大数据专业还是很好学习的 ， 当前 ， 国家大数据战略实施已经到了落地的关键时期 ， 大数据技术产业创新发展、大数据与实体经济深度融合、以及大数据安全管理与法律规制等方面都进入了攻坚阶段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 。当前整个IT行业对于大数据人才的需求量还是比较大的
云计算是未来互联网的发展趋势 ， 现在入行云计算行业 ， 就意味着未来的高薪厚利 ， 为此很多人会选择参加专业的学习快速入行 。云计算涵盖的知识点很多 ， 应用领域也比较广泛 ， 是一个非常好的选择 。
云计算(cloudcomputing)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(bigdata) ， 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 。
5、管理维护费用低 。数据藏的常规管理全部集成 。
【云计算就业方向及前景 大数据云计算就业难度大不大？】6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图 。

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