构替换等措施，保证服务的高可靠性。 同时，云计算不针对特定应用，可以构建千变万化的应用等。 “云”可以支持许多不同应用程序同时运行。
3.高扩展性和按需服务
“云”的规模可以动态扩展以满足需求满足应用和用户规模的发展需求，用户还可按需购买自来水、电、煤气等，并开具发票。
4.价格便宜、方便
由于“云”特殊的防错措施，成本极其低廉节点组成云集中化、自动化管理“云”的中心性“云”让用户无需承担不断增加的数据中心管理成本。 云的灵活性相比传统系统大大提高了资源利用率，因此对于用户来说完全可以。 享受“云”。 “成本优势。 同时，云计算对终端的要求非常低，使用非常方便，用户不需要购买昂贵的终端。
5.数据共享
云计算可以轻松地在不同设备之间共享数据和应用程序
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⒉什么是云计算?什么是大数据?二者有何联系?云计算的关键词是“集成”。 无论是使用现在已经非常成熟的传统虚拟机分段技术，还是Google后来使用的海量节点聚合技术，这都需要整合海量的服务器资源。 通过网络整合并调度分配给用户，从而解决用户因存储和计算资源不足而带来的问题。
大数据是数据爆发式增长带来的新课题，如何存储当今互联网时代产生的海量数据，如何利用和有效分析这些数据等。
这样就可以理解两者的关系了。 云计算技术是一个容器，大数据就是这个容器里储存的水。 大数据依靠云计算技术进行存储和处理。 。
详细信息：
云计算经常与网格计算、效用计算和自主计算相混淆。
网格计算：分布式计算的一种，由一组松散耦合的计算机组成的超级虚拟计算机，常用于执行大规模任务；
效用计算：计算资源一种打包计费的方法，比如按照计算和存储分开计量成本，比如传统的公用事业比如电；
自计算：具有自我管理功能的计算系统。
事实上，许多云计算部署都依赖于计算机集群（但在组成、架构、用途和工作方法上与网格有很大不同），并且也吸收了自主计算和效用计算的特点。
人们普遍接受的云计算特点如下：
（1）超大规模
“云”从规模上看，谷歌云计算已经拥有超过百万台服务器，亚马逊、IBM、微软、雅虎等公司的“云”也已超过100万台。 都有数十万台服务器。 私有企业云通常拥有数百甚至数千台服务器。 “云”可以为用户提供前所未有的计算能力。
（2）虚拟化
云计算允许用户在任何地点、使用各种设备获取应用服务。 所请求的资源来自“云”，而不是来自固定的、有形的实体。 应用程序运行在“云”中的某个地方，但用户实际上不需要知道或关心应用程序运行的具体位置。 只需一台笔记本电脑或手机，我们需要的一切都可以通过网络服务完成，甚至是超级计算之类的任务。
（三）高可靠性
“云”通过数据多副本、容错、计算节点同构互换等措施保证云计算的高可靠性使用。 比使用本地计算机更可靠。
（4）通用性
云计算不针对特定应用。 借助云支持，可以构建不断发展的应用程序。 相同的“云”可以支持不同的云。 同时申请。
（5）高扩展性
“云”的规模可以动态扩展，以满足应用和用户的增长需求。
（6）按需服务
“云”是一个巨大的资源池，您可以按需购买；云可以像自来水、电和煤气一样计费。
大数据的特点：
1体量：数据的大小决定了所考虑的数据的价值和潜在信息
2类型（Variety））：数据类型的多样性；
3速度：指获取数据的速度；
4可变性：阻碍数据过程的有效处理和管理。
5真实性：数据质量
6复杂性：海量数据来自多个渠道
7价值：合理利用大数据创造高价值低成本
如果你想系统地认识大数据，就需要把它彻底、仔细地分解，从三个层次开始：
第一个层次是理论。 唯一的认知方式，也是被广泛认可和传播的底线。 这里我们将从大数据特征的定义来了解大数据的整体描述和表征；我们将从大数据价值的讨论中深入分析大数据的价值；大数据;并从大数据保密这一特殊而重要的问题出发。 从一个角度审视人与数据之间的长期博弈。
第二个层次是技术，它是体现大数据价值的手段，进步的基石。 这里将从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展角度来阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三个层次是实践，实践是大数据价值的最终体现。 在此，我们将从互联网大数据、政府大数据、企业大数据和个人大数据四个方面来描述大数据所展现的美好景象以及即将实现的规划。
参考资料：百度-大数据百科百度-云计算百科
