云计算和大数据技术在近年来快速发展，这意味着传统的数据处理方式已经过时，而现在的数据处理方式是大数据技术和云计算技术的深度融合。对于这种深度融合，数据存储、计算和分析技术都需要掌握。

一、数据存储

数据存储是大数据处理的第一步，一个好的存储系统可以为后续的计算和分析提供稳定的支撑。我们通常使用分布式文件系统作为存储系统。Hadoop的HDFS是一个著名的分布式文件系统，它可以在很多节点上分配数据，可以保证数据不容易丢失。同时，我们还可以使用NoSQL数据库来存储数据。如MongoDB和Cassandra，这两种数据库都具有分布式、高可用和扩展性好的特点，能够解决数据存储的问题。

二、数据计算

数据计算是大数据处理的核心步骤之一，数据计算需要高效的计算框架来支撑。Hadoop MapReduce是一个著名的计算框架，它可以分发任务到不同的节点，同时保证数据互不干扰。而Spark则是另一个热门的计算框架，它比MapReduce更为高效，能够大幅度提高数据处理的速度。

三、数据分析

数据分析是大数据处理的最终目的，它的目的是将大量的数据转化为有用的信息。Hadoop、Spark等计算框架可以提供大量的数据，但是我们还需要一个合适的数据分析工具来完成数据分析工作。Hive和Presto是两个热门的数据分析工具，它们都可以使用SQL进行数据分析，能够很好地支持数据挖掘、机器学习等高级分析任务。

综上所述，数据存储、计算和分析都是大数据处理中不可或缺的环节。我们需要掌握相应的技术来完成这些工作。在不断发展的技术领域中，我们还需要不断学习和更新自己的知识，才能够更好地应对大数据处理的挑战。