1、大数据技术基础涉及五个关键技术：数据采集（流数据处理、批处理），数据存储（分布式文件系统、nosql 数据库、关系型数据库），数据处理（批处理框架、流处理框架、机器学习库），数据分析（统计工具、可视化工具、bi 工具），以及数据管理和治理（元数据管理、数据安全、数据整合）。
云计算的本质特征包括以下几个方面：编程模型 云计算采用了一种简化的分布式编程模型MapReduce，它支持Java、Python和C++等语言。这种模型专为处理大规模数据集（超过1TB）而设计，使得在云计算环境中进行编程变得相对简单。
云计算的一大核心特性是依托大规模基础设施，提供强大的计算与存储能力。谷歌等大型云服务商拥有数以百万计的服务器，通过高效整合这些计算资源，为用户提供无与伦比的计算与存储服务。其次，云计算通过多种虚拟化技术提升资源利用率，使用户能够在任意位置，使用各种终端获取所需应用服务。
云计算的本质特征如下：编程模型 MapReduce是Google开发的java、Python、C++编程模型，它是一种简化的分布式编程模型和高效的任务调度模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。严格的编程模型使云计算环境下的编程十分简单。
其次，云计算的本质体现在其动态性和可扩展性上。由于云计算资源是虚拟化的，用户可以根据自己的需求动态地申请和释放计算资源。这意味着用户无需购买和维护大量的硬件设备和软件，只需根据业务需求灵活地调整使用资源量。这种灵活性使得云计算成为了一种高效的资源管理模式。
云计算的主要特点包括：按需提供服务：用户可以根据自己的需求随时获取和使用云计算提供的计算资源和服务。弹性扩展能力：云计算平台可以根据用户的需求动态分配计算资源，让用户可以根据业务需要进行灵活的扩展。共享计算资源：多个用户可以共享同一组计算资源，提高计算资源的利用率，降低成本。
区别： 概念不同：大数据是一种数据管理和分析技术，它强调对海量数据的处理和分析，以挖掘出其中的价值；而云计算是一种计算模式，它强调通过网络提供高可用、高可扩展、灵活的IT资源。
区别 目的不同，大数据是为了发掘信息价值，而云计算主要是通过互联网管理资源，提供相应的服务。对象不同，大数据的对象是数据，云计算的对象是互联网资源以及应用等。
大数据和云计算是现代信息技术领域的两个核心概念，它们之间存在紧密的联系和显著的区别。联系： **技术基础**：大数据和云计算均基于分布式计算技术。它们利用网络将多个计算节点连接起来，形成庞大的计算集群，以实现对大量数据的快速处理和分析。 **数据存储**：两者都涉及大规模的数据存储需求。
云计算与大数据的关系：云计算为大数据提供了基础设施，没有云计算，大数据的存储和计算将无法实现。而大数据则是云计算服务的应用目标，没有大数据，云计算的存储和计算将失去方向和价值。两者相辅相成，共同构成了互联网信息处理的基石。 人工智能技术的参与对于云计算和大数据至关重要。
**区别**：云计算关注的是计算资源的提供和分配方式，而大数据关注的是如何处理和分析海量数据。云计算为大数据提供了强大的基础设施支持，使得大数据的处理成为可能。 **联系**：在大数据应用中，云计算提供了必要的硬件和软件基础。
云计算与大数据的关系密不可分。大数据的的处理与分析依赖于云计算的强大计算能力，同时，云计算的服务可以通过大数据来提供更有针对性的行业解决方案。