一、云存储和大数据的区别？

1、目的不同：大数据是为了发掘信息价值，而云储存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，云储存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；云储存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，云储存则可以大量节约使用成本。

二、华为云大数据分析与大数据处理能力怎么样?

华为云大数据分析与大数据处理能力需要考虑这几个方面的问题：

1.可视化分析；

2. 数据挖掘算法；

3. 预测性分析；

4. 语义引擎；

5.数据质量和数据管理；

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

三、学习云技术，大数据，软件开发难吗？

这个专业说难也不难，说不难也不难，看你能不能学下来了，但是这个专业学会了之后工资很高，一，二线城市的薪资很高，但反过来想想如果非常好学，还能拿那么多薪资吗，肯定的有点难赌，这个专业需要英语好一些，另外逻辑思维也很重要

四、什么叫云技术?

既匪担萍扑憬雒枋隽艘焕嗉值奈侍猓蛭衷谡飧鼋锥危凹扑阌胧荨滨熙伟宓钠胶庖逊⑸浠匆丫健耙贫扑阋纫贫菀阋说亩啵∕oving computation is cheaper than moving data）”。 “数据”变得越来越臃肿，用经济的眼光看，“数据”应该“固定”下来。想像一下，复制1PiB（1PiB = 1024TiB）数据的成本以及存储这些数据的成本，数据变来变去而导致的“一致性”问题。诸如搜索、推荐和社会关系网络等这些“新兴”的服务是很耗费“数据”的，例如，看似一个简单搜索请求，却依赖于一个规模极为庞大的索引数据，处理后输出却很小。输入输出的数据规模远远小于计算的数据处理规模，几百个KiB相对几个PiB，保守点“1 : 1000,000”。 比例问题还好理解，然而问题关键却是云内的数据与数据之间的关系，即“数据的划分问题”。尽管“分而治之”是一个古老的原则，而且分布计算也已经发展了四十多年，然而对这一点，我们的认识依然浅的很。 “云计算”代表了一个时代需求，反映了市场关系的变化，谁拥有更为庞大的数据规模，谁就可以提供更广更深的信息服务，而软件和硬件影响相对缩小。

五、什么叫大数据，与云计算有何关系

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了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四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

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。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析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MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

六、大数据云计算主要学习什么呢？

云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。

大数据(big data)，或称海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。

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,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行;同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：

1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。

2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计，针对数据仓库访问最优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。

3、整体能耗更低。同等计算任务，能耗最低。

4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件的品质和标准。