[e学习大数据云课堂]在90课时信息技术培训初次接触e学习，了解萨尔曼 可汗的可汗学院及可汗的故事到到去年的翻转课堂、微视频的制作，平时也在密切关注数字时代教学的变革，可以说互联网时代的教学变...+阅读
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。
从学习的难易程度上来看，云计算和大数据都有很多学习切入点，不同知识基础的人都能够找到适合自己的学习切入点，所以入门并不会特别困难。从大的层面来看，云计算对于计算机网络、操作系统和开发能力的要求会比较高，需要初学者具有一定的动手实践能力，而学习大数据则需要具有一定的数学基础，数学基础对于在大数据领域发展具有比较重要的作用。
从就业的角度来看，当前云计算和大数据领域的就业岗位都比较多，由于云计算的就业岗位主要集中在IT互联网行业，所以云计算的岗位往往具有比较高的岗位附加值，但是对于从业者的要求也相对比较高。相对于云计算来说，大数据领域有不少岗位的就业门槛还是比较低的，入门也比较容易，比如数据清洗、数据呈现等岗位对于从业者的要求就相对比较低。
最后，不论是选择学习云计算还是大数据，一定要重视行业知识的学习，未来云计算和大数据的行业应用会释放出大量的就业机会。
云计算和大数据的区别
关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说，分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化；大数据就是海量数据的高效处理。 虽然上面的一句话解释不是非常的贴切，但是可以帮助你简单的理解二者的区别。另外，如果做一个更形象的解释，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之后再进行分配使用，在云计算领域目前的老大应该算是Amazon，可以说为云计算提供了商业化的标准，另外值得关注的还有VMware（其实从这一点可以帮助你理解云计算和虚拟化的关系），开源的云平台最有活力的就是Openstack了； 大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用（因为MapReduce开发复杂），所以PigLatin和Hive出现了（分别是Yahoo！和facebook发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献），为我们带来了类SQL的操作，到这里操作方式像SQL了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类SQL，而处理速度也能“类SQL”,Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera(Hadoop商业化最强的公司，Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导)的Impala也出现了。
云计算与大数据的关系
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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