大數(shù)據(jù)和云計算有什么關(guān)系？在了解大數(shù)據(jù)和云計算的關(guān)系之前，我們需要分別了解這兩個概念。大數(shù)據(jù)是指涉及的信息量巨大，無法被目前主流的軟件工具在合理的時間內(nèi)捕捉、管理、處理和排列，幫助企業(yè)做出更加積極的商

大數(shù)據(jù)和云計算有什么關(guān)系？

在了解大數(shù)據(jù)和云計算的關(guān)系之前，我們需要分別了解這兩個概念。

大數(shù)據(jù)是指涉及的信息量巨大，無法被目前主流的軟件工具在合理的時間內(nèi)捕捉、管理、處理和排列，幫助企業(yè)做出更加積極的商業(yè)決策。簡單理解就是對海量數(shù)據(jù)的高效處理。

云計算是硬件資源的虛擬化。云計算相當(dāng)于我們的計算機和操作系統(tǒng)，它將大量的硬件資源虛擬化，然后分配使用。

云計算本質(zhì)上強調(diào)的是計算，而數(shù)據(jù)是計算的對象。它們之間的關(guān)系是動態(tài)和靜態(tài)的，但是大數(shù)據(jù)需要處理數(shù)據(jù)的能力，比如數(shù)據(jù)的獲取、清洗、轉(zhuǎn)換、統(tǒng)計等。云計算為大數(shù)據(jù)處理提供了一個很好的平臺，是處理大數(shù)據(jù)唯一可行的。云計算是基礎(chǔ)設(shè)施。大數(shù)據(jù)可以利用云計算的存儲能力來保存數(shù)據(jù)，計算能力來執(zhí)行運算。云計算需要大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)需要云計算。云計算可以為大數(shù)據(jù)提供強大的存儲和計算能力，更快速地處理大數(shù)據(jù)的豐富信息，更便捷地提供服務(wù)；從大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)需求出發(fā)，可以為云計算的實施找到更多更好的實際應(yīng)用。大數(shù)據(jù)和云計算的結(jié)合是相輔相成的，可以充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢 的優(yōu)勢，為社會創(chuàng)造更大的貢獻。

大數(shù)據(jù)適用于哪些行業(yè)？

大數(shù)據(jù)是近年來非常熱門的技術(shù)。事實上，大數(shù)據(jù)與我們每個人都息息相關(guān)。每天我們坐公交上班，刷公交卡有數(shù)據(jù)，吃飯付錢有數(shù)據(jù)，超市也有數(shù)據(jù)。這些都是大數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)對各行各業(yè)都有很多好處，比如制造業(yè)企業(yè)。大數(shù)據(jù)可以幫助他們優(yōu)化產(chǎn)品升級迭代，了解市場需求和消費者需求。

大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫是什么？

大數(shù)據(jù)時代是目前最流行的一個名詞，適用于全球所有領(lǐng)域和行業(yè)。我知道幾種:。

1.關(guān)系數(shù)據(jù)庫

2.列數(shù)據(jù)庫

3.鍵值數(shù)據(jù)庫

4.圖像圖形數(shù)據(jù)庫

5.分布式文檔數(shù)據(jù)庫

它們所代表的產(chǎn)品及其主要特點解釋如下。

關(guān)系數(shù)據(jù)庫

關(guān)系型數(shù)據(jù)一直被我們使用，比如Oracle，MySQL，SQL Server，Postgress。保存到關(guān)系數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)必須滿足一定的要求，通俗地說，就是要滿足一定的數(shù)據(jù)范式，比如主鍵、外鍵和數(shù)據(jù)冗余；例如，學(xué)生 信息可以保存在數(shù)據(jù)庫中，和類 信息也可以保存在數(shù)據(jù)庫中。而且一個班級包括很多學(xué)生，他們之間可以通過外鍵建立一個一對多的對應(yīng)關(guān)系。這些信息和關(guān)系可以存儲在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中。值得注意的是，關(guān)系數(shù)據(jù)庫需要預(yù)先定義它們的表。結(jié)構(gòu)，相應(yīng)的數(shù)據(jù)類型或長度需要在存儲前定義。一旦添加了新屬性，就應(yīng)該修改其表的結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫實際上是行數(shù)據(jù)庫，逐行存儲信息。

