云计算和大数据哪个好 市场均有需求

随着云技术和互联网的不断发展，现在很多企业需要云计算和大数据方面的人才，那么二者之间哪个前景更好呢？

首先，大数据和云计算在技术体系结构上有非常紧密的联系，二者都是以分布式存储和分布式计算为基础，只不过云计算专注于服务，而大数据则更注重数据的价值化，在应用端二者的区别还是比较明显的。

对于初学者来说，选择学习云计算还是大数据，应该结合自身的知识基础进行选择，虽然云计算和大数据对于人才类型的需求都比较多元化，但是云计算从业者主要的就业岗位往往集中在IT互联网行业，而大数据的从业领域会更广泛一些，在工业互联网的推动下，未来大量的传统行业也需要大数据人才。

当前在本科阶段大数据专业的开设已经比较普遍了，而且大数据方向的研究生培养也经历了多年的积累，学科体系也日益成熟，所以当前选择大数据专业是比较不错的选择，未来的成长空间也比较大。大数据专业是比较典型的交叉学科，涉及到计算机、统计学和数学三大学科，所以学习大数据对于数学有一定的要求。当前不少学校的网络、计科专业也会设立云计算方向，相对于大数据专业来说，云计算方向的知识比较偏向于运维，涉及到网络、 *** 作系统、数据库和安全等知识，所以如果动手能力比较强，而且对于网络等知识比较感兴趣，可以选择云计算方向。

云计算和大数据的技术体系都非常庞大，各自也都需要大量的技术研发人员，实际上云计算和大数据虽然看似是两个技术领域，但是在岗位上还是存在大量交叉的。当前云计算正在向全栈云和智能云方向发展，而这个过程对于人才的需求也会进一步多元化，所以从这个角度来看，学习哪个方向并不是特别重要。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

总的来说，大数据是云计算的应用案例之一，云计算是大数据的实现工具之一，两者同样重要，只不过大数据被更多的人看好。

大数据和云计算的区别：

1）目的不同：大数据是为了发掘信息价值，而云计算主要是通过互联网管理资源，提供相应的服务。

2）对象不同：大数据的对象是数据，云计算的对象是互联网资源以及应用等。

3）背景不同：大数据的出现在于用户和社会各行各业所产生大的数据呈现几何倍数的增长；云计算的出现在于用户服务需求的增长，以及企业处理业务的能力的提高。

4）价值不同：大数据的价值在于发掘数据的有效信息，云计算则可以大量节约使用成本。

不看现在云计算发展情况，未来的趋势是：云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话：“动一下鼠标就可以在妙极 *** 作PB级别的数据”，确实让人兴奋不能止。

大数据分析经常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十数百或甚至数千的服务器分配工作，大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量数据。适用大数据的技术，包括大规模并行处理数据库、数据挖掘电网、分布文件系统、分布式数据库、计算平台、互联网和可扩展的存储系统，大数据指的海量的数据一般日处理PB级别以上，一般用于挖掘，分析，做一些智能性商业板块。

大数据必然与云计算有相关（大数据和云计算没有必然的联系，你要作大数据，可以用云计算，也可不用）数据中心是云计算基础，从技术上来看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分，大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式的架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化等技术，随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。

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分布式存储，无疑是云计算时代最受关注的一门技术。

到底什么是分布式存储？

简单来说，人多力量大，利用多个存储服务器构建存储池，满足互联网时代越来越多的存储需求。

互联网行业的发展，数据成指数级增长，人们对存储的需求越来越大，采用集中式的存储成为数据中心系统的瓶颈，不能满足大规模存储应用的需要。

受益于服务器技术的发展和成熟，与标准服务器的分布式存储开始出现，分布式存储开始被广泛的应用起来。

分布式存储就是将数据分散存储到多个存储服务器上，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，实际上数据分散的存储在企业的各个角落。分布式存储的好处是提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。

为了便于大家理解，这里打个简单的比方。我们可以将数据比作成货物，存储比作成拉货的卡车货，直连存储就相当于用普通货车拉货。

随着存储需求的逐渐增多，为了提升拉货的效率，我们就得不断的对卡车进行升级，变成更大型的货车，才能满足需求，这种扩展就相当于Scale up（纵向扩展）方式。

Scale up的优势是扩展简单，成本增长较慢，但是扩展能力有限，很难满足大容量存储的需求。

于是随着业务量的持续增长，扩展单机能力已经不能解决当前的问题，需要Scale-out，这也就是分布式存储系统。

分布式存储就像我们的拉货的货车，改用一节一节连接起来的火车拉货，当不能满足存储需求的时候，我们只需要添加一节一节的车厢就能满足需求了。

分布式系统的出现是让企业客户可以用普通的服务器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。让企业用户可以利用更多的普通机器，处理更多的数据需求。

▉ 分布式存储的优势

最后我们来汇总看下分布式存储额优势：

1、易于扩展

得益于合理的分布式架构，分布式存储可预估并且d性扩展计算、存储容量和性能。

2、高性能

一个具有高性能的分布式存储通常能够高效地管理读缓存和写缓存，并且支持自动的分级存储。

3、支持分级存储

由于通过网络进行松耦合链接，分布式存储允许高速存储和低速存储分开部署，或者任意比例混布。

4、多副本一致性

与传统的存储架构使用RAID模式来保证数据的可靠性不同，分布式存储采用了多副本备份机制，最小化对业务的影响。

5、存储系统标准化

随着分布式存储的发展，存储行业的标准化进程也不断推进，分布式存储优先采用行业标准接口（SMI-S或OpenStackCinder）进行存储接入，用户可以实现跨不同品牌、介质地实现容灾，从侧面降低了存储采购和管理成本。

▉ 最后总结

分布式存储是一个大的概念，其包含的种类繁多，除了传统意义上的分布式文件系统、分布式块存储和分布式对象存储外，还包括分布式数据库和分布式缓存等。

大数据时代的到来，意味着数据增长的速度急速攀升。一方面，互联网+的经济模式使得传统行业也迸发出了巨大的数据体量。另一方面，传统互联网企业如今也做的风生水起，产业链不断完善，譬如BAT巨擘，每天产生的数据量非常惊人。

在这样的背景下，数据分析师开始应运而生，并蓬勃发展，而数据分析师也成为当下炙手可热的职位。那究竟应该如何成为一名数据分析师呢。在我看来，数据分析师需要从统计学，分析技能以及业务常识三个方面进行入手学习，这里重点说一下后两者。

首先来说分析技能。

Excel作为经典的数据分析工具，是数据分析师必备的武器库。灵活的Excel有两大经典利器，透视表以及灵活的函数。而在函数中，尤为重要的便是Vlookup。这个函数是用于进行字段匹配的，在实际工作中应用非常广泛。

Excel常用于基本的数据描述，并且可以处理的样本量非常有限。而在大数据时代，为了解决海量数据的查询，SQL就应运而生了。SQL基本可以分为增删改查四大模块，其中具体的语法又有where，select等。

除了Excel以及SQL之外，数据挖掘的工具也是必不可少的。如果没有编程基础，可以学习SPSS。而如果有编程，建议学习Python以及R。

说完分析技能，我们再来说一下业务知识。

业务知识并不是简单就能学会的，本质上是需要在企业中摸爬滚打才能学会的。然而，好的书籍也可以让你对业务知识有一定的了解。推荐两本书：《增长黑客》以及《精益数据分析》。

如果有问题，欢迎评论，一同探讨。

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