大数据计算是什么？为什么叫大数据？

大数据计算是指处理和分析大规模数据的过程，需要使用大规模的计算资源和算法。这些数据通常具有高维度、高速度、高复杂度等特点，来自不同来源和格式，包括结构化数据（如关系型数据库）、半结构化数据（如XML文件）和非结构化数据（如文本、图像、视频、音频等）。

大数据计算之所以被称为“大数据”，是因为这些数据量巨大、复杂度高，超出了传统计算机和软件能够处理的范围。因此，需要使用分布式计算、并行计算、云计算等技术来处理和分析这些数据。大数据计算可应用于各种领域，如商业、科学、医疗、政府等，可以帮助人们更好地理解和利用数据，做出更好的决策。

相关问题

云计算与大数据是什么关系?

云计算和大数据是两个不同的概念，但它们之间有着密切的关联。

云计算是一种基于互联网的计算方式，可以通过互联网提供各种计算资源，包括计算能力、存储能力和应用服务等。云计算的目的是提供高效、灵活、可扩展的计算服务，帮助用户快速、便捷地获取所需的计算资源。

而大数据则是指海量、多样化、高速增长的数据集合，通常需要通过计算机等技术进行处理、存储和分析。大数据的特点是不仅数据量大，而且数据类型多样，处理速度也很快。

云计算与大数据之间的关系在于，云计算提供了一种高效的方式来处理和存储大数据。云计算可以提供强大的计算能力、存储空间和分布式处理能力，帮助用户更好地管理和分析大数据。同时，大数据也可以为云计算提供更多的数据支持，帮助云计算更好地实现智能化和个性化服务。因此，云计算和大数据是相互促进、相互依存的。

spark 凭什么成为最火的大数据计算引擎？

Spark成为最火的大数据计算引擎，主要是因为它具有以下几个优点：

1. 快速：Spark采用内存计算，可以比Hadoop MapReduce快上100倍以上。

2. 易用：Spark提供了易于使用的API，包括Java、Scala、Python和R等语言的API，使得开发人员可以快速上手。

3. 多功能：Spark支持批处理、流处理、机器学习、图计算等多种计算模式，可以满足不同场景下的需求。

4. 高可靠性：Spark具有高可靠性和容错性，可以自动恢复计算过程中的错误。

5. 社区活跃：Spark拥有庞大的社区支持，有大量的开源项目和工具可以使用，可以快速解决问题。

综上所述，Spark凭借其快速、易用、多功能、高可靠性和活跃的社区成为了最火的大数据计算引擎。