云计算与大数据时代，核心技术包括虚拟化、分布式存储、大数据处理和云计算平台。虚拟化技术实现资源的高效利用；分布式存储保证数据安全；大数据处理技术如Hadoop、Spark等，助力海量数据处理；云计算平台如阿里云、腾讯云等，提供强大计算能力和服务支持。这些技术广泛应用于企业、科研等领域，推动产业升级。
本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，云计算与大数据技术逐渐成为现代信息技术领域的热点，云计算作为一种新兴的计算模式，为大数据的处理和分析提供了强大的支持；而大数据技术则为云计算提供了丰富的应用场景，本文将围绕云计算与大数据的核心技术展开，深入剖析其内涵、特点及应用。
云计算核心技术
1、虚拟化技术
虚拟化技术是云计算的核心技术之一，它将物理服务器资源虚拟化为多个虚拟机，实现资源的高效利用，虚拟化技术包括硬件虚拟化、操作系统虚拟化和应用虚拟化等。
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2、分布式存储技术
分布式存储技术是将数据分散存储在多个物理节点上，通过分布式文件系统或分布式数据库等技术实现数据的快速读写和备份，分布式存储技术具有高可用性、高可靠性和可扩展性等特点。
3、弹性计算技术
弹性计算技术是云计算的另一项核心技术，它可以根据用户需求动态调整计算资源，弹性计算技术包括虚拟机扩展、负载均衡和自动扩展等。
4、云服务模型
云计算服务模型主要包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）三种，这三种服务模型分别针对不同的应用场景，为用户提供灵活、便捷的云计算服务。
大数据核心技术
1、数据采集技术
数据采集技术是指从各种数据源中获取数据的手段，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，数据采集技术包括网络爬虫、API接口、传感器和日志收集等。
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2、数据存储技术
大数据时代，数据存储面临着海量、高速、多样等挑战，数据存储技术主要包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统和分布式数据库等。
3、数据处理技术
大数据处理技术主要包括批处理、流处理和实时处理等，批处理技术适用于处理大量数据，流处理技术适用于处理实时数据，实时处理技术则介于两者之间。
4、数据挖掘与分析技术
数据挖掘与分析技术是大数据的核心技术之一，它通过对海量数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息，数据挖掘与分析技术包括聚类、分类、关联规则挖掘和异常检测等。
云计算与大数据的应用
1、智能推荐系统
基于云计算与大数据技术，智能推荐系统可以分析用户行为，为用户提供个性化的推荐服务，如电商平台、视频网站和音乐平台等。
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2、智能交通系统
云计算与大数据技术可以用于智能交通系统的建设，实现实时路况监测、智能调度和智能导航等功能。
3、智能医疗
大数据技术在智能医疗领域的应用主要包括疾病预测、药物研发和医疗数据分析等。
4、金融风控
云计算与大数据技术在金融风控领域的应用主要包括反欺诈、信用评估和风险预警等。
云计算与大数据技术作为现代信息技术领域的重要分支，其核心技术及其应用前景广阔，了解和掌握这些技术，对于推动我国信息技术产业的发展具有重要意义，在未来，云计算与大数据技术将继续深度融合，为各行各业带来更多创新和变革。
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