随着云时代的到来,大数据也越来越受到关注。那么什么是大数据?大数据通常用于描述公司创建的大量非结构化和半结构化数据,当下载到关系数据库进行分析时,这将花费大量时间和金钱。大数据分析通常与云计算相关联,因为对大数据集的实时分析需要MapReduce之类的框架才能将工作分配给数十台,数百台甚至数千台计算机。那么大数据与云计算应用之间的关系是什么?在回答这个问题之前,首先让我来看看究竟什么是大数据。
什么是大数据?
大数据顾名思义,大数据分析从字面意义上可以解释为:对规模巨大的数据进行分析。
大数据可以概括为4个V, 数据量大(Volume)、速度快(Velocit)、类型多(Variety)、价值(Value)。
大量的数据本身并非就是大数据:只有当这些数据能够按照一定的格式保存,并能有效的被查询、进行综合分析后可以获取某种新的相互关系,并从中得到更有用的信息时,这样的‘大量数据’才能被称之为大数据。
能够使人易于理解的大数据实际上都是经由实验得到的,犹如乱麻般的大量过程、结果数据。过去,虽然已经进行了测试,但得到的这些所谓的源数据却不能被有效的利用起来。此时,非常简单的大数据应用就能让您节约时间、金钱和资源。
成熟的高通量和高内涵分析方法,都会融入互联网技术加以使用。加上和研究机构、药品生产企业以及小型实验室之间越来越多的合作都使得数据量大幅增加。不断增长的数据量不仅仅对实验室的IT系统提出了挑战,而且也给数据的处理分析,提供了更多的新可能性,以及与此有关的价值增值过程,这些都可以概括到大数据这一概念中去。
要把积累的大量数据到变成大数据还有很多工作要做。许多实验室数据和信息都被存储在本地的数据库中,更多的是记录在纸张报告、记录表中,被分散在一个个文件夹中,这都使得它们不能用于大数据分析。
大数据作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临,大数据分析也应运而生。
云计算与大数据应用关系是怎么样的?
云计算更多的是引用底层的基础设施—基础云,使得云计算更接底层。
大数据一定是分布式框架,分布式一定是多台机器去处理同一件事情,所以它的技术一定是有基础设施的。云应用主要集中在云存储和大家使用的云盘。云计算提供 了三层的服务:
第一层是IaaS网络级服务;
第二层是PaaS平台级服务;
第三层是SaaS软件级服务。
一般来说,云要有底层的基础设施,它与网络是有一 定关系的,还与虚拟化及云存储有关系,所云计算更偏向与IaaS层面。例如我们使用的云盘,它就是一个云存储,大家使用它的时候,直接通过一个Web端访 问存储文件系统或分布式存储文件系统。但是,如果要在云盘上做秩序的话,会发展到PaaS层或更高的一层。
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