云计算和大数据的关系是什么，谁能解释一下互联网大数据是什么？
大数据简单的讲就是大量数据信息的集合，要想对这个概念有一定程度理解，就不能脱离其产生背景。
首先要对三次信息化浪潮有所了解：第一次发生在1980年左右，个人计算机的出现，彻底改变了人们的信息处理方式；第二次发生在1995年左右，万维网诞生，使互联网的信息传输效率得到了质的飞跃；第三次发生在2010年左右，以大数据、云计算、物联网为标志的信息爆炸时代到来。在这个过程中，人们对数据增多最直观的感受就是存储设备容量不断的增加，2000年前后硬盘大小能达到32G就很让人羡慕了，而现在主流硬盘大小已经上T了，这就是数据信息呈爆炸式增长的最好证明。
伴随着三次浪潮，数据产生方式也随之发生变化，从数据库管理模式的被动产生到用户主动创造内容，数据逐渐成为了各行各业进行决策的主导，最终形成了大数据这个概念。
大数据的概念包含四个特征：1、大量化，互联网最近两年所产生的数据量，相当于之前产生的全部数据量；
2、多样化，与人类密切相关的所有事物和行为在互联网时代都成了数据信息；
3、快速化，对数据处理的速度快，从数据生成到决策直接的时间非常少，比如在一分之内，新浪可以发2万条微博，淘宝可以卖6万件商品，百度可以进行90万次搜索。
4、价值密度低，但是商业价值高，因为大数据信息采集的密集度极高，拿道路上的摄像头为例，每时每刻拍摄的影像都会作为数据进行存储，如果不发生事故一般是没有什么用的，但是一但出现问题就具有非常大的价值。
所以，大数据作为一种信息资产，包含了对信息数据的获取、存储、管理、分析，具有很强的战略意义。
那么接下来说一说大数据的作用：首先一点，大数据颠覆了传统科学研究和决策处理的思维方式，科学实验一直是科技发展的核心手段，而过去由于数据有限，一般是通过采样的方式进行实验，而大数据时代，可以实现全样分析。
第二，大数据对信息的快速处理技术极大的提高了决策效率，人们不需要过于去关注一些理论或计算问题，而是直接通过数据分析就可以直接做出决策。
第三，大数据对社会各行各业都产生了深远的影响和推动作用，大数据技术可以对行业现状和发展进行精确的分析和预测，而且效率极高，比如谷歌通过对庞大的用户数据进行分析，能够非常准确的判断出当前是否爆发流感，预测结果和美国疾病控制中心的专家预测一致，但是实时性却要高的多。
大数据技术与云技术关系非常密切，可以说是相辅相成，这两者共同构成了物联网的基础设施建设，所以要想更好的对大数据深入理解，还需要对相关概念进行全面学习。
我是洋宁，学文的理科生。了解科技概念、探索科技内涵、分析科技现象、发现科技本质，欢迎关注与留言，让我们一起来寻找科技中的平衡。
互联网与大数据是什么关系？
大数据的定义。
1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，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。
2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，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。
互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
3、大数据应用，是 指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。
当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
“互联网+”的定义即“构建互联网组织，创造性的使用互联网工具，以推动企业和产业进行更有效的商务活动。”所以我们认为，互联网加应该从两大方面去理解：
一方面是“企业互联网+”。“互联网+”加于企业自身。即企业的生产、运营、管理、营销、组织、人才等诸多方面需要用互联网思维重塑。企业需要利用互联网思维改造企业的流程、管理模式、企业文化，实现决策和管理思维以及企业运营模式的互联网化，从而提升企业运营效率和绩效。
