大数据与云计算
大数据与云计算的区别与关系
大数据与云计算的区别与关系胡经国一、大数据与云计算的区别大数据与云计算是两个有着本质区别的科学概念和范畴。
它们主要在其定义和特点（特性或特征）以及体系架构、理论技术、服务模式和应用领域等方面都具有本质的区别。
对此，本文作者已经或将要作专文论述，在此仅例举一二。
1、定义区别根据著名的麦肯锡全球研究所给出的定义，大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低4大特征。
而云计算则是指一种基于互联网的计算模式；通过这种模式，共享的软硬件资源和信息，可以按需求提供给计算机和其他设备。
2、定义范围区别从二者的定义范围来看，大数据要比云计算更加广泛。
大数据这一概念从2011年诞生以来，已历经8个年头。
中国从积极推动两化融合到深度融合，也有14年之久。
再者，从各地纷纷建设大数据产业园可以看出，中国极其看重大数据的发展契机。
3、作用区别云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。
当然，大数据必须有“云”作为基础架构，才能得以顺畅运营。
4、目标受众区别云计算是CIO（Chief Information Officer，首席信息官——一种新型的信息管理者）等所关注的技术层；而大数据则是CEO（Chief Executive Officer，首席执行官）所关注的业务层产品。
二、大数据与云计算的关系1、大数据与云计算的关系概述通常，人们把大数据与云计算的关系比着一个硬币的两面。
云计算是大数据的IT基础，而大数据则是云计算的一个杀手级应用。
云计算是大数据成长的驱动力；而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，因而就更加需要云计算去加以处理。
所以，二者之间的关系是相辅相成的。
30年前，存储1TB数据的成本，大约是16亿美元。
如今，1TB数据存储到“云”上，只需要不到100美元。
但是，存储下来的数据，如果不用云计算进行挖掘和分析，那么就只是僵死的数据，没有太大价值。
大数据与云计算简答题
大数据与云计算简答题1.什么是云计算？云计算是一种以互联网为基础的计算模型，通过利用计算机和网络技术，将计算资源以一种按需使用和按量付费的方式提供给用户。
1.1 云计算的特点云计算具有以下特点：- 资源共享：多个用户可以共享云计算平台提供的资源。
- 按需服务：用户可以根据自己的需求选择所需的计算资源，并根据实际使用情况进行弹性调整。
- 快速部署：用户可以快速部署和使用云计算平台提供的计算资源，无需购买和维护自己的硬件设备。
- 可靠性与可用性：云计算平台通常具有高可靠性和高可用性，可以保证用户的服务持续可用。
1.2 云计算的服务模型云计算通常可以提供以下几种服务模型：- 基础设施即服务（Infrastructure as a Service，IaaS）：提供虚拟化的基础设施，如虚拟机、存储和网络设备。
- 平台即服务（Platform as a Service，PaaS）：提供应用程序开发和部署所需的基础设施和平台，用户可以在上面开发和部署自己的应用程序。
- 软件即服务（Software as a Service，SaaS）：提供软件应用程序作为服务，用户无需关心软件的安装和维护，只需要通过互联网直接使用软件。
2.什么是大数据？2.1 大数据的特点大数据具有以下几个特点：- 体量大：大数据通常具有海量的数据量，以TB、PB甚至EB为单位。
- 多样性：大数据通常包含多种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
- 时效性：大数据通常需要实时或近实时处理，以便及时获取有价值的信息。
- 高速度：大数据处理需要具备高速度的数据存储和处理能力。
