云计算和大数据涉及到哪些具体技术?

云计算和大数据涉及的具体技术包括虚拟化、分布式存储、容器化、大数据处理框架、数据仓库、机器学习平台等。虚拟化技术如VMware和KVM用于资源池化；分布式存储如HDFS和Ceph提供高可靠性；容器化如Docker和Kubernetes实现应用快速部署；大数据处理如Hadoop和Spark处理海量数据；数据仓库如Hive和ClickHouse支持高效查询；机器学习平台如TensorFlow和PyTorch助力数据挖掘。

对比

云计算技术：主要围绕资源调度和服务交付。虚拟化技术将物理服务器拆分为多个虚拟机，提高利用率；容器化技术让应用轻量化运行，支持快速扩展；云平台如AWS和阿里云提供按需付费的计算、存储和网络服务，企业无需自建数据中心，运维成本降低约30%。

大数据技术：聚焦数据处理和分析能力。分布式存储系统用多台服务器存储数据，单台故障不影响整体；Hadoop和Spark框架支持并行计算，处理PB级数据；数据仓库整合多源数据，实时分析用户行为；机器学习算法从数据中挖掘规律，如推荐系统和预测模型。