雲端計算與大資料的關係
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大資料的特點：
大資料(Big Data)是指“無法用現有的軟體工具提取、儲存、搜尋、共享、分析和處理的海量的、複雜的資料集合。”業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大資料的特徵。
一是資料體量巨大(Volume)。截至目前，人類生產的所有印刷材料的資料量是200PB(1PB=210TB)，而歷史上全人類說過的所有的話的資料量大約是5EB(1EB=210PB)。當前，典型個人計算機硬碟的容量為TB量級，而一些大企業的資料量已經接近EB量級。
二是資料型別繁多(Variety)。這種型別的多樣性也讓資料被分為結構化資料和非結構化資料。相對於以往便於儲存的以文字為主的結構化資料，非結構化資料越來越多，包括網路日誌、音訊、視訊、圖片、地理位置資訊等，這些多型別的資料對資料的處理能力提出了更高要求。
三是價值密度低(Value)。價值密度的高低與資料總量的大小成反比。以視訊為例，一部1小時的視訊，在連續不間斷的監控中，有用資料可能僅有一二秒。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成資料的價值“提純”成為目前大資料背景下亟待解決的難題。
四是處理速度快(Velocity)。這是大資料區分於傳統資料探勘的最顯著特徵。根據IDC的“數字宇宙”的報告，預計到2020年，全球資料使用量將達到35.2ZB。在如此海量的資料面前，處理資料的效率就是企業的生命。
如果做一個更形象的解釋，雲端計算相當於我們的計算機和作業系統，將大量的硬體資源虛擬化之後再進行分配使用，在雲端計算領域目前的老大應該算是Amazon，可以說為雲端計算提供了商業化的標準，另外值得關注的還有VMware（其實從這一點可以幫助你理解雲端計算和虛擬化的關係），開源的雲平臺最有活力的就是Openstack了；大資料相當於海量資料的“資料庫”，而且通觀大資料領域的發展也能看出，當前的大資料處理一直在向著近似於傳統資料庫體驗的方向發展，Hadoop的產生使我們能夠用普通機器建立穩定的處理TB級資料的叢集，把傳統而昂貴的平行計算等概念一下就拉到了我們的面前，但是其不適合資料分析人員使用（因為MapReduce開發複雜），所以PigLatin和Hive出現了（分別是Yahoo！和facebook發起的專案，說到這補充一下，在大資料領域Google、facebook、twitter等前沿的網際網路公司作出了很積極和強大的貢獻），為我們帶來了類SQL的操作，到這裡操作方式像SQL了，但是處理效率很慢，絕對和傳統的資料庫的處理效率有天壤之別，所以人們又在想怎樣在大資料處理上不只是操作方式類SQL，而處理速度也能“類SQL”，Google為我們帶來了Dremel/PowerDrill等技術，Cloudera（Hadoop商業化最強的公司，Hadoop之父cutting就在這裡負責技術領導）的Impala也出現了。
整體來看，未來的趨勢是，雲端計算作為計算資源的底層，支撐著上層的大資料處理，而大資料的發展趨勢是，實時互動式的查詢效率和分析能力，借用Google一篇技術論文中的話，“動一下滑鼠就可以在秒級操作PB級別的資料”難道不讓人興奮嗎？
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