第二方面是“产业互联网+”。“互联网+”加于产业，加的是传统的各行各业，包括第一、第二和第三产业。过去十几年互联网的发展很清楚地显示了这一点，尤其是加在第三产业：加媒体产生网络媒体；加娱乐产生网络游戏；加零售产生电子商务；加金融产生互联网金融。
“企业互联网+”
“互联网+”的第一方面是加于企业自身，即“企业互联网+”，其本质是用互联网思维重塑企业管理。因此，企业需要深度理解互联网思维，更需要充分利用互联网思维来武装企业管理。互联网思维是在互联网和移动互联网不断发展的背景下，对用户、产品、营销和商业模式重新审视的思考方式。你不一定要做互联网，但时代要求你的思维方式要逐渐像互联网的方式去想问题，否则淘汰你的不是互联网企业，而是你不具备互联网思维。
“产业互联网+”
“互联网+”的第二大方面是“产业互联网+”，即第一、第二和第三产业的互联网化。我们认为未来两三年互联网+将在第一产业的农业（互联网农业），第二产业的制造业（尤其是工业4.0），第三产业的交通、计算机服务和软件业、批发和零售、住宿和餐饮、金融、房地产、租赁、居民服务、教育、医疗、文化娱乐等行业产生深刻变化，并且，各行各业互联网化的过程中，大数据会加速各行各业的互联网+进程。由于文章篇幅关系，我们只对第三产业的互联网化趋势进行介绍。
金融互联网+：互联网消费金融市场正在崛起，大型平台类互联网企业将驱动市场快速发展
金融领域的互联网+最典型的为互联网消费金融。互联网消费金融是指消费者通过互联网购买消费品提供消费贷款的现代服务金融方式，包括住房贷款、汽车贷款、旅游贷款和助学贷款等。中国互联网消费金融市场正处于发展的起步阶段， 2013年中国互联网消费金融市场交易规模达到60.0亿元。从互联网消费金融交易规模构成来看，2013年互联网消费金融交易规模主要以P2P消费信贷为主，艾瑞咨询数据显示，该比例高达97.5%。2014年电商巨头首次进入该领域，2014年年初，京东率先推出白条服务，随后，7月份天猫推出分期服务。2014年电商巨头的强势切入，使得市场格局出现显著变化，2014年通过电商平台产生的消费信贷交易占互联网金融交易规模的32%，预计2015年该比例将增至40%以上，2016年将超过一半，通过电商平台产生的消费金融交易规模将成为市场主体。伴随着京东与天猫进入市场，2014年交易规模将突破160亿元，增速超过170%。2017年，整体市场将突破千亿，未来三年复合增长率达到94%，市场增长的驱动力来自于电商巨头的强势切入该市场，以及更多的平台型互联网企业如房产网站、汽车网站加入该市场。
大数据驱动金融互联网+：大型互联网网站记录了海量的消费者的消费行为数据，通过大数据技术更好的推断消费者的消费兴趣、消费需求，更为关键的是能够计算消费者的消费能力和推测消费者的信用等级。相关的互联网消费金融平台在为用户提供服务时，则更加清楚的知道那些是潜在客户，以及客户的消费能力和信用。因此，通过大数据技术，互联网消费金融平台在提供相关的贷款时，风险会更低，盈利情况将更好。
互联网健康市场未来发展主要有三股力量的推动：
国家政策利好
2014年5月国家食药监总局发布《互联网食品药品经营监督管理办法（征求意见稿）》，拟放开网上销售处方药，并提出允许第三方物流配送药品。
《医药工业“十二五”发展规划》提出，目前医药工业产业集中度低，企业多、小、散问题突出，造成过度竞争、资源浪费和环境污染。其将2015年的产业集中度目标设定为，前100位企业的销售收入占全行业的50%以上。
技术相关因素推动
移动互联网和大数据的发展，将改变现有的医疗健康服务模式——远程预约、远程医疗、慢病监控、大数据管理等逐步成为可能。
传感器的发展。传统的可穿戴式传感器腕环、心率带、计步计、动作传感器、智能衣服传感器正在快速发展；而非植入式电化学传感器的发展，利用对眼泪、唾液、汗液以及皮肤组织液等体液的传感器检测，填补实时监测体内疾病及药效的空白。
社会环境及自然环境的变化
老龄化。2050年，60岁及以上人口将增至近4.4亿人，占中国人口总数的34％，进入深度老龄化阶段。中国不断加剧的老龄化趋势成为医疗保健增长的基础；
