云计算和大数据的区别 对象不同。云计算面对的是互联网资源和应用等，而大数据面对的是数据。作用不同。云计算则是一种互联网的虚拟资源存贮，而大数据总的来说是一种信息资产。出现背景不同。
目的不同：大数据是为了发掘信息价值，而云计算主要是通过互联网管理资源，提供相应的服务。对象不同：大数据的对象是数据，云计算的对象是互联网资源以及应用等。
区别： 概念不同：大数据是一种数据管理和分析技术，它强调对海量数据的处理和分析，以挖掘出其中的价值；而云计算是一种计算模式，它强调通过网络提供高可用、高可扩展、灵活的IT资源。
1、云计算，分布式计算的分支，通过网络“云”实现数据处理，几秒内处理万计数据，提供强大网络服务。大数据，数据集合无法在特定时间用常规软件处理，是海量、快速增长、多样化信息资产，需新处理模式挖掘价值。
2、云计算是一种基于互联网的计算模式，它利用分布式计算和虚拟化技术，将计算资源、存储资源和网络资源等以服务的形式提供给用户。 用户无需关心底层技术细节，可以随时随地通过云服务提供商的接口访问和使用这些资源。
3、云计算是一种基于互联网的服务、使用和交付模式，通常涉及通过互联网提供动态、易扩展且经常是虚拟化的资源。这种模式可以使得用户访问和使用各种计算资源，如服务器、存储、数据库和应用程序，而不需要这些资源在自己的物理设备上本地安装或配置。
4、云计算是一种计算模式，而大数据则是指海量的数据集合。云计算通过网络提供各种计算资源和服务，包括服务器、存储、数据库等，使用户能够按需获取和使用这些资源，无需购买和维护昂贵的硬件设备。它强调的是资源的共享、弹性扩展和高可用性。
5、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。
6、云计算：云计算是一种基于互联网的服务模式，它允许用户按需获取可配置的计算资源，如网络、服务器、存储和应用软件等，这些资源能够快速部署，并以较低的管理成本提供服务。大数据的特点：1）数据量大：大数据的规模远超常规数据，一些企业机构的数据量已达到EB级别。
大数据的三大技术支撑要素：分布式处理技术、云技术、存储技术。分布式处理技术 分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务。比如Hadoop。
技术是实现大数据价值的关键和推动力。从云计算、分布式处理技术、存储技术到感知技术的发展，我们可以看到大数据从数据采集、处理、存储到结果形成的整个过程。第三层面：实践 实践是大数据价值的最终体现。从互联网、政府、企业到个人，大数据已经在各个领域展现出其美好的前景，并即将实现更多的可能。
大数据技术框架是一种管理和处理大规模数据集的架构。其关键组件包括：数据处理引擎、存储系统、数据集成和管理工具、分析和可视化工具。选择技术框架取决于数据规模、类型、分析需求、可扩展性、可靠性、可维护性和成本等因素。
区别： 概念不同：大数据是一种数据管理和分析技术，它强调对海量数据的处理和分析，以挖掘出其中的价值；而云计算是一种计算模式，它强调通过网络提供高可用、高可扩展、灵活的IT资源。
区别： **概念定义**：大数据是一种数据管理和分析技术，专注于处理和分析海量数据，以提取有价值的信息。云计算则是一种计算模式，侧重于通过网络提供可扩展、高可用性的IT资源。 **应用领域**：大数据技术通常应用于需要处理大规模数据的行业，如社交媒体、电子商务和金融服务。
大数据和云计算的区别和联系：云计算是基础，没有云计算，无法实现大数据存储与计算。大数据是应用，没有大数据，云计算就缺少了目标与价值。两者都需要人工智能的参与，人工智能是互联网信息系统有序化后的一种商业应用。
1、云计算是一种计算模式，而大数据则是指海量的数据集合。云计算通过网络提供各种计算资源和服务，包括服务器、存储、数据库等，使用户能够按需获取和使用这些资源，无需购买和维护昂贵的硬件设备。它强调的是资源的共享、弹性扩展和高可用性。
2、云计算是一种基于互联网的服务、使用和交付模式，通常涉及通过互联网提供动态、易扩展且经常是虚拟化的资源。这种模式可以使得用户访问和使用各种计算资源，如服务器、存储、数据库和应用程序，而不需要这些资源在自己的物理设备上本地安装或配置。
3、云计算，分布式计算的分支，通过网络“云”实现数据处理，几秒内处理万计数据，提供强大网络服务。大数据，数据集合无法在特定时间用常规软件处理，是海量、快速增长、多样化信息资产，需新处理模式挖掘价值。