2.2 大数据的应用领域大数据可以应用于各个领域，包括但不限于以下几个方面：- 金融领域：通过对大量金融数据的分析，可以提供风险评估、投资分析等服务。
- 医疗领域：通过对大量患者数据的分析，可以提供疾病预测、精准医疗等服务。
- 零售领域：通过对大量销售数据的分析，可以进行销售预测、推荐系统等服务。
云计算与大数据之间的关系
云计算与大数据之间的关系第一章云计算的基本概念与特点云计算是一种计算机科学技术，它可以让用户通过互联网等远程网络，利用云计算中心的硬件、软件和各种服务，实现数据存储、处理和共享，以达到高效、低成本的目的。
云计算的特点包括高可靠性、可扩展性、弹性计算、快速自动化、高安全性等。
第二章大数据的基本概念与特点大数据是指庞大的数据集，一般是指包含海量结构化数据和非结构化数据，通过各种方式进行处理和分析，以从中发现规律和价值。
大数据的特点包括五大特征即大量性、高速性、多样性、价值密度低和实时性，还包括数据湖、数据流和数据统一等新特征。
第三章云计算与大数据的关系云计算和大数据是紧密相关的技术，一般而言云计算是大数据处理与管理的关键基础设施和支撑。
云计算通过虚拟化技术和分布式计算平台，为大数据提供了更有效的存储、处理、计算和分析能力，可以让企业更快地获取有价值的数据信息以支持业务决策。
同时，云计算也满足了大数据处理复杂性、大容量、快速性等特点，提高了大数据的处理效率和质量。
第四章云计算与大数据的应用云计算与大数据的结合应用早已广泛应用于很多行业，包括电子商务、金融、医疗、科研等多个领域，其应用范围不断扩展，效果也不断得到优化和改进。
大数据技术也可以通过云计算和云主机优化，以满足用户应用的需要，提供更灵活的服务。
例如，云计算可以有效提高金融的监管和风险评估能力，通过监测网上交易活动数据，分析市场走势预测风险。
在医疗健康领域，云计算和大数据也可以帮助医院提高客户医疗数据整合和分析水平，提升医疗服务质量和效率。
同时，科学研究领域利用云计算和大数据技术可以扩展研究范围和帮助科学家加速研究进程。
第五章云计算与大数据的未来发展趋势云计算与大数据在未来将更加紧密地结合在一起，发挥更为重要的作用。
当前，随着5G、物联网、区块链等技术的迅猛发展，产生了更多数据并使其处理的难度和挑战不断提高。
未来，人工智能和机器学习等技术将与大数据和云计算相结合，可以更快地处理大量数据，并更加精准地提供定制化的服务。
云计算与大数据介绍
云计算与大数据介绍在当今的数字化时代，云计算和大数据这两个概念已经成为了科技领域的热门话题。
它们不仅改变了企业的运营方式，也深刻地影响着我们的日常生活。
接下来，让我们一起深入了解一下云计算与大数据的奥秘。
云计算，简单来说，就是将计算任务分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中。
这就好比是从自己在家打井取水变成了使用公共的自来水厂供水。
用户可以按需获取计算能力、存储空间和各种软件服务，而无需自己去购买和维护昂贵的硬件设备。
云计算具有几个显著的特点。
首先是超大规模。
云计算平台拥有庞大的服务器集群，能够提供强大的计算和存储能力。
其次是虚拟化。
它将物理资源虚拟化为多个逻辑资源，使得用户可以在无需关心物理设备的情况下，灵活地使用各种资源。
再者是高可靠性。
通过数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施，云计算能够确保服务的高可用性。
还有通用性，云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用。
最后是高可扩展性，“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。
云计算的服务模式主要有三种。
IaaS（基础设施即服务），就像是提供给你一块可以自由搭建的土地，包括服务器、存储和网络等基础设施。
PaaS（平台即服务）则像是为你提供了一个已经搭建好基础架构的建筑框架，你可以在上面进行应用开发和部署。
