在对大数据与云计算的关系理解之前，我们需要对这两个概念分别进行了解。
大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯，简单理解就是海量数据的高效处理。
云计算就是硬件资源的虚拟化，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化后再进行分配使用。
本质上看，云计算强调的是计算，而数据则是计算的对象，二者是动与静的关系，但大数据需要处理数据的能力，比如数据获取、清洁、转换、统计等等，而云计算为大数据处理提供了一个很好的平台，是唯一可行的大数据处理方式，二者是静中有动，动中有静。云计算是基础设施，大数据可以使用云计算的存储能力来保存数据，计算能力来进行运算。云计算需要大数据，大数据需要云计算，云计算能为大数据提供强大的存储和计算能力，能够更加迅速地处理大数据的丰富信息，并更方便地提供服务；而来自大数据的业务需求，能为云计算的实施找到更多更好的实际应用，大数据与云计算相结合，二者相辅相成，相得益彰，互相都能发挥最大的优势，为社会创造出更大的贡献。
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大数据：通过数据的捕捉和管理，发挥无形的信息资产价值。
大数据（分析）的核心价值并不在于掌握数据信息量的庞大，而在于数据背后蕴藏价值的挖掘，发挥数据的价值。
大数据的4V特性：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
云计算：基于对大规模数据计算及储存的急切需求，云计算应运而生。
云计算是一种分布式计算平台，将海量的服务器资源通过网络进行整合、调度分配给用户，解决用户因为存储、计算资源不足所带来的问题。
体验每秒万亿次级别的运算能力，享受便捷可用的、按需使用的网络访问。
很多公开文章为了展示大数据和云计算关系的密切，把云计算和大数据比喻为硬币正反面的关系，这点倒也可以理解。
关于二者的关系其实有以下几种解读可供参考：
大数据为云计算提供了用武之地，云计算为大数据提供了技术（基础）支持。
大数据无法用单台的计算机进行处理，须采用分布式架构，即依托于云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化等技术。
如果把大数据比作前台，则云计算像极了后台。
脱离了云计算的大数据，数据将只是数据本身；脱离了大数据的云计算，云计算只是空壳摆设。
大数据如果是软件应用，云计算则是硬件设备资源。
大数据如果是操作的如网页、软件或App这类软件应用，云计算就是为这些网站、软件或App默默提供服务和支持的硬件设施。
云计算需要大数据，大数据更离不开云计算！
通俗点说大数据和云计算之间的关系就像容器和水的关系，云计算就像一个容器，而大数据则正是存放在这个容器中的水，大数据要依靠云计算技术来进行存储和计算。
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首先，说明大数据和云计算是什么，有什么基本特点，然后指出两者的关联。
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一分钟内，微博上新发的数据量能够超过几十万条；浏览量甚至超过几千万......
这些庞大的数字，意味着什么？
早在2012年前后，“大数据（big data）”这一陌生的词汇开始映入人们“耳帘”，行业内人员往往用它来描述和定义信息爆炸时代产生的大量的数据，比如上面提到的微博新发量及浏览量等。
随着云时代的来临，大数据（big data）也使得越来越多的人开始关注，很多大型互联网公司开始搭建自己的大数据平台，例如ucloud云就在近日Techo开发者大会上就对外披露内部有超过100万台的服务器，可想而知，无论是计算能力还是数据存储等各方面支撑量是相当大的；当然还有ucloud云、百度云等。
大数据的发展和应用面也是越来越广泛的，例如：电子商务、物流配送、医疗健康等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给也得到全面的改善与优化。
当今时代，无论是企业还是政务相关应用都变得越来越复杂化，这就要求底层硬件有更高更强的配置，例如：我们日常使用的手机，随着APP更新，软件越来越强大，功能越来越多，相对要求手机配置也逐渐苛刻，所以我们会隔一两年或更短的时间更换新的手机。对于企业来讲，再去购买各类硬件设备（服务器、存储、带宽、安全设备等），开销往往非常的巨大。
而“云计算”恰好能弥补以上问题，成为最合适的解决方案！将应用部署到云端后，不用再担心硬件更新换代问题，并且维护成本还大大缩减。
作为云服务商，一般是通过虚拟化技术（服务器虚拟化、网络虚拟化、存储虚拟化等）；OpenStack、Docker等管理平台，及其他技术去提供多项云服务。
“大数据（Big data）”创造了大量的非机构化和半结构化的数据，对于这些数据的分析会花费过多的时间（时间就是金钱），大数据与云计算的结合（其实大数据与云计算是密不可分的），采用分布式计算架构，依靠强大的计算能力能够实时的向多台服务器分配工作进行数据分析，大大缩减了时间的浪费。
