大数据一定要有云计算吗？
从技术的角度来说，云计算和大数据并不分家，所谓的大数据平台就是云计算技术的延伸。云计算的几个关键特点是多用户、虚拟化、分布式存储和分布式计算，其中分布式存储和分布式计算也是大数据平台的关键技术，所以从技术的角度来说，大数据是云计算的一个技术延伸，大数据本身更像是一个“管理概念”而不像是“技术描述”。云计算的核心是服务，而服务也正是互联网的核心内容之一，随着服务的发展必然会产生大量的数据，这些数据来自于互联网的各个角落，有个人数据也有行业数据，更有物联网系统带来的非结构化数据，这些数据就构成了大数据的基础。
大数据的一系列技术都是围绕数据展开的，而这些数据正是来自于云计算平台，所以从这个角度来说，不是大数据一定要有云计算，而是云计算产生了大数据，没有云计算平台作为服务支持，大数据就无从谈起了。从整合互联网领域的技术分布来看，往往从事云计算服务的公司也是大数据技术的提供者和推动者，比如亚马逊、谷歌、阿里等公司。
所以，大数据是离不开云计算的，但是随着大数据产业链的不断发展，很多做数据分析细分业务的公司也在逐渐从云计算业务中剥离出来，这也是行业发展的一个必然结果。从这个角度来看，未来云计算与大数据的关系更像是一种上下游的合作关系，云计算提供存储服务，而大数据则提供分析服务。未来，随着大数据的不断发展，云计算的重要程度将逐渐提升，大数据和云计算也必将互相推动、共同发展。
大数据和云计算有什么关系？
在对大数据与云计算的关系理解之前，我们需要对这两个概念分别进行了解。大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通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，简单理解就是海量数据的高效处理。云计算就是硬件资源的虚拟化，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化后再进行分配使用。
本质上看，云计算强调的是计算，而数据则是计算的对象，二者是动与静的关系，但大数据需要处理数据的能力，比如数据获取、清洁、转换、统计等等，而云计算为大数据处理提供了一个很好的平台，是唯一可行的大数据处理方式，二者是静中有动，动中有静。云计算是基础设施，大数据可以使用云计算的存储能力来保存数据，计算能力来进行运算。
大数据云计算就业难度大不大？
作为一名IT从业者，我来回答一下这个问题。首先，当前大数据和云计算领域有大量的人才缺口，而且很多岗位的岗位附加值还相对比较高，随着工业互联网的发展，未来产业领域需要大量的大数据和云计算专业人才，所以当前选择学习大数据和云计算相关技术会有一个比较好的就业前景。虽然大数据和云计算领域相关人才的缺口比较大，但是相关岗位的从业门槛也相对比较高，一方面当前大数据相关技术尚处在落地应用的初期，所以行业领域更需要具有一定创新能力的高端人才，因此当前大数据方向的研究生有比较好的就业表现，其中大数据开发岗位更是如此，而大数据分析岗位对于人才层次的要求往往更高。
大数据在产业领域的应用场景非常多，但是大数据在全面落地应用之前，首先要完成云计算的普及，相对于大数据来说，云计算的岗位往往主要集中在IT互联网行业，比如大量基于云计算提供各种算力服务的云计算平台就需要很多专业人才，但是这些岗位对于从业者同样有较高的门槛要求。从技术体系结构上来说，大数据和云计算并不分家，但是二者的关注点还是不同的，云计算主要提供服务支撑，而大数据则主要完成数据的价值化，各自的价值空间都非常大。
从当前的技术发展趋势来看，云计算正在向智慧云和全栈云方向发展，这个过程同样需要大量的技术人才。最后，对于初学者来说，学习大数据和云计算一定要结合自身的知识结构来选择细分方向，同时一定要重视技术与场景的结合。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如何通俗的理解云计算和大数据？
谢邀。这两个词都是热词，在网上随便一搜都可以找到大把的关于云计算和大数据的各种解释，要深入研究的可以去看。这里做一个通俗的解释，以帮助初入门者理解。理解云计算，我觉得最重要的是理解其技术实质。今天关于云计算的技术实现有很多，但都离不开一个根本目的，就是把多台计算资源整合到一起，俗称资源池化，让使用者就像使用一台计算机一样来部署、调度和管理，其中任何一台设备出现故障，丝毫不影响其支撑的各种IT系统的运行。
