關於大資料和雲計算的關係人們通常會有誤解。而且也會把它們混起來說，一句話直白解釋就是：雲計算就是硬體資源的虛擬化；大資料就是海量資料的高效處理。有人把hadoop理解為雲計算，認為雲計算只是資料分析， 對於雲的概念有些人認為：就乙個對歷史海量資料的分析，不知道雲具體還能做其他什麼？aws應該算作一種典型的雲計算服務實現吧，除了分析，其他方面能體現雲計算的特點有哪些呢？其實這些可能對雲計算了解的還不是很多的原因。
其實雲平台都差不多，型別也差不多，效能和優勢各有不同，比方都有網盤，都能在裡面安裝軟體，支援開發語言等。網盤不是基於hdfs實現的，網盤是屬於iaas,是通過openstack搭建的。hadoop是用來資料分析的，他和雲平台沒有太大關係。不過他可以用來，分析雲平台產生的資料。也就是大資料。但是並不是只有雲平台產生大資料。可以了解一下大資料特點。
大資料的特點：
大資料(big data)是指「無法用現有的軟體工具提取、儲存、搜尋、共享、分析和處理的海量的、複雜的資料集合。」業界通常用4個v(即volume、variety、value、velocity)來概括大資料的特徵。
一是資料體量巨大(volume)。截至目前，人類生產的所有印刷材料的資料量是200pb(1pb=210tb)，而歷史上全人類說過的所有的話的資料量大約是5eb(1eb=210pb)。當前，典型個人計算機硬碟的容量為tb量級，而一些大企業的資料量已經接近eb量級。
四是處理速度快(velocity)。這是大資料區分於傳統資料探勘的最顯著特徵。根據idc的「數字宇宙」的報告，預計到2023年，全球資料使用量將達到35.2zb。在如此海量的資料面前，處理資料的效率就是企業的生命。
如果做乙個更形象的解釋，
雲計算相當於我們的計算機和作業系統，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準，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係），開源的雲平台最有活力的就是openstack了；大資料相當於海量資料的「資料庫」，而且通觀大資料領域的發展也能看出，當前的大資料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級資料的集群，把傳統而昂貴的平行計算等概念一下就拉到了我們的面前，但是其不適合資料分析人員使用（因為mapreduce開發複雜），所以piglatin和hive出現了（分別是yahoo！和facebook發起的專案，說到這補充一下，在大資料領域google、facebook、twitter等前沿的網際網路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，到這裡操作方式像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資料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商業化最強的公司，hadoop之父cutting就在這裡負責技術領導）的impala也出現了。
整體來看，未來的趨勢是，雲計算作為計算資源的底層，支撐著上層的大資料處理，而大資料的發展趨勢是，實時互動式的查詢效率和分析能力，借用google一篇技術**中的話，「動一下滑鼠就可以在秒級操作pb級別的資料」難道不讓人興奮嗎？
大資料和雲計算的關係
1 什麼是大資料 ibm提出了大資料的5v特徵 volume 大量 velocity 高速 variety 多樣 value 價值 veracity 真實性 個人理解 大資料是在資訊資料 時代，為了更經濟地從高頻率獲取的 大容量的 不同結構和型別的資料中獲取價值，而設計的新一代技術架構，是必須的思想...
大資料與雲計算
近幾年來，雲計算受到學術界和工業界的熱捧，隨後，大資料橫空出世，更是炙手可熱。那麼，大資料和雲計算之間是什麼關係呢？從整體上看，大資料與雲計算是相輔相成的 大資料著眼於 資料 關注實際業務，提供資料採集分析挖掘，看重的是資訊積澱，即資料儲存能力。雲計算著眼於 計算 關注it解決方案，提供it 基礎架...
大資料與雲計算
近幾年來，雲計算受到學術界和工業界的熱捧，隨後，大資料橫空出世，更是炙手可熱。那麼，大資料和雲計算之間是什麼關係呢？從整體上看，大資料與雲計算是相輔相成的 大資料著眼於 資料 關注實際業務，提供資料採集分析挖掘，看重的是資訊積澱，即資料儲存能力。雲計算著眼於 計算 關注it 解決方案，提供it 基礎...