大数据与云计算是当代信息技术领域两个极为重要的概念，它们在技术架构、数据处理能力、存储需求以及应用范围等方面都存在显著差异。要比较这两个概念哪个的要求更高，我们需要从多个维度进行分析。
1. 技术架构和复杂性
大数据：大数据通常指的是处理海量、多样化的数据集合，这些数据可能来自各种来源，如社交媒体、传感器、日志文件等。大数据的处理需要强大的分布式计算能力，这涉及到数据的采集、清洗、转换、加载和分析等多个环节。大数据技术栈通常包括hadoop生态系统（hdfs, mapreduce, hive, pig等），用于构建和管理大规模数据集。此外，大数据还涉及到数据仓库和数据湖的概念，用于长期存储和快速访问数据。
云计算：云计算提供了一种按需提供计算资源和服务的模式，它允许用户通过网络访问远程服务器上运行的应用程序和数据。云计算的核心在于弹性、可扩展性和高可用性，它通过虚拟化技术将物理服务器资源抽象成服务，用户可以根据需求灵活地调整资源。云计算平台如aws, azure, google cloud等，提供了丰富的服务，如虚拟机、数据库、存储、网络、分析和机器学习服务。
2. 数据处理能力
大数据：大数据的处理需要面对的是海量、高速、多样、价值密度低的数据。这些数据往往具有高度的异构性，即数据格式和结构各不相同。因此，大数据处理需要能够处理非结构化或半结构化数据，并从中提取有价值的信息。这要求大数据解决方案必须具备高效的数据采集、清洗、转换和加载机制。同时，由于数据量巨大，对存储和计算能力提出了极高的要求。
云计算：云计算则侧重于提供强大且灵活的计算资源。它通过虚拟化技术实现了资源的动态分配和优化利用，使得企业能够根据实际需求快速扩展或缩减资源。云计算平台通常具备自动扩展的能力，能够应对突发的数据处理需求，从而确保了数据处理的高效性和灵活性。
3. 存储需求
大数据：大数据的存储需求主要体现在对大规模数据集的高效存储和管理上。这通常涉及到分布式文件系统（如hdfs）和数据仓库技术，以支持数据的持久化、备份和恢复。此外，为了提高查询效率，大数据存储还需要具备良好的查询性能和索引机制。
云计算：云计算的存储需求则更多关注于服务的可靠性和可扩展性。云服务提供商通常会提供多种存储选项，如对象存储、块存储和文件存储，以满足不同类型数据的需求。对于需要频繁读写操作的应用，云存储还提供了高性能的读写能力。
4. 应用范围
大数据：大数据的应用范围非常广泛，包括但不限于商业智能、金融风控、医疗健康、智慧城市、物联网等领域。大数据技术在这些领域的应用能够帮助企业洞察趋势、优化决策、提高效率和创造价值。
云计算：云计算的应用同样广泛，涵盖了从个人用户到大型企业的各种规模。云计算为各种规模的企业提供了灵活、可扩展的服务，使得企业能够根据自身需求选择最合适的计算资源和服务。
结论
综上所述，大数据与云计算各有其特点和优势，它们在不同的应用场景中发挥着重要作用。大数据更侧重于处理海量、多样化的数据，强调数据的深度挖掘和应用；而云计算则侧重于提供强大的计算资源和服务，强调资源的动态管理和优化。因此，不能简单地说哪个要求更高，而是应根据具体的业务需求和技术条件来选择合适的技术和工具。
