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从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能由单台计算机处理，必须采用分布式架构。它的特点是对海量数据进行分布式数据挖掘，但必须依赖云计算、分布式数据库、云存储和虚拟化技术的分布式处理。
概念差异从宏观角度来看，云计算改变了T，而大数据改变了业务。同时，大数据必须有云作为基础设施，才能顺利推广，展现出强大的实用价值。
什么是云计算？
一般来说，它是一种基于互联网增加、使用和交付相关服务的模式，通常涉及通过互联网提供动态、可扩展且经常虚拟化的资源。云计算是一种按使用付费的IT服务模式，提供可用、便捷、按需的网络接入，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件和服务)，只需很少的管理工作或与服务提供商的交互即可快速提供。
什么是大数据？
大数据的5V特征包括量、速度、多样性、价值和准确性。
大数据有大量的数据，产生的速度很快，而且形式多样。同时，大数据具有价值密度低的特点。同时，大数据可能会夹杂一些干扰，影响数据的真实性。
差异：
大数据说是移动互联网和物联网背景下的一种应用场景。各种应用产生的海量数据需要进行处理和分析，挖掘有价值的信息；云计算是指一种技术解决方案，可以按需解决构建计算、存储、数据库等一系列IT基础设施的需求。他们不在同一水平线上。
关系：
大数据是云计算非常重要的应用场景，云计算为大数据处理和数据挖掘都提供了最好的技术解决方案。
人们对大数据和云计算的关系往往存在误解。而且，它们会被混淆，用直白的方式解释：云计算是硬件资源的虚拟化；大数据是对海量数据的高效处理。虽然上面这句话的解释不是很恰当，但是可以帮助你简单的理解其中的区别。另外，如果做一个更生动的解释，云计算相当于我们的计算机和操作系统，大量的硬件资源被虚拟化后再分配使用。目前云计算领域的领头羊应该是亚马逊，可以说是为云计算提供了一个商业标准。另外，VMware值得关注(其实可以帮助你理解云计算和虚拟化的关系)。Openstack是最具活力的开源云平台。
大数据相当于海量数据的“数据库”。纵观大数据领域的发展，可以看到目前的大数据处理已经朝着类似于传统数据库体验的方向发展。Hadoop的出现使我们能够建立一个稳定的集群，用普通机器处理TB级数据，给我们带来了传统而昂贵的并行计算概念。但是不适合数据分析师(因为MapReduce开发复杂)，于是PigLatin和Hive出现了(分别是Yahoo)而Google和facebook发起的项目，为Google、facebook、twitter等领先的互联网公司在大数据领域做出了积极有力的贡献。他们给我们带来了类似SQL的操作，这里的操作模式就像SQL，但是处理效率非常慢，这和传统数据库的处理效率是绝对不一样的。因此，人们在思考如何以一种不仅仅是类似于SQL，而且是类似于SQL的方式来处理大数据。谷歌给我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera的Impala(Hadoop最商业化的公司，Hadoop之父cut负责技术领导)也出现了。
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