但它必须依靠云计算分布式处理、分布式 数据库以及云存储和虚拟化技术。2.数据存储和管理对于不同的数据集，可能有不同的结构和模式，比如文件和关系表，需要使用分布式文件系统、数据仓库和云数据库来存储和管理半结构化、结构化和非结构化的海量数据，有哪些大数据技术？主要包括数据采集和预处理、数据存储和管理、数据处理和分析以及数据结果展示。
阿里云致力于以在线公共服务的形式提供安全可靠的计算和数据处理能力，使计算和人工智能成为一种包容性的技术。阿里云服务于制造业、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等诸多领域的龙头企业，包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。阿里云在天猫双11全球狂欢节、12306春运抢票等挑战性应用场景中，一直保持着良好的运行记录。
在我看来，一个完整的大数据平台应该提供离线计算、即席查询、实时计算和实时查询。Hadoop、spark和storm无法单独完成上述所有功能。Hadoop spark hive是非常不错的选择。hadoop的HDFS无疑是分布式 file system解决存储问题的方案。Hadoopmapreduce、hive、sparkapplication、sparkSQL解决了离线计算和即席查询的问题。
另外还需要HBase或Redis等NOSQL技术来解决实时查询的问题；除了这些，大数据平台中任务调度系统和数据交换工具也是不可或缺的；任务调度系统解决了所有大数据平台中的任务调度和监控；数据交换工具用于在其他数据源和HDFS之间传输数据，例如:数据库到HDFS，HDFS到数据库等等。关于大数据平台架构的技术文章，可以搜索lxw的大数据领域，里面有很多。
3、如何理解云计算,大数据,物联网,人工智能之间的关系关系是IT技术的不断细分，相辅相成，提高技术水平。云计算(台湾省译为云计算)是一种分布式计算技术。它最基本的概念是通过网络将一个庞大的计算程序自动拆分成无数个更小的子程序，然后提交给由多个服务器组成的庞大系统进行搜索、计算和分析。通过这项技术，网络服务提供商可以实现在几秒钟内处理数千万甚至上亿条信息的网络服务，实现与“超级计算机”一样强大的性能。
