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云计算和大数据啥关系，有啥区别，哪个发展前景好
1、云计算是通过互联网提供全球用户计算力、存储服务，为互联网信息处理提供硬件基础。
2、大数据运用日趋成熟的云计算技术从浩瀚的互联网信息海洋中获得有价值的信息进行信息归纳、检索、整合，为互联网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，无法实现大数据存储与计算
大数据是应用，没有大数据，云计算就缺少了目标与价值
4、两者都需要人工智能的参与，人工智能是互联网信息系统有序化后的一种商业应用。这才是：云计算与大数据真正的出口！
就目前来说，大数据最热门。
云计算与大数据哪个发展前景更好
技术发展是产业发展走向繁荣的前提
无论是计算机行业，还是汽车领域，技术形态的成熟是一个必然的要素。如果某个所谓的时代在技术上、硬件上没有达到产业的要求，数据库和平台都是非完整和非稳定的，时代的产业基础也就十分薄弱。从产业的政策角度分析，当技术累积到一定层次，产业政策的出台是必然的。
为了激活云计算的发展，国务院在2015年就出台了《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》、《云计算白皮书2016》等，这些政策的出现并非偶然，在其背后有很多云计算服务商多年默默的技术耕耘。
技术和政策的形态达到一定的地步，真正的产业化和市场化是否也已经达到?等待入局者必须考虑几个重要因素：一、目的是什么(为了降低成本、提高效率，还是在渠道上更接近用户);二、企业是否愿意使用(产品同质化严重，如何体现差异化);三、是否有助于提高社会福利(消费者福利、管理效率)。
如果这些问题得到肯定的答案，云计算与时代的发展需求相契合，真正的时代大门就会开启。
云计算
大数据的运用将更加追求精准化和多维度
大数据本身除了要有数据、采集、汇聚一定量的数据之外，更重要的是数据的处理、挖掘、分析、可视化、应用这样一整套的过程。
关于大数据的话题，基本围绕三个问题展开：一是数据从哪里来，二是数据如何进行分析，三是数据如何进行商品化。任何大数据都是以应用为主的，在未来，通过多维度、多复合的大数据的精准挖掘，最终提供出优质的商务解决方案才是最关键的。
数据的三个来源分别是政府、企业行业和个人消费。政府数据做了授权，但由于法律和其他方面的不健全，政府数据被滥用。消费者数据来源于电信、金融或类似BAT大企业，流量入口处的数据将被自动抓取，数据提供商可以提供所有维度的数据，但每一个都是局部。
数据优化商在大数据产业链里要想长久发展，必须精通大数据的模型、算法以及数据特征，同时对行业及生态要有明显的敏感性。而算法提供商如果仅仅依赖单纯算法，未来将成为成长软肋。应用提供商最贴近客户、最熟悉客户需求，同时做的是最后的数据整合，在产业链上可能发展空间更大。
IDC行业未来具有很大的发展潜力
中国具有高达6.3亿的大规模网民群体，目前国内仅有3万个机柜，对比美国的3亿群体2.4万个机柜可以看出，中国的数据市场规模还远未达到平衡点，未来将保持高速增长的态势。另一个方面，由于企业客户运营模式的改革，企业的云化增加了对大数据及专业数据中心的需求。
未来云计算产业和大数据产业将呈现规模化发展趋势，市场红利可观，创新、服务、合作、技术将推动互联网科技企业走得更高、更远。
大数据和云计算哪个更好学？前景好呢？
当前整个IT行业对于大数据和云计算人才的需求量还是比较大的，近几年相关方向研究生的就业情况还是比较不错的，一方面岗位级别比较高，另一方面薪资待遇也比较可观，而且薪资待遇正呈现出逐年上升的发展趋势。
大数据领域的人才需求主要围绕大数据的产业链展开，涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，岗位多集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等几个岗位。
云计算的应用目前正在经历从IaaS向PaaS和SaaS发展，在用户分布上也逐渐开始从互联网企业向广大传统企业过渡，未来的市场空间还是非常大的。
大数据和云计算各有不同的关注点，但是在技术体系结构上，都是以分布式存储和分布式计算为基础，所以二者之间的联系也比较紧密。
云计算和大数据哪个就业前景好
两者属于相辅相成，从应用角度来讲，大数据离不开云计算，因为大规模的数据运算需要很多计算资源，大数据是云计算的应用案例之一，云计算是大数据的实现工具之一。二者的就业前景都很不错，可以根据个人爱好进行选择。
1、大数据：大数据技术是一种新一代技术和构架，以快速的采集、处理和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值。大数据涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
2、云计算：云计算是一种创新的技术，底层离不开虚拟化，平台操作系统，数据库，存储技术，负载均衡，高可用，群集技术，分布式技术，安全技术等等，想要学习云计算，就要精通其中的一门技术。云计算技术从技术应用服务的场景可划分为三个层次IaaS(基础架构即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)。