SaaS（软件即服务）则是直接给你一套可以入住的精装修房子，比如常见的在线办公软件、电子邮件服务等。
大数据，顾名思义，就是大量的数据。
但这里的“大”不仅仅是指数据量的庞大，还包括数据类型的多样化、数据处理速度的快速以及数据价值的低密度等特点。
如今，我们生活中的方方面面都在产生着大量的数据，比如社交媒体上的信息、购物网站的交易记录、智能设备的传感器数据等等。
大数据的处理通常需要经过一系列的步骤。
首先是数据采集，通过各种渠道收集到大量的原始数据。
然后是数据存储，由于数据量巨大，传统的数据库往往无法胜任，因此需要使用分布式存储系统，如Hadoop 的 HDFS。
云计算与大数据的关系
云计算与大数据的关系云计算与大数据的关系一、引言云计算和大数据是当前信息技术领域的两个热门话题，它们对于企业和个人来说都具有重要意义。
本文将介绍云计算和大数据的关系，详细分析它们之间的相互影响和互为支撑的关系。
二、云计算和大数据的基础概念1、云计算的定义与特点a：云计算的定义：云计算是一种基于网络的计算模式，通过互联网提供按需可扩展的计算资源。
b：云计算的特点：弹性扩展、按需分配、虚拟化、自助服务、网络访问等。
2、大数据的定义与特点a：大数据的定义：大数据是指大量、高速产生的结构化和非结构化数据，需要特殊处理以提取价值信息。
b：大数据的特点：数据量大、速度快、多样性强、价值密度低、复杂性高等。
三、云计算与大数据的相互关系1、云计算对大数据的影响a：大数据存储和处理能力的增强：云计算提供了高性能的计算和存储资源，为大数据的存储和处理提供了强大支持。
b：弹性和灵活性：云计算可以根据大数据的需求，提供弹性和灵活的计算资源，满足大数据处理的高效性和灵活性要求。
c：节约成本：云计算的共享资源模式可以减少大数据处理过程中的硬件和软件成本。
d：安全性和隐私保护：云计算提供了安全可靠的计算环境，保护大数据的安全性和隐私。
2、大数据对云计算的影响a：数据驱动的云计算应用：大数据分析可以为云计算提供更深入的洞察和决策支持，推动云计算应用的创新和发展。
b：弹性和智能化：大数据分析可以帮助云计算平台实现智能化的资源调度和管理，提高资源利用率和性能。
c：安全性和隐私保护：大数据分析可以提供更强大的安全和隐私保护机制，保障云计算中的数据安全性。
四、云计算与大数据的应用场景1、企业级应用a：数据分析与挖掘：利用云计算和大数据技术，对企业内部和外部的数据进行分析和挖掘，发掘商业价值。
b：业务流程优化：通过云计算和大数据分析，优化企业的业务流程，提高效率和竞争力。
2、与公共服务a：智慧城市建设：利用云计算和大数据分析，优化城市管理和公共服务，实现智慧城市建设。
云计算与大数据的关系与差异
云计算与大数据的关系与差异云计算和大数据是当今信息技术领域两个重要的概念，二者在不同方面有着密切的关系，但又存在着一定的差异。
本文将就云计算与大数据的关系与差异进行探讨。
一、云计算与大数据的定义云计算是一种基于互联网的计算模式，通过将计算资源、存储资源和服务资源进行虚拟化和集中管理，以实现资源的按需使用和快速弹性扩展。
而大数据是指由于体量庞大、处理速度快速、复杂度高等特点而无法用传统数据处理方式进行管理和分析的数据集合。
二、云计算与大数据的关系1. 数据存储与处理云计算提供了丰富的计算和存储资源，为大数据的存储和处理提供了强大的基础支持。
云计算技术能够高效地存储和管理大规模的数据集，并通过分布式计算、并行处理等方式来实现大数据的高效处理和分析。
2. 弹性与可伸缩性云计算的核心特点之一是弹性和可伸缩性，可以根据业务需求自动调整计算和存储资源的规模，而大数据往往具有快速增长和变化的特点。
云计算的灵活性使得大数据的存储和处理能够更好地适应业务需求的变化。
3. 数据共享与协同云计算提供了分布式的计算和存储环境，便于各个地点和组织之间的数据共享和协同处理。
