云计算技术实现大规模数据存储和处理的关键工具包括以下几个方面：1.分布式文件系统：云计算平台使用分布式文件系统来存储和管理海量数据。分布式文件系统将数据分散存储在多台服务器上，能够提供高可靠性和高性能的数据存储。云计算平台使用高速网络来传输数据，并优化数据的传输路径和网络拓扑，以提高数据传输效率和性能。
云计算技术实现大规模数据存储和处理的关键工具包括以下几个方面：
1. 分布式文件系统：云计算平台使用分布式文件系统来存储和管理海量数据。分布式文件系统将数据分散存储在多台服务器上，能够提供高可靠性和高性能的数据存储。
2. 数据管理和调度：云计算平台需要管理和调度大规模数据的存储和处理。数据管理工具可以对数据进行分类、索引和标记，以方便用户快速检索和访问所需的数据。调度工具可以将任务分配给合适的计算资源，并协调不同计算节点之间的数据传输和计算任务的执行。
3. 数据传输和网络技术：大规模数据存储和处理需要高带宽和低延迟的网络技术支持。云计算平台使用高速网络来传输数据，并优化数据的传输路径和网络拓扑，以提高数据传输效率和性能。
4. 分布式计算框架：云计算平台借助分布式计算框架进行大规模数据的并行处理和分布式计算。常用的分布式计算框架包括Hadoop、MapReduce、Spark等。这些框架提供了分布式计算模型和编程接口，使用户可以方便地编写并行计算任务，并有效地利用多台服务器上的计算资源。
5. 数据存储技术：云计算平台使用多种数据存储技术来满足各种不同的数据需求。例如，关系型数据库管理系统（RDBMS）可以用于结构化数据的存储和管理，NoSQL数据库可以用于非结构化或半结构化数据的存储和高速访问，分布式文件系统可以用于海量数据的存储和分布式访问等。
总的来说，云计算技术实现大规模数据存储和处理的关键工具包括分布式文件系统、数据管理和调度工具、数据传输和网络技术、分布式计算框架、以及各种数据存储技术。这些工具的集合能够帮助用户高效地存储、管理和处理大量的数据。