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为解决互联网应用对大规模计算能力、数据存储能力的迫切需求，云计算的概念被提出。云计算是一种分布式计算平台，通过虚拟技术将海量的硬件资源和虚拟资源虚拟成虚拟资源池，并根据需求任务的大小，向虚拟资源池获取相应的计算和存储资源。
在大数据处理的需求下，出现了许多优秀的云计算平台，例如Apache开源的Hadoop、 Google的MapReduce、微软的Dryad等。
在处理格式多样的大数据时，云计算能协调组织众节点，提供廉价的资源和服务，具有较可靠的可扩展性和容错性。然而，对于大规模复杂的应用系统来说，云计算还有诸多的技术问题有待深入研究。
为应对数据密集型服务，云计算提供分布式并行编程技术、分布式并行数据库技术，可通过开源的编程接口和工具来调用服务，其优势是能高效处理结构简单的大数据，但对关系复杂的大数据的处理，在效率和准确率方面还不能令人满意。
大数据技术的目标是解决应用中多源、异构、海量数据的管理和使用问题，但其本身不具备处理大规模数据的存储资源和计算资源的能力，因此必须在已有成熟的技术基础上，引入新的与之相对应的大数据存储和计算平台。
云计算以数据为中心，对大数据集进行处理，并向用户返回高效服务，具有并行化、虚拟化、按需服务等特点。从数据管理角度来说，大数据技术是对数据组织结构的描述，研究重点是数据的查询、更新、索引等操作技术;而云计算则是一种分而治之，按需索取的大数据分布式服务模式。
这两个概念提出的背景都是为满足海量异构数据的组织和管理要求。从相互之间的影响来看，前者为后者提供了广阔的应用背景，后者为前者数据管理提供了存储和计算资源，两者相互促进，相互依存。
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