大数据往往来自不同来源和领域，通过云计算平台可以方便地进行数据的整合和共享，实现更深入的分析和挖掘。
三、云计算与大数据的差异1. 技术重点云计算的重点在于构建可伸缩的计算和存储平台，提供灵活的资源调度和管理。
而大数据的重点在于对海量数据进行管理、分析和挖掘，涉及到数据存储、数据清洗、数据建模等方面的技术挑战。
2. 数据特征云计算更多关注数据的存储和计算，强调计算资源的利用效率和费用控制。
而大数据更加关注数据的特征和价值，强调从数据中提取有意义的信息和商业洞察。
3. 应用场景云计算通常用于构建大规模的分布式系统，满足企业的计算和存储需求。
而大数据更多应用于数据分析、商业智能、人工智能等领域，提供有价值的决策支持和业务创新。
四、总结云计算与大数据在实际应用中有着密不可分的关系，云计算为大数据的存储、处理和分析提供了有效的支持，而大数据则为云计算提供了更多的应用场景和商业价值。
大数据与云计算
大数据与云计算随着信息技术的快速发展，大数据与云计算成为了当今社会的热门话题。
大数据是指规模庞大且复杂的数据集合，云计算则是一种通过互联网提供计算资源和存储服务的模式。
本文将详细介绍大数据与云计算的概念、应用领域以及相关技术和发展趋势。
一、概念介绍1. 大数据：大数据指的是规模庞大、类型多样且难以处理的数据集合。
这些数据来自于各种来源，包括传感器、社交媒体、金融交易等。
大数据的特点包括四个方面：数据量大、速度快、种类多、价值密度低。
通过分析大数据，可以发现隐藏在其中的模式和规律，从而为决策提供支持。
2. 云计算：云计算是一种通过互联网提供计算资源和存储服务的模式。
它将计算和存储资源集中在云端的数据中心，通过网络提供给用户使用。
云计算的特点包括灵活性、可扩展性、高可用性和按需付费等。
用户可以根据自身需求，随时获取所需的计算和存储资源，无需关心底层的硬件和软件配置。
二、应用领域1. 大数据应用领域：大数据在各个行业都有广泛的应用。
在金融领域，大数据分析可以帮助银行识别风险、预测市场趋势；在医疗领域，大数据可以用于疾病预测、药物研发等；在零售领域，大数据分析可以帮助商家了解消费者需求、优化供应链等。
此外，大数据还应用于交通、能源、教育等领域。
2. 云计算应用领域：云计算在各个行业的应用也非常广泛。
在企业领域，云计算可以提供弹性计算和存储资源，帮助企业降低IT成本、提高效率；在教育领域，云计算可以提供在线教学平台和资源共享；在政府领域，云计算可以提供数据存储和处理能力，支持政府决策等。
此外，云计算还应用于医疗、金融、娱乐等领域。
三、相关技术1. 大数据技术：大数据技术主要包括数据采集、存储、处理和分析等方面。
数据采集可以通过传感器、网络爬虫等方式获取数据；数据存储可以使用分布式文件系统、关系型数据库等；数据处理可以使用分布式计算框架如Hadoop、Spark等；数据分析可以使用机器学习、数据挖掘等方法。
大数据与云计算简答题
大数据与云计算简答题1. 什么是大数据？大数据是指规模庞大、来源多样、类型繁杂的数据集合。
它通常具有三个特点：数据量大、数据类型多样、数据生成速度快。
大数据的处理需要借助先进的技术和工具，以从海量数据中提取有用的信息和知识。
2. 大数据的特点有哪些？大数据的特点包括以下几个方面：- 数据量大：大数据的数据量通常以TB、PB、甚至EB为单位，远远超过传统数据处理能力的范围。
- 数据类型多样：大数据来源于各种不同的数据源，包括结构化数据（如关系型数据库）、半结构化数据（如XML、JSON）和非结构化数据（如文本、图片、音频、视频等）。
- 数据生成速度快：大数据的生成速度非常快，例如社交媒体上的实时数据、传感器数据等。
- 数据价值密度低：大数据中包含了大量的噪音和无用信息，需要通过数据分析和挖掘提取有用的知识和信息。
3. 云计算是什么？云计算是一种基于互联网的计算模式，通过将计算资源（如计算机、存储、网络等）提供给用户，以按需使用的方式满足用户的计算需求。
