大數據和云計算的區別有哪些？云計算注重資源分配，是硬件資源的虛擬化；而大數據是海量數據的高效處理。大數據與云計算之間并非獨立概念，而是關系非比尋常，無論在資源的需求上還是在資源的再處理上，都需要二者共同運用。
云計算將計算資源作為服務支撐大數據的挖掘，而大數據的發展趨勢是對實時交互的海量數據查詢、分析提供了各自需要的價值信息；大數據挖掘處理需要云計算作為平臺，而大數據涵蓋的價值和規律則能夠使云計算更好的與行業應用結合并發揮更大的作用;大數據的信息隱私保護是云計算大數據快速發展和運用的重要前提，而云計算與大數據相結合將可能成為人類認識事物的新的工具。
大數據：在維基百科中，大數據（big data）是用于數據集的一個術語，是指大小超出了常用軟件工具在運行時間內可以承受的收集，管理和處理數據能力的數據集。與傳統海量數據相比，它不僅在數據規模上呈幾何倍數的增長，還在于它集收集，分類，處理，分析于一體，能夠充分挖掘出一份數據的潛在價值。
云計算：根據美國國家標準與技術研究院定義：云計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網絡訪問，進入可配置的計算資源共享池（資源包括網絡，服務器，存儲，應用軟件，服務），云主機，這些資源能夠被快速提供，只需投人很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。也就是說云計算既是一種商業模式，也是一種計算模式。
1）目的不同：大數據是為了發掘信息價值，而云計算主要是通過互聯網管理資源，提供相應的服務。
2）對象不同：大數據的對象是數據，云計算的對象是互聯網資源以及應用等。
3）背景不同：大數據的出現在于用戶和社會各行各業所產生大的數據呈現幾何倍數的增長；云計算的出現在于用戶服務需求的增長，以及企業處理業務的能力的提高。
4）價值不同：大數據的價值在于發掘數據的有效信息，云計算則可以大量節約使用成本。
不看現在云計算發展情況，未來的趨勢是：云計算作為計算資源的底層，支撐著上層的大數據處理，而大數據的發展趨勢是，實時交互式的查詢效率和分析能力，借用Google一篇技術論文中的話：“動一下鼠標就可以在妙極操作PB級別的數據”，確實讓人興奮不能止。
大數據分析經常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十數百或甚至數千的服務器分配工作，大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量數據。適用大數據的技術，包括大規模并行處理數據庫、數據挖掘電網、分布文件系統、分布式數據庫、計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統，大數據指的海量的數據一般日處理PB級別以上，一般用于挖掘，分析，做一些智能性商業板塊。
大數據必然與云計算有相關（大數據和云計算沒有必然的聯系，directadmin安裝，你要作大數據，可以用云計算，也可不用）數據中心是云計算基礎，從技術上來看，大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分，大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式的架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依托云計算分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化等技術，隨著云時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。
相關閱讀：
聯想谷歌加入英特爾新晉云計劃
世紀高通助推華為云TrafficGo落地 位置大數據使能交通智能體
AWS宣布在香港推出新的區域
凡本網注明來源非中國IDC圈的作品，均轉載自其它媒體，目的在于傳遞更多信息，并不代表本網贊同其觀點和對其真實性負責。
