大数据和云计算有什么联系呢？来看看云计算中的大数据技术与应用

现代社会正以不可想象的速度产生海量数据。微博留言产生数据，视频内容产生数据，手机通话产生数据，商品标签产生数据，快递包裹、物品流通产生数据，移动终端和互联网的普及更是加快了数据产生的速度。人类已经进人数据爆炸性增长的时代一大数 据时代。

大数据时代，同时也是互联网、物联网和云计算的时代，可以说，大数据与这三者紧密相关。

互联网时代，网民和消费者的界限逐渐消亡，互联网真实记录下了网民的点击、浏览、留言，这些都直接反映了他们的性格、偏好和意愿。网民不是通过语言告诉企业他们的需求，而是在一系列的行为中，不经意地透露了需求。

这一系列的行为必须相互参照、关联才能得出答案，而解决这个问题的技术就是“大数据技术”。随时随地精准满足目标用户群的真实需求和潜在需求，这是互联网的特征。谁能抓住互联网纷繁芜杂数据背后隐藏的消费者需求，同时高效分析并作出预判，谁就能在互联网时代胜出。

物联网时代，物品信息、人的信息、人与人交互的信息、位置信息等是一张更庞大、 更广泛关联的数据网。对大数据进行有效分析，将使城市更加智慧。

例如，将交通数据和公安的破案需求结合，将会获得破案线索;将交通和地理信息结合，能为车主提供最佳行车路线和停车空位;将市政管理和气象数据结合，能对灾害进行有效预警。物联网对大数据提出了直接的需求。

云计算时代，核心是业务模式，本质是数据处理技术。如果没有对大数据的理解和运用，云计算将只具有简单资源集约化的躯干能力，而失去知识集约化的顶层设计的灵魂。如何激活数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算的灵魂和必然的升级方向。同时，云计算是大数据的基础技术支撑。

更具体一点，在一些新兴行业，人们对数据的利用方式、数据价值的挖掘方式已经不仅要满足报表类的分析应用，而且要从数据结果中直接获得收益。

数据分析部门可以按照推荐系统的点击效果进行利润分成;交易的数据可以包装成分析服务销售给商户，帮助他们去洞察市场商机;根据用户的点击流行为和上网内容，布放个性化广告等。这些还仅是大数据商业价值的体现，大数据中更蕴涵着社会价值，它可以帮助政府治理国家、帮助用户处理个人事务。

大全书共分6章，主要介绍了云计算和大数据的关系，大数据的存储、处理、挖掘、可视化以及应用问题，并从技术发展的角度详细介绍了大数据的体系架构和关键技术。同时解释云计算应用，分析了大数据技术在电信领域、物联网领域和企业市场的潜在应用，并结合移动互联网应用场景分析了大数据的具体应用案例。

从云计算到大数据

电子商务、社交媒体、移动互联网和物联网的兴起极大地改变了人们生活与工作的方式，给世界带来巨大变化。同时，也产生了海量规模的数据，大数据时代已真正地到来。自从进人云计算时代，世界已积累了爆炸性增长的海量数据，并带来了两方面的巨变。

云计算和大数据

一方面，所有数据都是要保存的，在过去没有数据积累的时代无法实现的应用终于可以实现;另一方面，从数据匮乏时代转变到数据泛滥时代，给数据的应用带来新的挑战和困扰，简单地通过搜索引擎获取数据的方式已经不能满足用户千变万化、层出不穷的需求。从海量数据中高效地获取数据并有效地深加工，最终得到感兴趣的数据变得异常困难。

离线数据处理

分布式计算框架(执行层)是云平台的关键组件之一，如图所示，它架构于分布式存储(存储层)之上，其功能是将计算并行、任务调度与容错、数据分发、负载平衡等细节封装起来，对上层应用提供计算服务。图中的语言层.是对服务接口的封装，对用户提供类SQL语言的编程界面，不同计算框架的类SQL编程语言也不尽相同。

分布式计算框架的服务体系

并行数据挖掘

随着待挖掘数据的数据结构由简单到复杂、数据规模由小量到海量，数据挖掘软件的发展也相应经历了单机计算、集群计算、网格计算等几个阶段，目前已进入融合并行计算、分布式计算和网格计算的云计算时代。

云计算技术保证了海量数据挖掘的精确性和高效性，具体体现在以下几个方面：

( 1 )云计算建立了虚拟存储体系，实现了分布式数据资源集中管理、统一管理;虚拟云存储管理系统的建立是为数据挖掘提供数据资源的有效保证。

(2)云计算建立迁移策略和负载均衡体系。迁移策略体系考虑了数据传输对网络负担造成的影响和节点负载情况，并通过集中式管理，为海量数据挖掘提供效率保证。

(3)云计算提供任务并行化管理，如建立并行任务通信机制、并行任务调度机制、并行任务失效恢复机制等，为并行数据挖掘提供有效性和高效性保证。

大数据的潜在价值

大数据技术在互联网、电信、金融等行业发展迅速，已经达到了“数据就是业务本身”的地步，这体现了数据的社会化趋势。

随着云计算技术的不断发展，数据本身成为新的资产。如果云计算为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，那么如何使用云中的数据资产，使其成为国家治理、企业决策乃至个人生活服务的决策依据，则是大数据要解决的核心问题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡，其于2011年5月发布题为《大数据的下一个前沿:创新、竞争和生产力》的报告，通过深人调研指出“数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用预示着又-波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。

云计算和大数据之间的关系也是一直困惑学术界的话题，在很多重大学术性会议中，这两个概念也经常被相互替代或混淆。事实上，二者无论在技术上还是在应用上，都有着紧密的联系。二者的共同点是都面对海量数据的分析和处理，但是从广义上看，云计算是解决“如何算的问题”，大数据是解决“如何用的问题”;从狭义上看，云计算本质上是一种计算方法，侧重计算效能提升，通过虚拟化、分布式、并行计算等多种技术手段，解决海量数据环境下的计算复杂性和时效性问题，而大数据本质上是一种信息价值获取方式，侧重数据的应用分析，采用数据存储、数据处理、分析应用及数据展现等多个交叉学科技术，解决各种海量、异构、多模态数据的价值获取问题。

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大数据技术体系;

本篇介绍了云计算和大数据的关系，大数据的存储、处理、挖掘、可视化以及应用问题，从技术发展的角度详细介绍了大数据的体系架构、关键技术,同时分析了大数据技术在电信领域、物联网领域和企业市场的应用，并结合移动互联网应用场景，分析了大数据的具体应用案例。随着大数据市场的进一步发展，可能会有更多的技术和场景涌现。

（编辑：拼字网 - 核心网）

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