云计算将计算资源虚拟化，并通过网络进行统一管理和调度，用户可以根据自己的需求随时随地访问和使用这些资源。
4. 云计算的优势有哪些？云计算具有以下几个优势：- 弹性扩展：云计算提供了弹性的计算资源，用户可以根据需要随时扩展或缩减资源的使用量，避免了传统计算模式下的资源浪费和不足。
- 资源共享：云计算通过虚拟化技术将计算资源进行划分和共享，多个用户可以共享同一批物理资源，提高资源利用率。
- 成本节约：云计算采用按需付费的模式，用户只需支付实际使用的资源量，避免了传统计算模式下的高额投资和维护成本。
- 高可靠性：云计算采用分布式架构和冗余备份技术，保证了系统的高可靠性和容错性，避免了单点故障带来的影响。
- 灵活性和便捷性：云计算提供了灵活的服务订购和管理接口，用户可以根据自己的需求选择和配置所需的服务，实现快速部署和管理。
5. 大数据与云计算有什么关系？大数据和云计算是密不可分的关系。
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2大数据与云计算2.1云计算技术引言云计算(Cloud Computing)是一种新近提出的计算模式。
是分布式计算(Distributed Computing)、并行计算(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展。
目前，亚马逊、微软、谷歌、IBM、英特尔等公司纷纷提出了“云计划”。
例如亚马逊的AWS(Amazon Web Services) [1]、IBM和谷歌联合进行的“蓝云”计划等。
这对云计算的商业价值给予了巨大的肯定。
’同时学术界也纷纷对云计算进行深层次的研究。
例如谷歌同华盛顿大学以及清华大学合作，启动云计算学术合作计划(Academic Cloud Computing Initiative)，推动云计算的普及，加紧对云计算的研究。
卡内基梅隆大学等对数据密集型的超级计算(Data Intensive Super Computing DISC) [2]进行研究，本质上也是对云计算相关技术开展研究。
IDC的调查显示，未来五年云计算服务将急速增长，预期2012年市场规模可达420亿美元。
目前企业导入云计算已。
逐渐普及，并且有逐年成长趋势。
估计在2012年，企业投入在云计算服务的支出将占整体IT成本的25％，甚至在2013年提高至IT总支出的三分之一。
由此可见，在各大公司以及学术界的共同推动下，云计算技术将会持续发展。
云计算有着广泛的应用前景。
如表1所示。
云计算在天文学、医学等各个领域有着广泛的应用前景。
趋势科技和瑞星等安全厂商纷纷提出了“安全云”计划。
如今，每天有2万多种新的病毒和木马产生，传统的通过更新用户病毒库的防毒模式，受到了严峻的挑战，该模式使用户端的病毒库过于庞大。
趋势科技和瑞星的“安全云”将病毒资料库放在“云”端，与客户端通过网络相连，当“云”在网络上发现不安全链接时，可以直接形成判断，阻止其进入用户机器，从根本上保护机器的安全。
据趋势科技大中华区执行总裁张伟钦介绍，趋势科技已投入了大量资金，在全球数个地方建设了新型数据中心。
同时，趋势科技还花费了1000多万美元，租借了34000多台服务器，构建了一个服务遍及全球的“安全云”。
目前趋势科技已将公司中低端的部分产品线放到“云安全”计划中，而高端的大部分产品线，仍在准备过程中。
谷歌提供的Gmail、Google Earth、Google Analytics等服务都基于其云计算服务器运行。
谷歌基于云计算提供的翻译服务具有现今最好的性能。
对互联网和美国人生活的一项研究显示，大约70％的在线用户使用以上“云计算”服务。
[3]（1）云计算的定义目前，云计算没有统一的定义，当前云计算的定义主要包括如下几种。
①维基百科给云计算下的定义。
云计算将IT相关的能力以服务的方式提供给用户，允许用户在不了解提供服务的技术、没有相关知识以及设备操作能力的情况下，通过Internet获取。
