解读 大数据 云计算与大数据
云计算可谓是大数据的最好载体。随着数据量的快速增长，大数据的存储和运算越来越复杂，传统企业在运作时需要投入很高的人力物力，于是把涉及存储运算的基础设施抽象和独立出来，形成的专门性服务称为云计算。
云计算和大数据之间的关系，经常让人产生混淆。打个简单比方，云计算好比大数据时代的“电”，注重服务的通用性;大数据系统则是“家用电器”，关注实际的用途和效果。
长期以来，传统企业信息化系统采用关系数据库来存储数据，其中规模较大的通常被称为“数据集市”。随着采集数据的种类越来越多，部分行业领先公司把不同数据集市集中到一个大系统，形成企业级数据仓库，由专门的数据团队管理和维护。但随着数据量的惊人增长，传统数据库无法支撑起新的存储需求了，分布式数据存储系统和分布式文件系统被发明出来并得以广泛应用。这些技术也为大数据的运用铺平道路。
大数据时代，云计算的出现大大降低了大数据应用门槛。目前，云计算服务分为两大类：公有云和私有云。公有云是在开放网络中为客户提供服务，用户并不完全拥有云资源，相当于通过一根电线接入供电网;私有云则是为特定客户单独使用而构建，独占使用的服务资源，相当于在家里安装了一台发电机。但从发展形势看，未来无论是企业还是个人应用，采用云计算作为载体，大数据作为上层应用的方式将是最优的发展方向。
什么是云计算大数据
大数据（bigdata）是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
云计算(cloudcomputing)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。云是网络、互联网的一种比喻说法。
二者：大数据需要云计算，云计算需要大数据
云计算为大数据处理提供了一个很好的平台。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。
大数据和云计算要什么专业
大数据专业，一般是指大数据采集与管理专业；大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。
云计算专业则是云计算技术与应用。云计算是基于互联网应用的相关服务，通常是虚拟化的资源。
云计算(CloudComputing)是分布式处理、并行处理和网格计算(Grid的发展，是这些计算机科学概念的商业实现。
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