1、都是为数据存储和处理服务的；都需要占用大量的存储和计算资源，因而都要用到海量数据存储技术、海量数据管理技术、MapReduce等并行处理技术。因此，云计算和大数据是一个硬币的两面，云计算是大数据的 IT 基础，而大数据是云计算的一个杀手级应用。
2、云计算是一种基于互联网的、大众参与的计算模式，其计算资源（包括计算能力、存储能力、交互能力等）是动态、可伸缩、被虚拟化的，并以服务的方式提供 [1] 。
3、来源：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，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
4、物联网是大数据的重要来源，大数据技术为物联网数据分析提供支撑。云计算为物联网提供海量数据存储能力，物联网为云计算技术提供了广阔的应用空间。总结一下三者的联系与区别：大数据、云计算、物联网的区别。大数据侧重于海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活。
个级，万级，亿级，每级四位，共十二位。分别是：个位，十位，百位，千位，万位，十万位，百万位，千万位，亿位，十亿位，百亿位，千亿位。不同计数单位，按照一定顺序排列，它们所占位置叫做数位。
从个位起，每4位是一级，分别是个级、万级、亿级。原因分析。
在数位顺序表中一般情况下可以分为三级，从右到左依次为个级，万级，亿级，而每级内有四个数位，每相邻两个数位间的进率是十，这也就是我们说的数位顺序表。而这道题中说的3级指的是亿级，亿级的数有四个，分别是亿，十亿，百亿，千亿。
第二，就是可 以做无状态服 务，后面会详细讲，还有数据量大了后需要做数据Sharding，后面会将。第三代 架构 要解决的 问题，就是用户量和业务趋于稳步增加（相对爆发期的指数级增长），更多考虑技术框架的稳定性， 提升系统整体的性能，降低成本，还有对整个系统监控的完善和升级。
一分钟时间新浪会发出两万条微博这体现了大数据的大容量特性。马丁希尔伯特和普里西利亚洛佩兹在《科学》上发表了一篇文章，大量自动或人工产生的数据通过互联网聚集到特定地点，包括电信运营商、互联网运营商、政府、银行、商场、企业、交通枢纽等机构，形成了大数据之海。
慧科讯业给出一下总结：（1）加强数据监测技术，实现对媒体、论坛、博客、微博、微信等各个网络平台数据的抓取和记录，特别是要提高对图片、音视频等数据的自动识别能力。（2）加强大规模数据存储技术。建设具有海量存储能力的大数据平台，实现对大规模数据的有效读写和交换。
关键词策略：微博作为一个开放平台，充分利用其平台资源和用户资源，将广告的关键词信息植入微博，使用户在浏览微博时能够实时接触到这些广告信息。通过这种方式，广告能够更精准地触达目标用户，增加信息流量，增强微博广告的商业价值。
Server少1到2个数量级，当然对比Spark MLLib列表数据存储和BSP同步模式，在相同集群规模下是可以多训练2到3个数量级的参数的。另外，Spark数据处理部分和Petuum其实没什么太大联系，前景的话，如果处理数据就直接spark吧，机器学习就直接Parameter Server好了。
到了晶体管计算机时期（1959～1964），主存储器均采用磁心存储器，磁鼓和磁盘开始用作主要的辅助存储器。不仅科学计算用计算机继续发展，而且中、小型计算机，特别是廉价的小型数据处理用计算机开始大量生产。 1964年，在集成电路计算机发展的同时，计算机也进入了产品系列化的发展时期。
我们工作中用得比较多的数据库服务器是HP DL580G5和DELL R710，稳定性和性能都不错；特别是DELL R710，我发现许多同行都是采用它作数据库的服务器，所以重点推荐下。
我发现互联网上很多网站的链接的结尾都是不同的，比如百度知道的“zhidao.baidu.com/question/12345html”的结尾是.html，但是其他网站的网页是以.asp为结尾的，还有的是.jsp为结尾.php为结尾的。