说到大数据，就不得不说云计算。这些数据是如何处理的计算离不开云端计算。Cloud 计算是提取大数据的前提，其强大的cloud 计算能力对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。Cloud 计算 technology是一个容器，large 数据是这个容器里储存的水。大型数据依赖云计算存储技术和计算。
4、什么是云 计算,物联网和大 数据Cloud 计算和Da 数据概述Cloud计算(Cloud computing)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可动态扩展且往往是虚拟化的资源。云是网络和互联网的隐喻。在过去，云经常被用来表示电信网络，后来它也被用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义的云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、可扩展的方式获取所需资源；广义的cloud 计算指的是服务交付和使用模式，指的是通过网络以按需、可扩展的方式获取所需的服务。
意思是计算能力也可以通过网络作为商品流通。Big 数据(bigdata)，或massive 数据，是指涉及如此大量的数据，无法在合理的时间内进行捕获、管理、处理和整理，以帮助企业通过当前主流的软件工具做出更积极的商业决策的信息。Da数据. 4V特性:量、速、变、准。技术上来说，
5、云 计算与大 数据到底有怎样的关系它们之间的关系:一、云计算是提取大数据的前提。信息社会，数据数量在增加，技术在进步，所以大部分企业都可以通过数据获得额外的收益。在海量数据的前提下，如果提取、加工、利用数据的成本超过数据本身，那么有价值就等同于没有价值。强大的云计算来自公有云、私有云、混合云的能力对于降低数据的提取过程中的成本是不可或缺的。其次，Cloud 计算是过滤无用信息的“神器”。
在大量无用的数据，重要的是筛选出两类:一类是大量存储的临时信息，几乎不需要投入；二是从公司防火墙外部访问内网数据的，价值极低。Cloud 计算可以提供计算和可按需扩展的存储资源，可以用来过滤掉无用的数据，其中公有云是应对防火墙数据外网的最佳选择。第三，云计算高效分析数据。数据在分析阶段，可以引入公共云和混合云技术。另外，在数据集中处理阶段可以使用类似Hadoop的分布式处理软件平台。
6、从云 计算的角度分析企业大 数据从云的角度分析企业计算/目前各大企业都特别关注云计算技术的应用，基于云的解决方案也已经为企业提供了巨大的价值，云处理大-。在这个解决方案中，收集和共享的方法一直是革命性的。在过去，企业必须处理由成千上万个供应商组成的供应链，并验证通过EDI访问企业ERP系统的每一个供应商。
此时，供应商将被允许进入企业的ERP系统。但这个过程是费力且重复的，而且确实消耗it资源。后来出现了供应链的云解决方案。该解决方案对全球数千家供应商和制造商进行接入安全网络的资格预审，而不是像以前那样依次反复逐个审查供应商的资格，由云提供商负责共享数据 pool。
7、大 数据和云 计算的区别?Da 数据和Cloud 计算: 1)目的不同:Da 数据是发掘信息的价值，而Cloud 计算主要是通过互联网管理资源，提供相应的服务。2)对象不同:大数据 is 数据的对象，云计算的对象是互联网资源和应用。3)背景不同:“大-2”的出现在于用户和各行各业产生的“大-2”的几何倍数增加；云计算的出现在于用户服务需求的增长和企业处理业务能力的提高。
不考虑cloud 计算目前的发展情况，未来的趋势是:cloud 计算作为计算 resources的底层支持上层的处理，而上层是大型数据。Big 数据分析往往与cloud 计算联系在一起，因为实时big 数据 set分析需要MapReduce这样的框架将工作分配到几十台、几百台甚至几千台服务器上，big 数据需要特殊的技术才能有效。
