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随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
在推出诸如 Go 和 Dart 等编程语言之后，谷歌工程师现在又推出了全新的 Logica。它是此前谷歌推出编程语言 Yedalog 的继任者，可以编译成 SQL，并能在 Google BigQuery 上运行，实验性地支持 PostgreSQL 和 SQLite 数据库。
出诸如 Go 和 Dart 等编程语言之后，谷歌工程师现在又推出了全新的 Logica。它是此前谷歌推出编程语言 Yedalog 的继任者，可以编译成 SQL，并能在 Google BigQuery 上运行，实验性地支持 PostgreSQL 和 SQLite 数据库。
Logica 是一种用于数据操作的声明式逻辑编程语言。它的目标之一是与 SQL 相比，增强查询的可读性，同时也更适合大数据处理。Logica 在 Apache 2.0 许可下是开源的。
关于Logica的更多细节可以通过Google开源博客找到，该博客为那些对这种数据处理的编程语言有潜在兴趣的人写了一篇长文(包括代码样本)。Logica项目本身托管在Logica.dev上。
从技术上看，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，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
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