云计算的关键技术有： 虚拟化、 分布式文件系统、 分布式数据库、 资源管理技术、能耗管理技术。

虚拟化：虚拟化是实现云计算重要的技术设施，是在通过物理主机中同时运行多个虚拟机实现虚拟化，在这个虚拟化平台上，实现对多个虚拟机操作系统的监视和多个虚拟

机对物理资源的共享；

分布式文件系统：指在文件系统基础上发展而来的云存储分布式系统，可用于大规模的集群，主要特点：

1、高可靠性：云存储系统支持多个节点间保存多个数据副本的功能，以提供数据的可靠性；‘’

2、高访问性：根据数据的重要性和访问频率将数据分级多副本存储、热点数据并行读写，提高访问；

3、在线迁移、复制：存储节点支持在线迁移，复制、扩容不影响上层应用；

4、自动负载均衡：可以根据当前系统的负荷，将原有节点上的数据迁移到新增的节点上，特有的分片存储，以快为最小单位来存储，存储和查询时所有的存储节点并行计算；

5、元数据和数据分离：采用元数据和数据分离的存储方式设计分布式文件系统。

分布式数据库:能实现动态负载均衡、故障节点自动接管、具有高可靠性，高可用性、高可扩展性；

资源管理技术:

云系统为开发商和用户提供了简单通用的接口，使得开发商将注意力更多低集中在软件本身，而无需考虑到底层架构，云系统一句用户的资源获取请求，动态分配计算资源；

能耗管理技术:

云计算基础设施中包括数以万计的计算机，如何有效低整合资源、降低运行成本，节省运行计算机所需的能源成为一个关注的问题

在云计算这一块，hadoop算做的比较不错，hadoop平台的基本框图和生态系统如下所示：

说明：

1、MapReduce：是一个并行化计算框架，提供了map和reduce两阶段的并行处理模型和过程，mapreduce以键值对的数据输入方式来处理数据，并能自动完成数据的划分和调度管理；

2、分布式文件系统(HDFS):基于物理上分布在各个数据存储节点的本地Linux系统的文件系统，为上次提供一个逻辑上成为整体的大规模数据存储系统；

3、分布式数据库管理系统（HBASE）:克服了难以管理结构化/半结构化海量数据的缺点，提供了一个大规模分布式的，建立在HDFS之上的分布式数据库管理系统，Hbase提供了基于行，列和时间戳的三维数据管理模型；

4、公共服务模块（Common）：为hadoop提供支撑服务和常用的工具类库以及api编程接口，服务包括：抽象文件系统fileSystem、远程过程调用（RPC）,系统配置工具以及序列化机制；

5、数据序列化(Avro)：用于将数据结构和数据对象转变成数据存储和网络传输的格式；

6、分布式协调服务（Zookeeper）：主要用户提供分布式应用经常需要的系统可靠性维护，数据状态同步、统一命名服务，分布式应用配置等管理功能；

7、分布式数据仓库处理工具（Hive）：用于管理存在HDFS和hbase中的结构化/半结构化的数据。

8、数据流处理工具(Pig)：用来处理大规模数据集平台，程序员可以使用它将复杂的数据分析任务实现为pig操作上的数据流脚本，这些脚本最终执行时将被系统自动转为mapreduce任务链，在hadoop上执行；

9、键值对数据库（Cassandro）：是一个键值对数据库；

10、关系数据交换工具（Sqoop）:可以将一个关系型数据库中的数据批量导入hadoop的HDFS,HBASE、Hive中，也可以反过来将数据导入关系型数据中。

11、日志数据收集工具（Flume）：它将数据从生产、传输、处理、输出的过程抽象为数据流，并允许在数据源中定义数据发送方，从而支持基于各种不同传输协议的数据，同时也支持对数据的过滤，格转等能力。