資料庫與雲計算

A. 什麼叫大數據，與雲計算有何關系。

1，大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產

2，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構。它的特色在於對海量數據的挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術。

他倆之間的關系你可以這樣來理解，雲計算技術就是一個容器，大數據正是存放在這個容器中的水，大數據是要依靠雲計算技術來進行存儲和計算的。

(1)資料庫與雲計算擴展閱讀：

大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。

雲計算的關鍵詞在於「整合」，無論你是通過現在已經很成熟的傳統的虛擬機切分型技術，還是通過google後來所使用的海量節點聚合型技術，他都是通過將海量的伺服器資源通過網路進行整合，調度分配給用戶，從而解決用戶因為存儲計算資源不足所帶來的問題。

大數據正是因為數據的爆發式增長帶來的一個新的課題內容，如何存儲如今互聯網時代所產生的海量數據，如何有效的利用分析這些數據等等。

大數據的趨勢：

趨勢一：數據的資源化

何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與雲計算的深度結合

大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

趨勢三：科學理論的突破

隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

參考資料：網路-大數據網路-雲數據

B. 大數據與雲計算有什麼區別

概念的不抄同
從宏觀的概襲念上來講，雲計算改變了IT，而大數據則改變了業務。同時，大數據必須有雲作為它的基礎架構，才能得以順暢推廣並體現出強大的實用價值。
目標受眾的區別
雙方的目標受眾也是不一樣的，雲計算代表著一種IT層面的解決方案，是面向CIO的；而大數據則是一種戰略構架，是面向管理者和業務層的，它能讓我們在業務上展示出更強大的競爭力，完全提升綜合實力

C. 資料庫好還是雲計算好

目前雲計算是新新事物，新新事物風險和機遇並存。雲計算最有價值的理念之一是資源整合，物盡其用,之二是即服務的盈利模式.
雲計算是整合資源以即方式提供服務，它主要在三個層面體現技術和服務。
一是硬體基礎設施層面，讓硬體資源以即方式提供服務；
（客戶要硬體環境資源，登錄資源池自己定製、然後交錢、最後獲取資源，用多少付多少錢； 付費對象是：應用開發者，企業IT管理者，應用平台供應商等。）；
二是應用平台層面，讓應用平台以即方式提供服務；
（供應商提高軟體平台，平台可以開發、部署、管理、監控應用，提供開放的類APP商店； 付費對象是：應用開發者。）
三是應用層面，讓應用以即方式提供服務；
（應用開放商，把應用部署在應用平台，用戶可以去使用這些應用，按即方式享受服務和付費；付費對象是：終端消費者。）
即方式服務：
像水電一樣，從你開始使用到你結束使用進行度量，你登錄應用入口就可以直接使用應用，甚至不用在你本地安裝應用，就像打開水龍頭就可以用水一樣，然後付費，它本質是一種推的服務、盈利模式。所以，雲計算要學習就多方多面。

不過，他們的根本基礎還是計算機科學與技術，包括網路、硬體、軟體等，只是硬體或平台會比較側重虛擬機、網格計算、分布式計算等方面的技術，而應用會比較在意用戶體驗、大眾互聯方面，應用主要技術還是軟體開放技術，特別可能會熱於android或ios或wm的WIFI移動應用的開發。
下一波的IT浪潮就是雲計算、物聯網、人工智慧、生物技術。目前雲計算是新新事物，教學資源緊張是正常的，新新事物風險和機遇並存。請相信機遇的東西確實是過了這個村，沒了這個店，雲計算目前就像初期的計算機專業一樣，等它成熟了，等你看到它的發展了，那時候你就落後，只能在前人後面撿煙頭。好好把握學習這個專業的機會，目前雲計算處於發展初期，機會還是很大的：http://e.51cto.com/course/course_id-2334.html相信選擇這個新新行業有風險，但機會總是給第一個敢吃螃蟹的人。

