大数据计算方式的变革是指随着技术的发展和数据量的增加，大数据处理和分析的方式也在发生着深刻的变化。这些变化主要体现在以下几个方面：
1. 分布式计算：传统的单机或集群计算已经无法满足大规模数据处理的需求，分布式计算成为主流。通过将计算任务分散到多台机器上执行，可以显著提高计算效率和处理能力。分布式计算技术主要包括MapReduce、Hadoop、Spark等。
2. 云计算：云计算为大数据计算提供了强大的基础设施，使得用户可以按需获取计算资源，实现弹性扩展。云计算平台如AWS、Azure、阿里云等提供了丰富的大数据工具和服务，降低了企业的门槛。
3. 数据挖掘技术：随着数据量的增加，传统的统计分析方法已经无法应对。数据挖掘技术应运而生，通过对大量数据进行深入分析，发现其中的模式和规律。数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则挖掘、降维等。
4. 机器学习与深度学习：机器学习和深度学习技术在大数据计算中的应用越来越广泛。通过训练大量的样本数据，机器学习模型可以自动学习和预测新数据，而深度学习则可以处理更复杂的非线性关系。机器学习和深度学习技术在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。
5. 实时计算：随着物联网和移动互联网的发展，实时计算变得越来越重要。实时计算技术可以在极短的时间内处理和分析数据，为企业提供实时的业务洞察和决策支持。实时计算技术主要包括流式计算、事件驱动计算等。
6. 边缘计算：为了降低网络延迟和带宽消耗，边缘计算技术应运而生。将计算任务部署在离数据源更近的边缘设备上，可以减少数据传输量，提高计算速度。边缘计算技术在智能交通、智慧城市、工业自动化等领域具有广阔的应用前景。
7. 可视化与交互技术：随着大数据的丰富性和复杂性，用户对数据的理解和分析需求越来越高。可视化技术和交互设计在大数据领域得到了广泛应用。通过直观的图表、动画等表现形式，用户可以更容易地理解数据和发现其中的规律。
8. 数据安全与隐私保护：随着大数据应用的普及，数据安全问题日益突出。数据安全和隐私保护技术在大数据领域得到了广泛关注。包括数据加密、访问控制、审计追踪等手段，确保数据的安全性和合规性。
总之，大数据计算方式的变革是多方面的，涵盖了分布式计算、云计算、数据挖掘、机器学习、实时计算、边缘计算、可视化、交互设计和数据安全等多个方面。这些变革共同推动了大数据技术的发展，为各行各业带来了巨大的价值。