为了做到这一点就需要各种技术手段，比如虚拟化等。至于IaaS、PaaS、SaaS都是基于这一基础对外销售的一类服务类型而已，算个销售名称。比如，IaaS就是把直接把最基础的计算资源卖给用户，相当于卖给你一个没装任何东西的电脑；PaaS就是在这台电脑上装了操作系统和中间件，但没有应用软件，然后卖给了用户；SaaS就是把一台装好了操作系统、各种中间件以及应用软件都装好了的电脑卖给了你。
关于大数据，其本质就是把所有数据（包括各种数据）都利用起来，直接对其进行分析。大数据的“大”首先体现在“所有”和“各种”上（我认为在大数据的所谓“4V”或者“5V”特性中，这一点最为重要）。大数据有今天的热度，是因为这在以前是很难做到的，比如，以前我们只能处理结构化数据，而今天可以处理结构化数据，也可以处理像文本、视频、语音等非结构化信息；同样，对数据的处理过去只能是抽样，而今天可以做到全量。
而这一切都受益于技术的发展，因为今天我们有了庞大的计算能力、有了廉价的存储空间和无处不在的网络，还有了各种各样的数据采集设备（手机、物联网），让我们拥有了各种数据，当然还有各种软件（比如Hadoop、Spark等），这一切才有了可能。显然，这一改变的意义重大，让我们对于这个世界有了更深入的了解，也诞生了很多前所未有的商业模式。
大数据和云计算有什么不同，学哪个好？
这是一个非常好的问题，作为一名IT领域的科研教育工作者，我来回答一下。首先，大数据和云计算未来在工业互联网时代都将发挥出越来越重要的作用，所以当前不论是选择学习大数据还是云计算，未来的发展空间都比较大。从技术体系结构上来看，大数据和云计算都以分布式存储和分布式计算为基础，只不过各自的关注点有所不同，大数据的关注点在于数据的价值化，而云计算的关注点则在于为用户提供算力服务，根据不同用户的需求，云计算能够提供IaaS、PaaS和SaaS三大类服务。
大数据的技术体系紧紧围绕数据的价值化来展开，包括数据采集、数据分析、数据应用和数据安全等等，涉及到的岗位主要包括大数据开发岗位、大数据分析岗位和大数据运维岗位，目前这些岗位的岗位附加值还是比较高的。大数据开发岗位需要重点学习编程语言知识和大数据平台知识，而大数据分析岗位则需要重点学习统计学知识和机器学习知识，所以如果数学基础比较扎实，可以重点考虑一下大数据领域的相关岗位。
云计算当前的落地应用情况还是比较不错的，很多企业都是借助于云计算来打开工业互联网的大门，当前云计算也逐渐开始从IaaS向PaaS和SaaS覆盖，云计算的全栈化和智能化将是一个比较明显的发展趋势。从岗位需求情况来看，云计算未来的岗位需求潜力依然非常大，未来云计算与行业领域的结合会释放出大量的创新点，所以当前学习云计算相关技术也是不错的选择。
学云计算与大数据前景如何？就业又该何去何从？
谢谢邀请！大数据是我的主要研究方向，目前也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。首先，当前整个IT行业对于大数据和云计算人才的需求量还是比较大的，近几年相关方向研究生的就业情况还是比较不错的，一方面岗位级别比较高，另一方面薪资待遇也比较可观，而且薪资待遇正呈现出逐年上升的发展趋势。目前大数据和云计算在技术体系上已经趋于成熟，正处在落地应用的初期阶段，相对于大数据来说，云计算技术的落地应用已经初具规模。
云计算的应用目前正在经历从IaaS向PaaS和SaaS发展，在用户分布上也逐渐开始从互联网企业向广大传统企业过渡，未来的市场空间还是非常大的。云计算领域的相关岗位涉及到三大方面，其一是云计算平台研发；其二是云计算平台应用开发；其三是云计算运维，这些岗位的整体人才需求数量还是比较大的。大数据领域的人才需求主要围绕大数据的产业链展开，涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，岗位多集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等几个岗位。
从人才需求的层次上来看，目前大数据领域的人才需求正在从研发型（研究生）向应用型（本科教育）和技能型（职业教育）转换，人才需求数量也会随着大数据的落地应用而不断增加。最后，虽然大数据和云计算各有不同的关注点，但是在技术体系结构上，都是以分布式存储和分布式计算为基础，所以二者之间的联系也比较紧密。另外，大数据、云计算和物联网三者之间的联系也比较紧密，未来物联网将是整合多个技术（包括人工智能）的重要应用场景，应该重点关注一下。