污染。气候变化和污染加重人类健康隐患，为健康产业增长提供空间。有关数据表明，每年世界范围内，约200万人死于空气污染。水资源和空气的污染的后果，将会在未来10年间越来越明显地显现出来。一方面污染会使得人们更加注重疾病防治，增加医疗健康支出；另一方面，人们在由污染带来的疾病治疗上投入也会有所增长。
大型互联网及IT企业重视及大力参与推动
数据驱动健康互联网+：随着互联网健康领域的发展，我们相信未来几年将可以实现通过各种可穿戴设备，收集人体生理数据，并上传到互联网云端，利用大数据技术进行分析和处理，将结果与医生或者用户同步，给出诊断或建议；医院也将逐步打通电子病历，让病人在不同医院的病历信息可以整合，这将有利于医生进行更为合理全面的诊断，甚至，更为理想的情况下，通过可穿戴设备收集的健康数据和医院的电子病历数据打通，将能够为用户更加合理的进行健康预警或者更加准确的进行诊断。如果互联网平台将用户的这些信息的链接，并把医生资源连接到平台，有问题的用户将可以直接与医生进行远程沟通咨询。
教育互联网+：在线教育拐点到来，未来市场快速成长
教育互联网+最为值得关注的是在线教育。在中国，在线教育目前已经进入快速发展阶段。中国经济网数据显示，2014年上半年国内在线教育投资总额高达25亿元，国外在线教育投资总额24亿元，同时8月份不低于10亿元的投资、10月份的5亿元，预估2014年整年国内在线教育投资高达50-80亿元左右，全球的在线教育投资总额预估上百亿。
艾瑞咨询数据显示，2014在线教育市场规模将达998亿，增长率达19%，市场仍然处于较快的速度成长。2015年，市场增长的拐点即将到来，未来三年2015年、2016年和2017年继续快速增长，增长率均在20%左右。学历教育、职业在线教育是市场规模高速增长的主要动力。但值得我们注意的是，中小学在线教育市场将比整个在线教育市场的成长速度更快，2014年中小学在线教育市场规模增长率为34%，未来三年2015年、2016年和2017年增长率分别为35%、39%和39%，呈现高速增长的态势。
目前的教育领域的变革主要是来自移动互联网和大数据。原来的互联网教育绝大多数依赖于PC端，互联网时代已经完全进入移动互联时代，有了平板电脑和智能手机之后，在线教育从相对集中的学习转变成碎片化学习的状态，这需要在线教育产品形态的转变。
大数据驱动教育互联网+：由于大数据的发展也使得在线教育更加智能和科学，比如我们可以通过大数据建立错误题库去优化老师讲课的重点，或者通过大数据去辅助学生答题，科学评估学习成绩，优化学习重点，如猿题库、学习宝和优答。大数据技术的应用将有利于个性化教育的发展，如通过学生做习题的数据进行诊断，分析出学生在学习过程中哪些方面掌握程度还不够，然后基于学习的薄弱处进行相关的学习材料推送，并进行相关的任务训练，提高学习效率。
旅游互联网+：在线旅游市场竞争更加激烈，市场正在酝酿变局
旅游行业的互联网+最为值得关注的是在线旅游预定。2014年中国在线旅游预订市场交易规模将达2872亿。受到业内持续而大规模的价格战影响，在线旅游OTA市场营收规模2013年和2014年增速低于整体在线旅游市场。展望2015年，以下趋势依然持续：
（1）价格战，企业增收不增利。四家中国赴美上市OTA企业的第三季度财报显示，企业净利润依然加速下滑，但各方的价格战愈加火热。携程网第三季度净营业收入为21亿元，同比增长38%，但净利润2.17亿元，同比下降42%。这已是携程连续三个季度净利润负增长；去哪儿公司2014年第三季度总营收为5.011亿元，同比增长107.8%；但是归属于股东的净亏损扩大至5.662亿元。但携程依然在2014年12月宣布将拿出10亿进行大规模促销。同程和途牛也互相公开叫板。
（2）在线机票市场集中度更高。在线机票预订市场的价格战持续，中小在线代理商压力逐渐增大，利润率降低，OTA分销结构将逐渐集中。
（3）直销在线酒店地位继续提升。由于价格战将再持续，促进直销类酒店网站继续崛起。目前在线酒店预定网站用户规模来看，去哪儿、携程、艺龙第一阵营，而直销类网站7天酒店在2013年也进入并稳住在第一阵营；预计2015年还将会有1-2两家直销类酒店用户规模进入第一阵营。
