：云计算提供了强大的计算、存储和网络资源。大数据处理需要大量的计算能力来对海量数据进行分析和处理，云计算平台可以根据需求快速分配和扩展计算资源，满足大数据处理的性能要求。例如，对于大规模的数据分析任务，云计算可以提供成百上千台服务器的计算能力，确保任务能够高效完成。
：大数据通常涉及海量的数据存储，云计算的分布式存储系统可以提供可靠、高容量的存储解决方案。这些存储系统具有冗余备份和高可用性，能够保证数据的安全性和持久性。比如，企业可以将大量的业务数据存储在云平台的分布式存储中，随时进行访问和处理。
：云计算提供了数据管理的工具和技术，帮助用户对大数据进行组织、分类和索引。这使得数据的检索和使用更加高效，方便大数据的分析和应用。例如，云平台上的数据管理系统可以对数据进行自动化的备份、清理和优化，提高数据管理的效率。
：随着互联网、物联网等技术的发展，数据量呈爆炸式增长，传统的计算和存储方式难以满足大数据处理的需求，这促使了云计算技术的发展和应用。云计算为大数据处理提供了灵活、可扩展的解决方案，使得企业和机构能够应对日益增长的数据挑战。
：大数据处理中的一些技术，如分布式计算、并行处理等，也推动了云计算技术的不断创新和完善。云计算平台为了更好地支持大数据应用，不断优化其架构和性能，提高资源利用率和服务质量。
：通过云计算平台对大数据进行分析和挖掘，可以获得有价值的信息和洞察，为企业决策、业务优化、市场预测等提供支持。这也进一步体现了云计算在大数据时代的重要价值。例如，电商企业利用云计算平台对用户的购买行为、浏览记录等大数据进行分析，从而进行精准营销和个性化推荐，提高用户体验和销售业绩。
：云计算技术的不断进步，如更高的计算性能、更大的存储容量、更优化的网络架构等，为大数据处理提供了更好的基础条件，使得大数据的处理速度更快、效率更高、成本更低。例如，云计算平台不断推出新的计算实例类型和存储服务，满足不同规模和类型的大数据处理需求。
：大数据处理的复杂性和多样性，促使云计算在数据管理、资源调度、算法优化等方面进行创新。同时，大数据应用的需求也推动了云计算服务模式的创新，如提供更灵活的计费方式、更专业的数据分析服务等。
：云计算和大数据的结合，为企业和社会的数字化转型提供了强大的动力。企业可以利用云计算平台快速部署大数据应用，实现数据驱动的业务创新和管理优化，提升竞争力。例如，制造业企业通过云计算和大数据分析实现智能化生产和质量控制，提高生产效率和产品质量。
适用于大数据的技术，包括大规模并行处理数据库、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，大数据指的海量的数据 一般日处理 PB级别以上，一般用于挖掘，分析，做一些智能商业板块。
马云：物联网、云计算和大数据三者结合才是线日，阿里巴巴集团董事局主席马云在2017年世界物联网无锡峰会上表示。物联网、云计算和大数据三者。
21世纪的第一个十年，在互联网巨头们的推动下，云计算发展的如火如荼，几乎与此同时，互联网巨头们完成了云计算行业的基础布局，纷纷拿到了“刀叉”，坐等分一块属于自己的蛋糕。经过几年的发展和沉淀后，云计算的格局基本确定，其热度有所减弱。
上述计算资源包括网络、服务器、存储、应用和服务等，这些资源能够快速地提供和回收，而所涉及的管理开销要尽可能小。
今天跟大家讲讲云计算、大数据和人工智能。为什么讲这三个东西呢？因为这三个东西现在非常火，并且它们之间好像互相有关系：一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计算……感觉三者之间相辅相成又不可分割。
它和计算机的硬件、软件以及网络等好多层面都有关系，是由处理器、内存、存储还有网络带宽这些重要因素共同来决定的。
云计算与大数据第三讲（hadoop、openstack和虚拟化之间的关系）
