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云计算和大数据哪个就业前景好
云计算就业前景好。
从当前互联网领域的发展基本面来看，大数据和云计算都有比较广阔的发展前景，一方面产业互联网未来将为大数据和云计算提供巨大的发展空间，另一方面云计算和大数据本身也能够带动一系列新技术和新模式的创新。
由于大数据是物联网发展的三个基础因素之一，所以大数据的发展对于人工智能技术的发展来说，也具有重要的意义。当前科技领域和行业领域对于人工智能的呼声都比较高，所以在人工智能领域的推动下，大数据也会得到更多的重视。
相对于大数据来说，云计算技术的重要性已经得到了一定程度的体现，随着云计算逐渐进入到PaaS时代和SaaS时代，全栈云和智能云将进一步提升云计算的服务效率。云计算对于行业领域的重要性将得到逐渐的体现，所以未来云计算的发展空间会逐渐扩大。
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。
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。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于大数据与云计算哪个更好的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～