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1. 学大数据好还是云计算好呢，为什么？我有点纠结？

学大数据好还是云计算好呢，为什么？我有点纠结？

云计算与大数据的关系非常密切，大数据本身就是物联网和云计算发展的必然产物，物联网为大数据提供了数据来源，而云计算则为大数据提供了***平台。

从学习的角度来说，学云计算一定会涉及到大数据的内容，学大数据也离不***计算知识，所以不应该把它俩分割开，但是在学习的时候可以有所侧重。下面我把这两个技术做一个简单的描述，大家可以根据自身的知识结构和兴趣做出一个选择。

云计算以服务为核心，云计算的服务有三个层次，从下到上分别是IaaS、PaaS和SaaS。IaaS代表了基础设施***管理，PaaS代表了平台***管理（定制开发），SaaS则代表了各种软件***的管理。

云计算的背后是数据中心，而数据中心的建设往往是一个大工程，需要庞大的机房、大量的电力***和完善的运维团队。目前，我们国家不少数据中心都在气候适宜、电力***丰富且自然灾害较少的地区，比如贵州地区、宁夏地区以及东北部分地区。

学云计算技术涉及到***虚拟化、分布式存储以及分布式计算，而后两个技术也是大数据技术的重点。另外，云计算平台还涉及到大量的管理类产品的研发，涉及到的领域众多，比如安全、数据库管理、并发管理、验证管理、支付管理等等。

大数据平台往往搭建在云计算平台之上，利用云计算平台提供的***完成数据的分析和运算，大数据对速度的要求非常高，往往是秒级响应，所以对平台的性能要求也非常高。

大数据以数据为中心，大数据涉及到数据的***集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用，所以有数据的地方就有大数据技术。大数据的应用几乎涉及到各行各业，未来大数据的发展空间十分巨大，各个行业的人才都能在大数据领域找到自己的位置，比如数学、计算机、通信、金融、统计等专业人才都是大数据行业需要的。

从就业的广度来说大数据无疑更有优势，而且未来智慧化社会的基础就是大数据，但是云计算作为大数据的重要支撑也非常重要。

我的研究方向就是大数据和人工智能，我会陆续在头条上写一些这方面的科普文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。

如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。

这个问题不是哪个好学不好学的问题，不管你想学习云计算还是大数据，都要求你要有稳固的基础知识和架构设计能力，大数据可能要求更高些，毕竟考验一个人对于大数据中的任务进行编程的能力。

先简单说一下云计算，云计算不是什么新的技术，只是一种创新的技术，他的底层离不开我们熟知的虚拟化（虚拟化厂商你要了解，熟知的vmware，思杰等），平台操作系统（linux.unix，windows等），数据库（oracle,mysql,db2,sqlserver等），存储技术，负载均衡，高可用，群集技术，分布式技术，安全技术等等，所以你要学习云计算，就要精通其中的一门技术，云计算技术从技术应用服务的场景可以划分为三个层次IaaS（基础架构即服务）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务），如下图是云计算典型的基础架构图。

不难理解，IaaS层属于底层的东西，比如我们的虚拟化层，存储层等，使得我们的服务***形成***池的概念，用户不用关心他的服务器在什么地方，根据自己的需求，定制自己的***，也就是按需要购买***，在云时代，这些硬件都被变成了可用的***，通过虚拟化的技术打包放到***池中；PaaS层就是平台层，为我们的用户提供开发和业务运行的环境，比如我们的操作系统、数据库、中间件（Weblogic,WAS,Tomcat等）等；SaaS软件即服务，其实它是一种交付模式，这种模式对于产品比较稳健通用，升级部署相比较容易，适合中小客户对于业务需求比较固定，客户可以按照自己的需要快速开通应用和权限，快速上线交付使用，但是不太适合大企业，对于需求定制化程度高的企业，这里简单的提几个场景，比如现在比较流行的钉钉、企业微信等移动办公就是一种云服务，还有云OA，云CRM等等，现在很多传统的应用都在积极拥抱互联网，上云服务，为用户提供更好的技术产品和售后服务，也就是说我们传统的技术，产品，售后都可以打包成一种SaaS服务交付给客户。现在***部门也在积极推动***企业上云服务，所以从大局考虑出发，未来的一切产品，技术和服务都会变成一种SaaS服务在互联网这个大商店里面供用户挑选。

最后再来说一下大数据，大数据是现在我们企业提的比较多的技术，也是企业积累多年后对于数据的应用考虑，这是大的前提背景。我们先来对大数据技术抽丝剥茧，看看都有哪些技术，需要掌握哪些底层的和基础的知识，大数据虽然在国内很热，但不得不说，技术大多来源美国，我们只有应用的份，这里比较出名的如Hadoop，google的开源产品，非常佩服google的魄力，很多重量级的产品都开源，这里不多介绍google的背景了，像还是spark等工具，都是差不多的理念，那么这里面都有哪些知识，我觉得从两个层面来说吧，一、从运维层面来讲，你至少对于分布式概念要有清楚的认识，毕竟这是大数据的核心架构的一个重要概念之一，如果你要做运维，那么除了传统的网络架构，系统平台，数据库等等基础知识外，你还需要对大数据引擎工具Hadoop,spark等架构要有完整的认识，比如对于Hadoop里面的Mapreduce计算，和工作任务的分发等问题，再有就是你的trobleshooting的能力要强，能够识别和找到问题根源，这是所有运维人必须具备的技术和经验判断；从开发层面来讲，必须精通j***a毕竟整个架构和内部的任务发布，都是通过编程来实现的，如果不懂编程，那么这个将成为掣肘你学习大数据的壁垒。

总结，现在企业应用环境比较复杂，从应用角度来讲，大数据离不***计算，因为大规模的数据运算需要很多计算***，通过云厂商的布局，可以弥补企业***不足的短板，而且大规模运算需要很多***，但是并不是天天运算，所以企业也没有必要为了这次的运算购买昂贵的计算机***，完成浪费，土豪随意。不管你学习云计算还是大数据，都要能沉下心来学习以上基础知识，因为这些知识是构成这些架构的地基和砖瓦，只有这些扎实了，才能轻松面对世面上各种云和大数据的挑战，并且作者要形成结构化的学习思路，循序渐进的学习，日积月累，定能厚积薄发，不要被业界各种大的新的词汇给迷惑，只有将这些基础打扎实了，才有出路。

以上，希望对作者有用，不吝赐教。

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