需要的服务。
[4]②中国云计算网将云计算定义为：云计算是分布式计算(Distributed Computing)、并行计算(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些科学概念的商业实现。
[5]③综合多个云计算的定义之后，给“云”下了如下定义。
云是一个包含大量可用虚拟资源(例如硬件、开发平台以及I／O服务)的资源池。
这些虚拟资源可以根据不同的负载动态地重新配置，以达到更优化的资源利用率。
这种资源池通常由基础设施提供商按服务等级协议(Service Level Agreement，SLA)采用用时付费(Pay Per-Use PPU)的模式开发管理。
[6]对比上述定义，可以发现，定义1和定义3中给出的定义的相似之处在于它们都提到了云计算提供服务。
定义1中的定义主要从云计算用户的角度给出定义，即用户在不了解具体实现的情况下通过Internet获取服务。
定义2从云计算的发展脉络的角度给出定义，主要说明了云计算的历史。
定义3给出的定义则是从云计算提供者的角度来给出定义，定义了云计算的后台实现方式，以及管理模式。
但是，这些定义都仅从一个方面定义云，并不完善。
结合上述定义，可以总结出云计算的一些本质特征，即分布式的计算和存储特性，高扩展性，用户友好性，良好的管理性，用时付费等。
（2）云计算的基本原理云计算的基本原理是：通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更与互联网相似。
这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。
云计算描述了一种可以通过互联网进行访问的可扩展的应用程序。
“云应用”使用大规模的数据中心以及功能强劲的服务器来运行网络应用程序与网络服务。
任何一个用户通过合适的互联网接入设备以及一个标准的浏览器都能够访问一个云计算应用程序。
[7]（3）云计算技术的特点：①云计算系统提供的是服务。
服务的实现机制对用户透明，用户无需了解云计算的具体机制，就可以获得需要的服务。
②用冗余方式提供可靠性。
云计算系统由大量商用计算机组成集群向用户提供数据处理服务。
随着计算机数量的增加，系统出现错误的概率大大增加。
在没有专用的硬件可靠性部件的支持下，采用软件的方式，即数据冗余和分布式存储来保证数据的可靠性。
③高可用性。
通过集成海量存储和高性能的计算能力，云能提供较高的服务质量。
云计算系统可以自动检测失效节点，并将失效节点排除，不影响系统的正常运行。
④高层次的编程模型。
云计算系统提供高层次的编程模型。
用户通过简单学习，就可以编写自己的云计算程序，在“云”系统上执行，满足自己的需求。
现在云计算系统主要采用Map—Reduce模型。
⑤经济性。
组建一个采用大量的商业机组成的集群相对于同样性能的超级计算机花费的资金要少很多。
⑥服务多样性。
用户可以支付不同的费用，以获得不同级别的服务等。
为了更好地定义云计算，必须从云计算的服务使用者，服务提供者，组织方式，内部实现机制等方面同时定义。
[8]⑦互联网络的快速发展正在对人们的生活和工作方式产生着深刻影响。
继传统的个人计算机、客户，服务器的计算模式之后。
崭新的“云计算”模式展现了现代互联网络的重要特质。
李开复博士着重阐述了云计算四个方面的重要特点：云上的海量数据存储、无数的软件和服务置于云中、它们均构筑于各种标准和协议之上、可以通过各种设备来获得。
（4）云计算的关键技术云计算是一种新型的超级计算方式，以数据为中心，是一种数据密集型的超级计算。
在数据存储、数据管理、编程模式等多方面具有自身独特的技术。
同时涉及了众多其他技术，如表2所示。
本章主要介绍云计算特有的技术，包括数据存储技术，数据管理技术，编程模式等。
