基于云计算的大数据分析技术与应用

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基于云计算的大数据分析技术与应用

作者：李佳良

来源：《山东工业技术》2017年第21期

摘 要：本文分析了云计算和大数据之间的关系，阐述了基于云计算是大数据分析技术类型及其在实际领域中的应用。

关键词：云计算；大数据；技术；应用 DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.21.107 1 大数据和云计算之间的关系

大数据分析处理可以将云计算作为平台和基础，即大数据统计和分析所依赖的各种关键技术都需要依靠云计算提供支持，可以说云计算成为大数据处理分析的重要途径和主要优势，云计算强大的计算能力和数据存储能力能够为大数据处理分析带来丰富性和多元性，使其能够提供更为便捷的服务。云计算作为一种计算方式，大数据成为其计算的对象之一。大数据在分析处理时强调存储能力，而云计算则强调计算能力。一方面，大数据处理分析是对自身进行计算和处理的过程，其过程需要以云计算强大的计算能力为根基；另一方面，大数据本身带来的多元化应用使得云计算具有了强大的实际应用能力。

如果大数据在统计出海量的可视化信息之后，却没有云计算的支持，技术人员是难以对其进行数据总结和分析的，在这种情况下大数据和普通的统计数据信息没有本质区别，应用于各行各业之中将会受到很大限制。而没有海量大数据的充实，云计算的数据处理能力也无从发挥，事实上云计算的数据处理能力在处理简单数据时将会产生大材小用的违和感。云计算和大数据势相辅相成、优势相长的关系，二者结合能够提升对方的实用价值，并在对方的计算发展过程中相会促进，实现了传统信息处理和分析技术无法理解和比拟的功能和优势。 2 基于云计算的大数据分析技术功能分析

第一，可视化。实现信息处理过程的可视化对普通用户还是数据分析专业人士来说都是基本要求。基于此需求形成的重要因素是大数据进行数据分析的基础。大数据分析的结果需要借助云计算可视化功能，使得数据分析者能够直接地获得分析数据，使得大数据能够对其分析和判断提供具有参考价值的指导。

第二，数据挖掘算法。为计算处理系统提供数据信息是数据挖掘要实现的终极目标。云计算提供的分割、集群、孤立点和其他运算方式能够深入到大数据信息内部，使得计算系统能够更加深刻地挖掘出数据的价值。数据挖掘算法一方面要处理海量数据，另一方面要提供快速处理数据能力，将数据处理分析的实用价值展现出来。