出现背景不同 云计算的出现在于用户服务需求的增长，及企业处理业务能力的提高，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。目的方面不同 信息是否具备价值实际上是利用大数据来判断的，而云计算更多的是利用互联网对资源进行一个管理，并在此基础上提供相应的服务。
云计算与大数据侧重点不同 大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
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。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。
首先云计算面对的是互联网资源和应用等，而大数据面对的是数据。云计算则是一种互联网的虚拟资源存贮，而大数据总的来说是一种信息资产。云计算的出现在于用户服务需求的增长，及企业处理业务能力的提高，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。
离线处理 离线处理方式已经相当成熟，它适用于量庞大且较长时间保存的数据。在离线处理过程中，大量数据可以进行批量运算，使得我们的查询能够快速响应得到结果。商业中比较常见的，就是使用HDFS技术对数据进行储存，然后使用MapReduce对数据进行批量化理，然后将处理好的数据进行存储或者展示。
大数据处理数据的方法：通过程序对采集到的原始数据进行预处理，比如清洗，格式整理，滤除脏数据等，并梳理成点击流行模型数据。将预处理之后的数据导入到数据库中相应的库和表中。根据开发elt分析语句，得出各种统计结果。将分析所得的数据进行数据可视化，一般通过图标进行展示。
图处理模式（Graph Processing）：针对数据之间的关系进行计算，通常以图的形式表示数据之间的联系，能够解决一些复杂的问题，如社交网络分析、路径规划、推荐系统等。这四种计算模式通常都需要在大规模分布式计算框架中实现，如Hadoop、Spark、Storm、Flink等，以应对大数据量的处理需求。
1、学大数据是需要电脑的，对电脑的配置还有一定的要求。使用大数据技术需要强大的计算能力和大量的存储空间，因此需要具备一定的硬件配置才能够支持大数据处理。以下是一些常用的配置要求：CPU：推荐使用多核处理器，如 Intel Xeon 或 AMD Opteron，最好拥有高频率的核心。
2、本地部署AI大模型通常需要高性能的电脑配置，具体取决于模型的复杂性和规模。以下是一些关键的配置建议：处理器（CPU）：高性能的CPU对于运行复杂的AI模型和算法至关重要。建议选择多核心、高主频的CPU，以便在处理大量数据和执行复杂计算时保持高效。
3、当然，相对于内存越大越好来说，显卡并不需要太高的配置，毕竟实验环境下，对于效率的要求并不算高。相对于内存和显卡来说，大数据专业对于存储空间的要求并不算高，当然如果要想有更快的运行速度，应该选择固体硬盘，这样也会便于携带。
4、处理器：至少是双核或者更高，主频0 GHz以上。内存：至少4GB，8GB或以上更好。显卡：独立显卡，显存至少2GB。硬盘：至少是机械硬盘，如果需要处理大量数据，建议使用固态硬盘。其他配置：网络适配器需要适配，显示器分辨率至少1280x768。
5、大数据的学习并不需要很高的配置，甚至你不需要去接触那些数据。价位方面，三千吃紧六千够用。一万五极致体验。
大数据时代的三个数据处理转变 数据量的激增：随着社交网络、物联网和移动互联网的兴起，数据量呈爆炸性增长。据统计，互联网上的数据每两年翻一番，而目前世界上90%以上的数据都是最近几年产生的。 数据处理的四个“V”特征：大数据不仅仅关注数据量，更强调数据的多样性、速度、真实性和价值。
大数据时代人们分析信息、理解世界的三大转变是什么？ 样本=总体。大数据时代，要分析与某事物相关的更多的数据，分析甚至是处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于分析随机采样的少量的数据样本。 接受数据的混杂性。人们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再一味追求其精确性。
大数据时代处理数据的三大转变 大数据概念的横空出世，有赖于短短几年出现的海量数据。据统计，互联网上的数据每两年翻一番，而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的。
大数据处理：采集、导入/预处理、统计/分析、挖掘 大数据时代处理数据理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法确实有很多，但是根据笔者长时间的实践，总结了一个普遍适用的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。
1、大数据的特点确实包括数据量巨大，但并非所有大数据场景都因此而难以被常规软件工具处理。实际上，随着技术的发展，我们已经有了能够处理大规模数据的工具和平台。这些工具不仅可以高效地采集数据，还能在合理的时间内完成数据的存储、分析和可视化等操作。所以，描述大数据因规模巨大而难以处理是不准确的。
2、调查结果表明，大多数IT用户（55%）关心的是现有的信息基础设施所采集的大数据的状态。对于数据结构和IT基础设施缺乏信心是香港企业最为关注的问题。而如果不建立这样的信心，大数据项目的采用将很难实现。
3、大数据是指传统数据处理软件难以处理的大规模数据集合。大数据具有数据量大、产生速度快、种类繁多等特点。以下是关于大数据的详细解释：大数据的概念定义 大数据是指数据量巨大，以至于难以在合理时间内获取、存储、管理并处理的数据集合。
4、大数据是指规模极其巨大的数据集合，这些数据集合在传统的数据处理技术下难以处理。大数据的概念诞生于互联网时代，随着互联网技术的发展和普及，大数据的规模和价值越来越受到人们的关注。
5、数据的生成速度极快，即数据流量的实时性，这要求大数据技术必须能够实时或近实时地处理数据，以捕捉数据的时效价值。 数据价值高 尽管大数据中存在大量冗余和无价值的数据，但其中也蕴含着极具价值的信息。通过大数据分析，可以挖掘出这些信息，为决策提供支持。