①数据存储技术为保证高可用、高可靠和经济性，云计算采用分布式存储的方式来存储数据，采用冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性，即为同一份数据存储多个副本。
另外，云计算系统需要同时满足大量用户的需求，并行地为大量用户提供服务。
因此，云计算的数据存储技术必须具有高吞吐率和高传输率的特点。
云计算的数据存储技术主要有谷歌的非开源GFS(Google File System) [12]和Hadoop开发团队开发的GFS的开源实现HDFS(Hadoop Distributed File System) [13]大部分IT厂商，包括雅虎、英特尔的“云”计划采用的都是HDFS的数据存储技术。
云计算的数据存储技术未来的发展将集中在超大规模的数据存储、数据加密和安全性保证以及继续提高IO速率等方面。
②数据管理技术云计算系统对大数据集进行处理、分析向用户提供高效的服务。
因此，数据管理技术必须能够高效地管理大数据集。
其次，如何在规模巨大的数据中找到特定的数据，也是云计算数据管理技术所必须解决的问题。
云计算的特点是对海量的数据存储、读取后进行大量的分析，数据的读操作频率远大于数据的更新频率，云中的数据管理是一种读优化的数据管理。
因此，云系统的数据管理往往采用数据库领域中列存储的数据管理模式。
将表按列划分后存储。
云计算的数据管理技术中最著名的是谷歌提出的Big Table数据管理技术。
由于采用列存储的方式管理数据，如何提高数据的更新速率以及进一步提高随机读速率是未来的数据管理技术必须解决的问题。
③编程模型为了使用户能更轻松地享受云计算带来的服务，让用户能利用该编程模型编写简单的程序来实现特定的目的，云计算上的编程模型必须十分简单。
必须保证后台复杂的并行执行和任务调度向用户和编程人员透明。
云计算大部分采用Map—Reduce引的编程模式。
现在大部分I-I'厂商提出的“云”计划中采用的编程模型，都是基于Map—Reduce的思想开发的编程工具。
Map-Reduce不仅仅是一种编程模型，同时也是一种高效的任务调度模型。
Map—Reduce这种编程模型并不仅适用于云计算，在多核和多处理器、ceil processor以及异构机群上同样有良好的性能。
该编程模式仅适用于编写任务内部松耦合、能够高度并行化的程序。
如何改进该编程模式，使程序员得能够轻松地编写紧耦合的程序，运行时能高效地调度和执行任务，是Map-Reduce编程模型未来的发展方向。
(5)云计算和其他超级计算的区别①云计算与网格计算的区别Ian Foster将网格定义为：支持在动态变化的分布式虚拟组织( (Virtual Organizations)间共享资源，协同解决问题的系统[14]。
所谓虚拟组织就是一些个人、组织或资源的动态组合。
图2-1图2-2图2-1和图2-2分别为云及网格的结构示意图。
图2-1显示，云计算是一种生产者——消费者模型，云计算系统采用以太网等快速网络将若干集群连接在一起，用户通过因特网获取云计算系统提供的各种数据处理服务。
图2-2显示，网格系统是一种资源共享模型，资源提供者亦可以成为资源消费者，网格侧重研究的是如何将分散的资源组合成动态虚拟组织。
云计算和网格计算[15]的一个重要区别在于资源调度模式。
云计算采用集群来存储和管理数据资源，运行的任务以数据为中心。
即调度计算任务到数据存储节点运行。
而网格计算，则以计算为中心。
计算资源和存储资源分布在因特网的各个角落，不强调任务所需的计算和存储资源同处一地。
由于网络带宽的限制，网格计算中的数据传输时间占总运行时间的很大一部分。
网格将数据和计算资源虚拟化，而云计算则进一步将硬件资源虚拟化，活用虚拟机技术，对失败任务重新执行，而不必重启任务。
同时，网格内各节点采用统一的操作系统(大部分为UNIX)，而云计算放宽了条件，在各种操作系统的虚拟机上提供各种服务。
和网格的复杂管理方式不同，云计算提供一种简单易用的管理环境。
另外，网格和云在付费方式上有着显著的不同。