（4）在线度假市场比在线旅游整体市场增速更快。2014年在线度假市场交易规模增长率达42%，远高于在线旅游市场的增长率（27.5%），2015年将继续保持高速增长，增长率将在35%以上。这主要是得益于度假休闲游的需求量逐渐增强，带动的租车、度假公寓等业务增长。
（5）在线门票受到在线旅游企业重点关注，竞争更加白热化。2014年是在线门票发展的元年，而2015年则进入白热化的竞争阶段。门票市场作为休闲旅游的入口，更容易交叉销售度假产品，因此抢占门票市场有助于对于度假市场的开发。
（6）出境游热度逐渐提升。随着旅游预定的用户的收入增加及生活质量的提高，用户对出境游的需求更加强烈。预计未来几年，在线预订出境游热度会不断提升，份额进一步扩大；同时，将会出现更多专注出境游的互联网企业。
（7）移动端的迁移和竞争更加激烈。很多大型的在线预定企业其移动端流量已经超过PC端流量，在线旅游价格战与服务战已经由PC端转移向移动端，2015年移动端的竞争更加激烈，在线旅游企业将继续加大移动端的大幅度促销和返现。
大数据驱动旅游互联网+：大数据在在线旅游的应用可以分为三大方向。第一个方向是帮助在线旅游网站提升企业内部运营效率，提升营销效果，如通过大数据挖掘技术找到潜在机票或者酒店客户，帮助网站进行拉新客；或通过关联算法为客户进行产品间的关联推荐；第二个方向是优化产品定价和库存，如通过北京和云南之间的旅行大数据，制定合理的促销和定价策略，并合理消化库存；第三个方向是为用户提供个性化的旅游推荐服务，即根据客户在网站上的各种浏览和点击行为，甚至是写游记的情况，综合判断客户的旅游兴趣和爱好，挖掘其潜在需求并进行消费的个性化推荐。
房产互联网+：房产领域O2O做闭环，加速转型迎发展
房产互联网+最为典型的是房产网站，其改造的是新房和二手房的销售模式，但迫于经济形势，他们正在加速转型。2014年我国房地产市场步入调整期，各地商品住宅库存量高企，对市场预期的转变进一步影响了整体新开工节奏，房地产投资增速明显下滑。市场观望情绪显著，开发企业的投资和推盘节奏都有所调整。2014年以来市场成交量整体下行，市场成交较去年大幅下降。中国指数研究院的数据显示，2014年1-11月，50个代表城市月均成交2273万平方米，同比下降13.6%，与2012年同期基本持平，分别高出2010年、2011年同期10.6%、24.5%。房地产行业以上的影响已经传导至房地产网站，导致房产网站营收增长放缓。以上市公司搜房网为例，2014年其营收预计在7.3亿美元，年度营收增长率为15%，比2013年的48%显著下滑。在此背景下，房产网站积极主动变革，做销售闭环，加速转型。
未来一年房产领域互联网+值得关注方向包括房产O2O、家居O2O、社区O20和房产相关互联网金融。
（1）房产O2O。房产网站积极谋求销售闭环，不仅仅帮助线上推广，还需落实到线下的售楼环节，实现规模成交。搜房、乐居、安居客和365房产网等均在不同程度实现房产O2O。
（2）家居O2O。主要有几种模式：房产网站和家居网站开通线下实体店体验，线上销售模式；传统家居商场自建电商平台模式；传统家居商城联盟，自建联盟网站的网络团购模式；传统家居企业在电商平台销售的模式。
（3）社区O2O。从从蔬菜、水果、物业、家政服务等社区购物和服务，均为社区O2O的服务范围。以万科、花样年为代表的房地产商，阿里巴巴等电商公司，搜房及365房产网等房产网站，以及民生银行、兴业银行等金融机构已经在不同程度进入该领域。
（4）互联网金融。为了更好的做闭环，很多大型房产网站进入互联网金融领域，主要瞄准用户购房和装修过程中贷款问题。2014年，我们看到房产网站在互联网金融方面的一系列大动作：搜房网通过成立互联网金融信息服务有限公司，并引入多方战略合作模式布局互联网金融体系。新浪和易居中国联手成立房金所金融服务股份有限公司，推出互联网房地产金融服务平台“房金所”。365房产网拟成立金融信息服务有限公司。
大数据驱动的房产互联网+：在房产网站积极主动变革，做销售闭环，加速转型的情况下，大数据的作用愈发明显，主要体现在三大方面。
