这个问题不是哪个好学不好学的问题，不管你想学习云计算还是大数据，都要求你要有稳固的基础知识和架构设计能力，大数据可能要求更高些，毕竟考验一个人对于大数据中的任务进行编程的能力。

先简单说一下云计算，云计算不是什么新的技术，只是一种创新的技术，他的底层离不开我们熟知的虚拟化（虚拟化厂商你要了解，熟知的vmware，思杰等），平台操作系统（linux.unix，windows等），数据库（oracle,mysql,db2,sqlserver等），存储技术，负载均衡，高可用，群集技术，分布式技术，安全技术等等，所以你要学习云计算，就要精通其中的一门技术，云计算技术从技术应用服务的场景可以划分为三个层次IaaS（基础架构即服务）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务），如下图是云计算典型的基础架构图。

不难理解，IaaS层属于底层的东西，比如我们的虚拟化层，存储层等，使得我们的服务资源形成资源池的概念，用户不用关心他的服务器在什么地方，根据自己的需求，定制自己的资源，也就是按需要购买资源，在云时代，这些硬件都被变成了可用的资源，通过虚拟化的技术打包放到资源池中；PaaS层就是平台层，为我们的用户提供开发和业务运行的环境，比如我们的操作系统、数据库、中间件（Weblogic,WAS,Tomcat等）等；SaaS软件即服务，其实它是一种交付模式，这种模式对于产品比较稳健通用，升级部署相比较容易，适合中小客户对于业务需求比较固定，客户可以按照自己的需要快速开通应用和权限，快速上线交付使用，但是不太适合大企业，对于需求定制化程度高的企业，这里简单的提几个场景，比如现在比较流行的钉钉、企业微信等移动办公就是一种云服务，还有云OA，云CRM等等，现在很多传统的应用都在积极拥抱互联网，上云服务，为用户提供更好的技术产品和售后服务，也就是说我们传统的技术，产品，售后都可以打包成一种SaaS服务交付给客户。现在政府部门也在积极推动政府企业上云服务，所以从大局考虑出发，未来的一切产品，技术和服务都会变成一种SaaS服务在互联网这个大商店里面供用户挑选。

最后再来说一下大数据，大数据是现在我们企业提的比较多的技术，也是企业积累多年后对于数据的应用考虑，这是大的前提背景。我们先来对大数据技术抽丝剥茧，看看都有哪些技术，需要掌握哪些底层的和基础的知识，大数据虽然在国内很热，但不得不说，技术大多来源美国，我们只有应用的份，这里比较出名的如Hadoop，google的开源产品，非常佩服google的魄力，很多重量级的产品都开源，这里不多介绍google的背景了，像还是spark等工具，都是差不多的理念，那么这里面都有哪些知识，我觉得从两个层面来说吧，一、从运维层面来讲，你至少对于分布式概念要有清楚的认识，毕竟这是大数据的核心架构的一个重要概念之一，如果你要做运维，那么除了传统的网络架构，系统平台，数据库等等基础知识外，你还需要对大数据引擎工具Hadoop,spark等架构要有完整的认识，比如对于Hadoop里面的Mapreduce计算，和工作任务的分发等问题，再有就是你的trobleshooting的能力要强，能够识别和找到问题根源，这是所有运维人必须具备的技术和经验判断；从开发层面来讲，必须精通java毕竟整个架构和内部的任务发布，都是通过编程来实现的，如果不懂编程，那么这个将成为掣肘你学习大数据的壁垒。

云计算与大数据的关系非常密切，大数据本身就是物联网和云计算发展的必然产物，物联网为大数据提供了数据来源，而云计算则为大数据提供了资源平台。

从学习的角度来说，学云计算一定会涉及到大数据的内容，学大数据也离不开云计算知识，所以不应该把它俩分割开，但是在学习的时候可以有所侧重。下面我把这两个技术做一个简单的描述，大家可以根据自身的知识结构和兴趣做出一个选择。

云计算

云计算以服务为核心，云计算的服务有三个层次，从下到上分别是IaaS、PaaS和SaaS。IaaS代表了基础设施资源管理，PaaS代表了平台资源管理（定制开发），SaaS则代表了各种软件资源的管理。

云计算的背后是数据中心，而数据中心的建设往往是一个大工程，需要庞大的机房、大量的电力资源和完善的运维团队。目前，我们国家不少数据中心都在气候适宜、电力资源丰富且自然灾害较少的地区，比如贵州地区、宁夏地区以及东北部分地区。

