想要在IT行業(yè)中拿到比較高的薪資待遇，其中大數據和云計算崗位無疑是大家會考慮的崗位，確實現(xiàn)在由于企業(yè)對于這方面的人才缺口無法滿足，所以愿意開出比較豐厚的待遇，不過想要學會大數據或者云計算技術可不是一件容易的事情，我們要找準一個方面去努力，那么云計算和大數據哪個值得學?
 

　　1.云計算和大數據的區(qū)別

　　大數據相當于海量數據的“數據庫”，而且通觀大數據領域的發(fā)展也能看出，當前的大數據處理一直在向著近似于傳統(tǒng)數據庫體驗的方向發(fā)展，Hadoop的產生使我們能夠用普通機器建立穩(wěn)定的處理TB級數據的集群，把傳統(tǒng)而昂貴的并行計算等概念一下就拉到了我們的面前。數據先要通過存儲層存儲下來，然后根據數據需求和目標來建立相應的數據模型和數據分析指標體系對數據進行分析產生價值。而中間的時效性又通過中間數據處理層提供的強大的并行計算和分布式計算能力來完成。三層相互配合，讓大數據產生價值。云計算服務是指將大量用網絡連接的計算資源統(tǒng)一管理和調度，構成一個計算資源池向用戶按需服務。用戶通過網絡以按需、易擴展的方式獲得所需資源和服務。

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　　2.目前值得學習的技術

　　傳統(tǒng)的BI分析通過大量的ETL數據抽取和集中化，形成一個完整的數據倉庫，而基于大數據的BI分析，可能并沒有一個集中化的數據倉庫，或者將數據倉庫本身也是分布式的了，BI分析的基本方法和思路并沒有變化，但是落地到執(zhí)行的數據存儲和數據處理方法卻發(fā)生了大變化。核心還是想說明大數據兩大核心為云技術和BI，離開云技術大數據沒有根基和落地可能，離開BI和價值，大數據又變化為舍本逐末，丟棄關鍵目標。簡單總結就是大數據目標驅動是BI，大數據實施落地式云技術。整體來看，未來的趨勢是，云計算作為計算資源的底層，支撐著上層的大數據處理，而大數據的發(fā)展趨勢是，實時交互式的查詢效率和分析能力，大數據和云計算二者之間相互成就。
 

　　以上就是對于云計算和大數據的介紹，其實兩者我們更應該看的是自己適合學習哪方面的知識，如果你對于這方面沒有概念，可以到南京北大青鳥試聽下我們這兩方面的課程，然后再根據自身的情況現(xiàn)在出比較適合自己學習的方向。