这些系统支持分布式架构和水平扩展，能够处理大规模的数据并提供高并发访问能力。综上所述，云计算技术实现大规模数据存储和处理的关键工具主要包括分布式存储系统、分布式计算框架、大数据处理工具、数据库管理系统和数据备份和恢复工具等。
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. 分布式存储系统：云计算平台使用分布式存储系统来存储和管理大规模的数据。这些系统将数据分散存储在多个服务器上，通过复制和分片等技术实现数据的高可用性和可靠性。
2. 分布式计算框架：云计算平台利用分布式计算框架来实现大规模数据的并行处理。这些框架提供了分布式计算的编程模型和运行时环境，能够自动将计算任务分配和调度到集群中的多台计算节点上并行执行。
3. 大数据处理工具：云计算平台提供了各种大数据处理工具，如Hadoop、Spark等，用于实现对大规模数据的处理和分析。这些工具提供了丰富的数据处理算法和函数库，支持批量处理、实时处理和交互式查询等不同的数据处理方式。
4. 数据库管理系统：云计算平台通常配备了高性能的数据库管理系统，用于存储和管理结构化数据。这些系统支持分布式架构和水平扩展，能够处理大规模的数据并提供高并发访问能力。
5. 数据备份和恢复工具：云计算平台使用数据备份和恢复工具来保护数据的安全性和可靠性。这些工具通过定期备份数据，并提供灾难恢复和紧急故障处理等功能，确保数据在任何情况下都能可靠地访问和恢复。
综上所述，云计算技术实现大规模数据存储和处理的关键工具主要包括分布式存储系统、分布式计算框架、大数据处理工具、数据库管理系统和数据备份和恢复工具等。这些工具相互配合，能够为用户提供高性能、可靠性和安全性的大规模数据存储和处理服务。