学云计算技术涉及到资源虚拟化、分布式存储以及分布式计算，而后两个技术也是大数据技术的重点。另外，云计算平台还涉及到大量的管理类产品的研发，涉及到的领域众多，比如安全、数据库管理、并发管理、验证管理、支付管理等等。

说实话，这个选择要慎重，但是慎重就一定能选对么？也未必，这个就和炒股票一样，选对了能多赚钱，选错了赔钱。这两个都是新兴的东西，新兴的东西有好处也有坏处，好处是一旦选对了可能获得很大发展，但因为是新兴技术也有可能昙花一现被别的技术取代，你就白学了，类似十几年前学塞班，那时候塞班如日中天，可是几年时间又没落了到现在彻底死亡，但是十几年前他还是新东西，很火，所以这个还是自己赌一把吧！真的不太好说，求稳就学传统点的，比如java。

对于小白来说其实并没有哪个是难学的哪个是容易学的，毕竟你也都不会，主要还是看哪个的市场前景好一点，哪个的就业空间大一点，哪个的薪资高一点。推荐你学大数据，虽然大数据确实比云计算难一点，但是人家薪资高啊，而且公司抢着要

您好，很高兴您的问题，首先我来说说什么是大数据和云计算？可能有多人看到这个问题的时候都会比较懵懂。

1.大数据（big data）

指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产

2.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，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。

其实吧，选择学大数据还是云计算要看学习的目的来分析，第一种情况，如果为了掌握知识，了解更多技术，扩大知识面，那这两者其实是统一的，不矛盾，大数据的五大特点包括大量、高速、多样、价值、真实性，其中的大量和高速就和云计算的分布式密切相关，大数据的海量计算好，存储，快速的响应，就需要云计算技术的支持。从这个目的学的话，两者都可以学。第二种情况，那就是职业的角度，如果偏向数据方面的岗位，比如金融，电商，人工智能，物联网领域的数据应用，数据分析，数据挖掘，那建议学习大数据。如果你云+平台类的岗位，主要是提供平台服务的，其实也包括以上说的那些领域平台，但是可能电商，企业服务领域需求多些，那可能选择云计算好点。但是不管选择学习哪个，那另外一个技术也需要了解，因为两者密切相关

提及云计算、大数据、人工智能等这些时下最in的热词，相信即便是门外汉，也能聊上几句，但终究是知之甚少，无论是云计算，还是大数据，都不仅仅是一个简简单单的概念或者是定义而已，如果真要深入学习，更加不可能是一蹴而就的事情。

那么到底是学云计算好呢？还是学大数据好呢？首先我们要知道二者之间的关系以及它们的异同。

提及大数据，就不得不说说物联网，物联网每天都会产生海量数据，这是大数据的源头活水，是大数据的数据来源，而时下大热的人工智能，是依托于大数据而实现的，可以说没有大数据，就没有人工智能，而云计算，计算的对象与内容，就是大数据，所以说，云计算是不可能离开大数据而存在的，从这个角度来说，要想深入学习的话，最好还是先学大数据。

当然，学的不是这个概念，而是关于大数据的、与大数据有相关性的所有能够解决实际问题的方法、工具等等。

要清楚这个问题，首先你得知道云计算和大数据都是干什么的。（一个PHPer的简单分析）

云计算：通俗意义上现在我们把搞云计算的也称为运维，也就是搞服务器的，主要学习Linux的相关知识，也就是黑窗口命令行，看着比较高大上，参见黑客帝国，实际上比较枯燥乏味。

大数据：大数据分析基本就是分析网络上庞大的数据，提取有效信息，一般数据都是通过爬虫抓取的一些比较有名的网站，由于数据量十分庞大，大概在千万级到百亿级，参见淘宝评论，新浪微博。我们现在说大数据首先想到的应该就是Python了，这是因为Python社区十分活跃造成的，也就是说如果你学大数据基本也就是学Python了。

现在我们明白了问题的基本概念，下面说说我的建议：学大数据！why？

1.学习成本

大数据更高端但是云计算相对简单，看自己想要什么样的了

你是在选择学习或者培训吧！

首先要先知道大数据和云计算都是什么：

举个例子，发电厂，电线，电表，电视。

发电厂就是云计算中心，负责统一处理，把电传输给家庭。

电线和电表就是大数据，电视就是移动终端做显示。