第一，大数据辅助房产网站从粗放式经营向精细化运营转型，房产网站更加重视大数据在经营决策、精准营销和精细化运营的作用，如运用大数据进行潜在购房客户或者租房客户的挖掘，运用大数据进行家居装修等方面的关联推荐等；
第二，利用大数据进行贷款客户信用评级，更好的掌握客户的消费能力和信用情况，支持互联网金融业务；
第三，利用大数据辅助社区O2O业务进行客户个性化推荐和客户生命周期管理。
总之：互联网+和大数据是相辅相成的，互联网如果没有数据分析就会很空洞没有依据，大数据如果离开了互联网就没有存在的必要。数据分析是由于互联网知识太浩瀚了，所以需要它来分析。
为什么大数据要学习Hadoop？
1、 hadoop开源，更容易拿到源代码等，微软等相关产品都是闭源的。Hadoop和微软就好比安卓和ios。市面上华为，小米，三星基本上都在Google开源Android的基础上二次开发成自己的rom
2、 大数据现在是中国的十三五国家战略，大数据火啊，而Apache hadoop现在已经发展成一个庞大的生态圈。全球各地的开发者都在贡献者自己的代码。各个分支也是相当火爆，例如spark。
3、 现在普遍认为，大数据狭义的代表就是hadoop，其实并不是这样，现在大数据公司有很多：
有做大数据基础平台的，例如星环科技，MapR，Hortonwork，Cloudera，这四家应该是现在全球顶尖top4了，3家美国硅谷的，一家中国上海的。这四家都是基于开源hadoop发展起来的。有MPP架构的DW产品，例如Teredata，GP，IBM等有做上层数据应用的，这类公司非常多，很多需要卖人力工时。也有现在卖数据的公司，这种公司也非常多。下面给个图大家随便看看
Hadoop生态系统当今的Hadoop已经成长为一个庞大的体系，只要有和海量数据相关的领域。都有Hadoop的身影。
Hadoop生态系统图谱大家知道，Hadoop的两大核心就是HDFS和MapReduce，而整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS的分布式存储作为底层数据支持的。并且会通过MapReduce来进行计算分析。
Hadoop1.x的核心：
1. Hadoop Common
2. Hadoop Distributed File System（HDFS）
3. Hadoop MapReduce
Hadoop2.x的核心：
1. Hadoop Common
2. Hadoop Distributed File System（HDFS）
3. Hadoop MapReduce
4. Hadoop YARN
Hadoop1.x 生态系统图Hadoop2.x 生态系统图1. HDFS分布式文件系统，将一个文件分成多个块，分别存储(拷贝)到不同的节点上.它是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。
2. MapReduce分布式计算框架，它是一种分布式计算处理模型和执行环境，用于进行大数据量的计算。共包括Map和Reduce部分。其中Map接受一个键值对（key-value），产生一组中间键值对。MapReduce框架会将map函数产生的中间键值对里键相同的值传递给一个reduce函数。Reduce函数：接受一个键，以及相关的一组值，将这组值进行合并产生一组规模更小的值（通常只有一个或零个值）。
3. hive基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类似SQL一样的查询语言HiveQL来管理这些数据。Hive定义了一种类似SQL的查询语言(HQL),将SQL转化为MapReduce任务在Hadoop上执行。通常用于离线分析。
4. PigPig是一个基于Hadoop的大数据分析平台，它提供了一个叫PigLatin的高级语言来表达大数据分析程序，将脚本转换为MapReduce任务在Hadoop上执行。通常用于进行离线分析。
