大数据和云计算怎么紧密结合起来，具体表现在哪些方面呢？

大数据和云计算就像一对天生的搭档,谁也离不开谁，大数据是海量的、需要处理的信息矿藏，而云计算则是提供强大计算能力和存储空间的超级工厂和仓库，没有云计算，处理大数据将变得极其困难和昂贵；而没有大数据，云计算的强大能力也失去了一个最重要的用武之地，它们的结合具体表现在以下几个方面：

第一，云计算为大数据提供了可扩展的基础设施，就像按需租用超级计算机。 在过去，一个公司如果想分析海量数据，比如用户的购物记录或网站的点击流，它需要自己花钱购买大量的实体服务器，组建一个数据中心，这不仅前期投入巨大，而且当数据量突然增长（比如双十一期间），现有的服务器可能无法承受导致系统崩溃；而当业务平淡时，这些昂贵的设备又会闲置浪费，云计算完美地解决了这个问题，企业可以根据大数据处理任务的大小，随时从云服务商（如阿里云、亚马逊AWS）那里“租用”所需量的计算能力和存储空间，用完后即可释放，按实际使用量付费，这种弹性伸缩的能力，使得任何规模的企业都能以可承受的成本，启动大型数据分析项目，这被普遍认为是云计算赋能大数据的核心价值（参考自多位行业分析师观点）。

第二，云计算提供了丰富多样的数据处理工具和服务，像一套现成的“数据加工流水线”。 处理大数据不仅仅是存储和计算，还包括数据采集、清洗、管理、分析和可视化等一系列复杂步骤，云计算平台将这些步骤工具化、服务化，有专门用于大规模数据存储的服务（如对象存储），有用于数据仓库的服务，有用于流式数据实时处理的服务，还有各种现成的人工智能和机器学习算法模型，企业无需从零开始编写所有程序，可以直接在云上像搭积木一样，组合这些服务来构建自己的大数据处理流程，这极大地降低了技术门槛，缩短了从数据到价值的时间，一个视频网站可以利用云的视频转码服务处理用户上传的海量视频，再用大数据分析服务分析用户的观看偏好，最后通过可视化工具生成报表。

第三，大数据分析的需求反过来推动了云计算技术的演进和创新。 云计算并非一成不变，其技术发展在很大程度上是由像大数据、人工智能这样的高需求应用所驱动的，为了更快地处理PB级别（海量）的数据，云计算领域发展出了更高效的计算框架，如Spark；为了应对实时数据分析的需求，出现了流计算技术；为了存储和管理各种非结构化的数据（如图片、日志），催生了NoSQL数据库等新型数据存储服务，可以说，大数据提出的挑战和需求，为云计算技术提供了明确的发展方向和验证场景，促使云服务商不断升级其基础设施和服务能力，形成一个良性循环（这一观点在技术演进论述中常见）。

第四，结合的具体场景体现在各行各业的实际应用中。 这种紧密结合不是理论空谈，而是体现在我们生活的方方面面：

• 精准推荐： 像淘宝、Netflix这样的平台，正是运行在云计算上，实时分析数以亿计的用户行为数据，才能实现“猜你喜欢”的精准推荐。
• 智慧城市： 城市管理中的交通流量分析、公共安全监控视频分析，都需要云计算提供的基础设施来处理海量的传感器数据和视频数据。
• 医疗健康： 通过云平台，医院可以安全地存储和分析大量的医疗影像数据和基因测序数据，辅助医生进行疾病诊断和个性化治疗。
• 金融风控： 银行和支付机构利用云计算的大数据处理能力，实时分析交易流水，能在毫秒级别内识别出欺诈行为，保障资金安全。

大数据和云计算的结合是一种必然,云计算为大数据提供了经济、高效、灵活的生存环境和处理能力，而大数据则作为核心驱动力，充分释放了云计算的价值，并推动其技术不断向前发展，两者相辅相成，共同构成了当今数字经济时代最重要的技术基石之一。