D. 大數據和雲計算是什麼

大數據和雲計算的區別：
1）目的不同：大數據是為了發掘信息價值，而雲計算主要是通過互聯網管理資源，提供相應的服務。
2）對象不同：大數據的對象是數據，雲計算的對象是互聯網資源以及應用等。
3）背景不同：大數據的出現在於用戶和社會各行各業所產生大的數據呈現幾何倍數的增長；雲計算的出現在於用戶服務需求的增長，以及企業處理業務的能力的提高。
4）價值不同：大數據的價值在於發掘數據的有效信息，雲計算則可以大量節約使用成本。
不看現在雲計算發展情況，未來的趨勢是：雲計算作為計算資源的底層，支撐著上層的大數據處理，而大數據的發展趨勢是，實時互動式的查詢效率和分析能力，借用Google一篇技術論文中的話：「動一下滑鼠就可以在妙極操作PB級別的數據」，確實讓人興奮不能止。
大數據分析經常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十數百或甚至數千的伺服器分配工作，大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量數據。適用大數據的技術，包括大規模並行處理資料庫、數據挖掘電網、分布文件系統、分布式資料庫、計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統，大數據指的海量的數據一般日處理PB級別以上，一般用於挖掘，分析，做一些智能性商業板塊。
大數據必然與雲計算有相關（大數據和雲計算沒有必然的聯系，你要作大數據，可以用雲計算，也可不用）數據中心是雲計算基礎，從技術上來看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分，大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式的架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依託雲計算分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化等技術，隨著雲時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。

E. 雲計算方向和資料庫方向哪種好，或者兩種技術是不是有共通的地方哪個前景更好一些

1、雲計算屬於綜合類，適合於喜歡歸納、整合的人去學習、研究和發展；回
2、資料庫屬於細分類，答適合於喜歡沿著一個方向、心無旁騖、深鑽細究的人去學習、研究和發展；
3、資料庫是雲計算發展基礎之一，雲計算是資料庫應用案例之一；
4、資料庫是IT基礎之一、雲計算是IT當下最紅的新秀，因此，從短期來看，相較而言，雲計算更熱、更有前途；從長期來看，資料庫可以更長久地存在下去，而雲計算說不定哪一天又會被其它新秀所取代。
綜上，如果個人喜好不同、長短期追求不同，那麼就會有不同的選擇答案。

F. 大數據和雲計算的區別

大數據領域的人才需求主要圍繞大數據的產業鏈展開，涉及到數據的採集、內整理、存儲、安全、容分析、呈現和應用，崗位多集中在大數據平台研發、大數據應用開發、大數據分析和大數據運維等幾個崗位。
大數據本身除了要有數據、採集、匯聚一定量的數據之外，更重要的是數據的處理、挖掘、分析、可視化、應用這樣一整套的過程。
雲計算是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。

二者關系：

大數據常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要分布式處理框架來向數十、數百或甚至數萬的電腦分配工作。大數據和雲計算各有不同的關注點，但是在技術體系結構上，都是以分布式存儲和分布式計算為基礎，所以二者之間的聯系也比較緊密。