5. Mahout数据挖掘算法库，Mahout起源于2008年，最初是Apache Lucent的子项目，它在极短的时间内取得了长足的发展，现在是Apache的顶级项目。Mahout的主要目标是创建一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout现在已经包含了聚类、分类、推荐引擎（协同过滤）和频繁集挖掘等广泛使用的数据挖掘方法。除了算法，Mahout还包含数据的输入/输出工具、与其他存储系统（如数据库、MongoDB 或Cassandra）集成等数据挖掘支持架构。
6. ZooKeeper分布式协作服务，是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供包括配置维护，名字服务，分布式同步和组服务等功能。Hadoop的管理就是用的ZooKeeper
7. HBaseHBase是一个分布式列存数据库，它基于Hadoop之上提供了类似BigTable的功能。HBase是一个针对结构化数据的可伸缩、高可靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。和传统关系数据库不同，HBase采用了BigTable的数据模型：增强的稀疏排序映射表（Key/Value），其中，键由行关键字、列关键字和时间戳构成。HBase提供了对大规模数据的随机、实时读写访问，同时，HBase中保存的数据可以使用MapReduce来处理，它将数据存储和并行计算完美地结合在一起。
8. Sqoop数据同步工具，SQL-to-Hadoop的缩写。Sqoop是一个Hadoop和关系型数据库之间的数据转移工具。可将关系型数据库中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可将HDFS中的数据导进到关系型数据库中主要用于传统数据库和Hadoop之前传输数据。数据的导入和导出本质上是Mapreduce程序，充分利用了MR的并行化和容错性。
9. Flume日志收集工具，Cloudera开源的日志收集系统，具有分布式、高可靠、高容错、易于定制和扩展的特点。它将数据从产生、传输、处理并最终写入目标的路径的过程抽象为数据流，在具体的数据流中，数据源支持在Flume中定制数据发送方，从而支持收集各种不同协议数据。同时，Flume数据流提供对日志数据进行简单处理的能力，如过滤、格式转换等。此外，Flume还具有能够将日志写往各种数据目标（可定制）的能力。总的来说，Flume是一个可扩展、适合复杂环境的海量日志收集系统。
10. Ambari是一个对Hadoop集群进行监控和管理的基于Web的系统。目前已经支持HDFS，MapReduce，Hive，HCatalog，HBase，ZooKeeper，Oozie，Pig和Sqoop等组件。
11.Apache Spark：Apache Spark是提供大数据集上快速进行数据分析的计算引擎。它建立在HDFS之上，却绕过了MapReduce使用自己的数据处理框架。Spark常用于实时查询、流处理、迭代算法、复杂操作运算和机器学习。
现在hadoop发展很快，也有很多新的技术，以上也有很多技术不是那么火爆了，有更优的选择，不过我觉得如果你想学习大数据，作为技术宅，这些组件还是都需要了解的。
大数据会计和大数据财务管理区别？
大数据财务管理与大数据会计的区别：
1，时间不同。相比之下，大数据会计出现较迟一点，先有大数据然后才有相关的会计需求。
2，接触不同。会计负责结账核算已经完成的资金活动，而大数据会计接触较多的是数据。
3，方式不同。人工智能，大数据，云计算，移动互联技术的迅速发展，使传统的会计得到发展，从而变成大数据会计。
举出一个大数据与云计算应用案例？
人脸识别大数据与云计算在人脸识别中应用广泛在人脸识别过程中，需要处理大量的图像数据，而这些数据往往需要在短时间内进行处理和存储。传统的计算方式已经无法满足这样的需求，因此云计算和大数据技术被广泛应用于人脸识别中。通过云计算和大数据技术，可以实现图像数据的海量存储和高效处理，从而大大提高人脸识别的准确率和速度。除了人脸识别，大数据与云计算还被应用于商业智能、教育、医疗健康等行业，在数据处理、存储、分析等方面发挥着越来越大的作用，成为了推动数字化转型和智能化发展的重要工具。