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大数据涉及到海量的数据和计算，计算和存储可以离线计算也可以在云端计算和存储。
一般通过CDH集群进行大数据的分析和存储到hadoop或oss中。通过spark或storm进行实时计算。
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要理解云计算和大数据的关系，首先要理解这两个词的概念。
云计算简单理解，是将实体的IDC机房资源（如服务器，网络，存储）通过虚拟化技术，虚拟化为我们所见到的云产品，如云服务器，云存储等。
大数据可以简单理解为，通过搭建数仓，来对大量数据整理分析，把数据可视化，分析出结论。
那么二者的关系如何理解？
从很多云服务商（ucloud云 AWS Azure等）的售卖云产品的网站中，会发现，大数据产品也是云产品中的一种。
所以可以理解为，很多云服务商，把大数据平台打包集合成一个云端PaaS层产品来售卖。
只有云计算，可以为大数据的运算提供资源层的灵活性。而云计算也会部署大数据放到它的PaaS平台上，作为一个非常非常重要的通用应用。因为大数据平台能够使得多台机器一起干一个事儿，这个东西不是一般人能开发出来的，也不是一般人玩得转的，怎么也得雇个几十上百号人才能把这个玩起来。
所以说就像数据库一样，其实还是需要有一帮专业的人来玩这个东西。现在公有云上基本上都会有大数据的解决方案了，一个小公司需要大数据平台的时候，不需要采购一千台机器，只要到公有云上一点，这一千台机器都出来了，并且上面已经部署好了的大数据平台，只要把数据放进去算就可以了。
云计算需要大数据，大数据需要云计算，二者就这样结合了。
小编最近在做不同云服务商的竞品分析，同时也会发一些云计算类科普介绍的文章，感兴趣的小伙伴来关注一下8~~
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云计算和大数据是这个时代的两个王者，那么他们之间到底是什么关系？谁才是王中之王？
其实可以这样理解：大数据离不开云计算，云计算为大数据处理提供了一个很好的平台，云计算是大数据时代的唯一选择，是唯一可行的大数据处理方式。云计算强调的是计算，而大数据则是计算的对象。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，后者看重的存储能力，大数据需要处理大数据的能力，而这种能力其实就是强大的云计算能力，大数据与云计算相结合所释放出的巨大能力，几乎波及到所有的行业，大数据与云计算相结合，相得益彰，互相都能发挥最大的优势。云计算能为大数据提供强大的存储和计算能力，能够更加迅速地处理大数据的丰富信息，并更方便地提供服务；而来自大数据的业务需求，能为云计算的实施找到更多更好的实际应用 。
相信在不久的将来，大数据和云计算这两块璧玉双璧合一，为科技和社会创造出更大的财富和贡献。
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从技术上来看，大数据和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。
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云计算和大数据是相辅相成的关系，基于大数据才可以进行云计算，两者相互作用才可以在现在的互联网世界进行管理和模拟。两者基于概念和外延的不同，也是有着很大的区别的。大数据总的来说还是一种信息资产，而云计算则是一种互联网的虚拟资源存贮。
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大数据分析常和云计算联系到一起，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。
大数据必然与云计算相关（大数据和云计算没有必然联系，你要作大数据，可以用云计算，也可以不用），数据中心是云计算的基础，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（Big data）也吸引了越来越多的关注。
数据中心是云计算的基础设施，我们通常讲到的服务器资源分配，带宽分配，业务支撑能力，流量防护和清洗能力，都是基于数据中心的大小，和其带宽的容量，数据中心分布在不同的核心城市，辐射到周边城市，提供基础支撑，其一般都符合国家机房一级标准，具备极强的容灾能力，多数厂商会选择两地三中心等方式来架设机房，云计算是在数据中心的基础上提供的从基础服务到增值服务的一种闲置资源利用。
但有一点不变的是，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，数据中心是云计算的根，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，这三者起到相互依存，互相促进的作用。
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