列數(shù)據(jù)庫

列數(shù)據(jù)庫一般適用于大量的字符串?dāng)?shù)據(jù)，如HBase、cassandra、Sybase IQ、HP Vertica、EMC Greenplum等。列數(shù)據(jù)庫從一開始就是為了大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)分析而產(chǎn)生的，主要適用于批量數(shù)據(jù)處理和即時查詢。下面兩張圖片形象地說明了什么是列數(shù)據(jù)庫，什么是行數(shù)據(jù)庫的區(qū)別。

極高的加載速度(最高可以等于所有硬盤IO的總和，基本是極限了)

適用于大量數(shù)據(jù)而非少量數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)的實時加載被限制為增加(刪除和更新需要對塊進行解壓縮然后計算再重新壓縮存儲)。

高效的壓縮比不僅節(jié)省了存儲空間，還節(jié)省了計算內(nèi)存和CPU。為什么會有高壓縮比？因為存儲的數(shù)據(jù)類型是相同的。

非常適合聚合操作。

鍵值數(shù)據(jù)庫

即鍵值存儲，簡稱KV存儲。這是儲存NoSQL的一種。它的數(shù)據(jù)以鍵值對的形式進行組織、索引和存儲。KV存儲非常適合不涉及太多數(shù)據(jù)關(guān)系的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，同時可以有效減少讀寫磁盤的次數(shù)，讀寫性能優(yōu)于SQL數(shù)據(jù)庫存儲。典型產(chǎn)品有:亞馬遜 s DynamoDB，redis。

圖形數(shù)據(jù)庫

圖形數(shù)據(jù)庫不是專門用來存儲圖形圖像的，之所以稱為圖形數(shù)據(jù)庫，是因為它使用圖形結(jié)構(gòu)來維護其數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。中學(xué)和Sones是其典型代表。

在圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，只有兩種基本的數(shù)據(jù)類型，即節(jié)點和關(guān)系。節(jié)點可以有屬性，關(guān)系也可以有屬性。屬性以鍵值對的形式存儲。節(jié)點與節(jié)點之間的關(guān)系是通過關(guān)系建立的，它們建立的關(guān)系是有方向的。

Secondary是一個高性能的NOSQL圖形數(shù)據(jù)庫，它在網(wǎng)絡(luò)上存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而不是表。Secondary也可以看作是一個高性能的圖形引擎，具備一個成熟數(shù)據(jù)庫的所有特征。程序員在面向?qū)ο蠛挽`活的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中工作，而不是嚴(yán)格的靜態(tài)表——但他們可以享受具有完整事務(wù)特征的企業(yè)級數(shù)據(jù)庫的所有好處。Secondary以其嵌入式、高性能、輕量級的優(yōu)勢越來越受到人們的關(guān)注。它支持幾乎所有的主流開發(fā)語言。

分布式文件存儲數(shù)據(jù)庫

不需要靈活定義和應(yīng)用。文檔存儲支持對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的訪問。與關(guān)系模型不同，文檔存儲沒有強制性的體系結(jié)構(gòu)。與關(guān)系模型不同，文檔存儲模型支持嵌套結(jié)構(gòu)。例如，文檔存儲模型支持XML和JSON文檔，而 "價值與價值可以嵌套字段的以存儲其他文檔。文檔存儲模型還支持?jǐn)?shù)組和列值鍵。與鍵值存儲不同，文檔存儲關(guān)注的是文檔的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。這使得存儲引擎能夠直接支持二級索引，從而允許高效地查詢?nèi)魏巫侄巍ＶС治臋n嵌套存儲的能力使得查詢語言具有搜索嵌套對象的能力。XQuery就是一個例子。MongoDB通過支持在查詢中指定JSON字段路徑來實現(xiàn)類似的功能。比如CouchDB，MongoDB等。