大数据与云计算、物联网的关系_大数据与物联网云计算的关系
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大数据与云计算、物联网的关系
云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势，三者相辅相成，既有联系又有区别。
一、大数据概述
1.1大数据发展的三个阶段:
| 阶段 | 时间 | 内容 |
| 第一阶段：萌芽期 | 上世纪90年代至本世纪初 | 随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟，一批商业智能工具和知识管理技术开始被应用，如数据仓库、专家系统、知识管理系统等。 |
| 第二阶段：成熟期 | 本世纪前十年 | Web2.0应用迅猛发展，非结构化数据大量产生，传统处理方法难以应对，带动了大数据技术的快速突破，大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分布式系统两大核心技术，谷歌的GFD和MapReduce等发数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行其道 |
| 第三阶段：大规模应用期 | 2010年以后 | 大数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会智能化程度大幅提高 |
1.2大数据--属性
1、数据量大
数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说每两年就增长一倍（大数据摩尔定律）
2、数据类型繁多
大数据是由结构化和非结构化数据组成的：
10%的结构化数据，存储在数据库中
90%的非结构化数据，它们与人类信息密切相关
3、处理速度快
4、价值密度低，商业价值高
1.2.1大数据关键技术
1.3 大数据计算模式
| 大数据计算模式 | 解决问题 | 代表产品 |
| 批处理计算 | 针对大规模数据的批量处理 | MapReduce、Spark等 |
| 流计算 | 针对流数据的实时计算 | Storm、S4、Flume、Streams、Puma、DStream、Super Mario、银河流数据处理平台等 |
| 图计算 | 针对大规模图结构数据的处理 | Pregel、GraphX、Giraph、PowerGraph、Hama、GoldenOrb等 |
| 查询分析计算 | 大规模数据的存储管理和查询分析 | Dremel、Hive、Cassandra、Impala等 |
二、云计算
1. 云计算概念
云计算实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。
2. 云计算关键技术
云计算关键技术包括：虚拟化、分布式存储、分布式计算、多租户等。
3. 云计算数据中心
云计算数据中心是一整套复杂的设施，包括刀片服务器、宽带网络连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置等。
数据中心是云计算的重要载体，为云计算提供计算、存储、带宽等各种硬件资源，为各种平台和应用提供运行支撑环境。
全国各地推进数据中心建设。
4. 云计算应用
政务云上可以部署公共安全管理、容灾备份、城市管理、应急管理、智能交通、社会保障等应用，通过集约化建设、管理和运行，可以实现信息资源整合和政务资源共享，推动政务管理创新，加快向服务型政府转型。
教育云可以有效整合幼儿教育、中小学教育、高等教育以及继续教育等优质教育资源，逐步实现教育信息共享、教育资源共享及教育资源深度挖掘等目标。
中小企业云能够让企业以低廉的成本建立财务、供应链、客户关系等管理应用系统，大大降低企业信息化门槛，迅速提升企业信息化水平，增强企业市场竞争力。
医疗云可以推动医院与医院、医院与社区、医院与急救中心、医院与家庭之间的服务共享，并形成一套全新的医疗健康服务系统，从而有效地提高医疗保健的质量。
5. 云计算产业
云计算产业作为战略性新兴产业，近些年得到了迅速发展，形成了成熟的产业链结构，产业涵盖硬件与设备制造、基础设施运营、软件与解决方案供应商、基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）、终端设备、云安全、云计算交付/咨询/认证等环节。
云计算产业链
三、物联网
1. 物联网概念
物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化和远程管理控制。如下图物联网体系架构：
2. 物联网关键技术
物联网中的关键技术包括识别和感知技术（二维码、RFID、传感器等）、网络与通信技术、数据挖掘与融合技术等。
3.物联网应用
物联网已经广泛应用于智能交通、智慧医疗、智能家居、环保监测、智能安防、智能物流、智能电网、智慧农业、智能工业等领域，对国民经济与社会发展起到了重要的推动作用。
4.物联网产业
完整的物联网产业链主要包括核心感应器件提供商、感知层末端设备提供商、网络提供商、软件与行业解决方案提供商、系统集成商、运营及服务提供商等六大环节。
四、 大数据与云计算、物联网的关系
云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势，三者既有区别又有联系。三者关系如下图：