可以說，雲計算充當了工業革命時期的發動機的角色，而大數據則是電。

G. 數據倉庫，大數據和雲計算有什麼區別和聯系

您好，上海藍盟為您解答。
首先簡單的看一下雲計算與大數據的概念.
1)雲計算:雲計算本質上是一種計算資源集中分布和充分共享的效用計算模式,其中集中是為了計算資源的集約化管理,分布是便於擴展計算能力.集中分布式是針對雲服務提供商的,充分共享是針對用戶,在雲計算中,雖然對於每個雲用戶來說都擁有一台超級計算機,但本質上,這些用戶是充分共享了雲服務商所提供的計算服務.而效用計算更多的是一種商業模式,就是用戶按所需服務來付費.
2)在前面的博文中,對大數據有個討論,簡單的說,大數據的特點就是數據量大(雖然很多人都把大數據定義在T級別以上,其實我覺得這是有問題的,大數據的大其實應該是個相對概念,是相對於當前的存儲技術和計算能力的),數據應用需求大,計算量大.數據量大是最基本的,需求大其實包含了需求的數量、多樣性和實時性.計算量大是因為數據量大和需求量大和演算法復雜（檢索，推薦，模式識別）所致.大數據的這種特點使得我們很難找到通用的處理模式來解決大數據所面臨的問題，我們只能針對不同的需求採用不同的處理方法，這也是大數據處理比較困難的症結所在。無論是傳統的資料庫還是最近興起的NoSQL資料庫，在大數據存儲和處理方面其實都是有非常大的局限性的，所以分布式計算才在大數據處理中大興其道。Hadoop雖然提供了比較完整的一套處理模式，但相對於大數據所面臨的應用需求的多樣性而言，能處理的問題域也是十分有限的。
資料庫和數據倉庫的概念，大家google一下就可以了，接下來，我們看看它們之間的關系：
1）資料庫和數據倉庫都是數據的一種存儲方式，大數據處理更多的是一種需求(問題)，而雲計算是一種比較綜合的需求(問題)解決方案。
2)由於雲計算本身的特性，天生就面臨大數據處理(存儲、計算等)問題，因為雲計算的基本架構模式是C/S模式，其中S相對集中，而C是廣泛分布。所有用戶的數據和絕大部分的計算都是在S端完成的（數據量大，計算量大），加上用戶也天然具有多樣性（地域，文化，需求，個性化等），因此需求（也包括計算量）就非常大。
3)雲計算當然會涉及到數據的存儲技術，但資料庫技術對於雲計算來說要視具體的情況來分析：
A)對於IaaS而言，資料庫技術不是必需的，也不是必備的功能；
B)對於PaaS來說，資料庫功能應該是必備的功能
C)對於SaaS而言，必然會用到資料庫技術（包括傳統關系資料庫和NoSQL資料庫）。
而對於數據倉庫技術，並不是雲計算所必需的，但由於雲數據的信息價值極大，類似一座金礦，我想雲服務商是不可能放過從這些金礦中提取金子的.
4)大數據首先所面臨的問題就是大數據的存儲問題，一般都會綜合運用各種存儲技術（文件存儲，資料庫存儲），當然，你完全用文件存儲或者資料庫存儲來解決，也是沒問題的。與雲計算類似，數據倉庫技術不是必需的，但對於數據倉庫技術對於結構化數據進行淘金還是非常有用的，當然，你不用數據倉庫技術也可以，比如Hadoop模式。
在雲計算和大數據處理中，最基礎的技術其實是分布式計算技術。而對於構建分布式計算而言，多線程，同步，遠程調用(RPC,RMI等)，進程管理與通信是其基本技術點。分布式計算編程是一種綜合性應用編程，不僅需要有基本的技術點，還需要一定的組織管理知識。
就目前來說，雲計算和大數據處理其實都沒有形成一個統一的標准和定義。希望我的回復對您有所幫助。

H. 大數據和雲計算的區別

雲計算和大數據的區別是什麼？關於大數據和雲計算的關系人們通常會有誤解。而且也會把它們混起來說，分別做一句話直白解釋就是：雲計算就是硬體資源的虛擬化;大數據就是海量數據的高效處理。
大數據技術是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
雲計算是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。雲是網路、互聯網的一種比喻說法。過去在圖中往往用雲來表示電信網，後來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。

雲計算相當於我們的計算機和操作系統，將大量的硬體資源虛擬化之後再進行分配使用，在雲計算領域目前的老大應該算是Amazon，可以說為雲計算提供了商業化的標准，另外值得關注的還有VMware(其實從這一點可以幫助你理解雲計算和虛擬化的關系)，開源的雲平台較有活力的就是Openstack了。
大數據相當於海量數據的「資料庫」，而且通觀大數據領域的發展也能看出，當前的大數據處理一直在向著近似於傳統資料庫體驗的方向發展，Hadoop的產生使我們能夠用普通機器建立穩定的處理TB級數據的集群，把傳統而昂貴的並行計算等概念一下就拉到了我們的面前，但是其不適合數據分析人員使用(因為MapRece開發復雜)，所以PigLatin和Hive出現了(分別是Yahoo!和facebook發起的項目，說到這補充一下，在大數據領域Google、facebook、twitter等前沿的互聯網公司作出了很積極和強大的貢獻)，為我們帶來了類SQL的操作，到這里操作方式像SQL了，但是處理效率很慢，絕對和傳統的資料庫的處理效率有天壤之別，所以人們又在想怎樣在大數據處理上不只是操作方式類SQL，而處理速度也能「類SQL」，Google為我們帶來了Dremel/PowerDrill等技術，Cloudera(Hadoop商業化較強的公司，Hadoop之父cutting就在這里負責技術領導)的Impala也出現了。