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云计算和大数据哪个好 市场均有需求
随着云技术和互联网的不断发展，现在很多企业需要云计算和大数据方面的人才，那么二者之间哪个前景更好呢？
首先，大数据和云计算在技术体系结构上有非常紧密的联系，二者都是以分布式存储和分布式计算为基础，只不过云计算专注于服务，而大数据则更注重数据的价值化，在应用端二者的区别还是比较明显的。
对于初学者来说，选择学习云计算还是大数据，应该结合自身的知识基础进行选择，虽然云计算和大数据对于人才类型的需求都比较多元化，但是云计算从业者主要的就业岗位往往集中在IT互联网行业，而大数据的从业领域会更广泛一些，在工业互联网的推动下，未来大量的传统行业也需要大数据人才。
当前在本科阶段大数据专业的开设已经比较普遍了，而且大数据方向的研究生培养也经历了多年的积累，学科体系也日益成熟，所以当前选择大数据专业是比较不错的选择，未来的成长空间也比较大。大数据专业是比较典型的交叉学科，涉及到计算机、统计学和数学三大学科，所以学习大数据对于数学有一定的要求。当前不少学校的网络、计科专业也会设立云计算方向，相对于大数据专业来说，云计算方向的知识比较偏向于运维，涉及到网络、操作系统、数据库和安全等知识，所以如果动手能力比较强，而且对于网络等知识比较感兴趣，可以选择云计算方向。
云计算和大数据的技术体系都非常庞大，各自也都需要大量的技术研发人员，实际上云计算和大数据虽然看似是两个技术领域，但是在岗位上还是存在大量交叉的。当前云计算正在向全栈云和智能云方向发展，而这个过程对于人才的需求也会进一步多元化，所以从这个角度来看，学习哪个方向并不是特别重要。
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。
总的来说，大数据是云计算的应用案例之一，云计算是大数据的实现工具之一，两者同样重要，只不过大数据被更多的人看好。
大数据与云计算哪个发展前景好?
云计算与大数据概述
云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。
大数据(big data)，或称海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透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。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
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,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行;同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：
1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。
2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计，针对数据仓库访问最优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。
3、整体能耗更低。同等计算任务，能耗最低。
4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件的品质和标准。
5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。
6、可规划和预见的系统扩容、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。虽然从这个解释来看也不是完全贴切，但是却可以帮助对这两个名字不太明白的人很快理解其区别。当然，如果解释更形象一点的话，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在进行分配使用。
可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”，通观大数据领域的发展我们也可以看出，当前的大数据发展一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，一句话就是，传统数据库给大数据的发展提供了足够大的空间。
大数据的总体架构包括三层：数据存储，数据处理和数据分析。数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。
而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三者相互配合，这让大数据产生最终价值。
不看现在云计算发展情况，未来的趋势是：云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话：“动一下鼠标就可以在妙极操作PB级别的数据”，确实让人兴奋不能止。
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