大数据技术与应用和计算机网络技术是两个不同的概念，它们在应用领域、技术特点和实现方式上都有所区别。
1. 应用领域：
大数据技术与应用主要关注海量数据的收集、存储、处理和分析，以从中提取有价值的信息和知识。它广泛应用于金融、医疗、交通、零售等行业，帮助企业和组织做出更明智的决策。而计算机网络技术则主要关注计算机之间的连接和通信，包括局域网（LAN）、广域网（WAN）和互联网等。它广泛应用于各种网络设备、协议和系统的设计、部署和管理。
2. 技术特点：
大数据技术与应用的技术特点主要包括以下几个方面：
（1）数据量大：大数据技术需要处理的数据量通常非常庞大，可能达到TB、PB甚至EB级别。
（2）数据多样性：大数据技术需要处理的数据类型多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
（3）数据处理速度快：大数据技术需要实时或近实时地处理数据，以满足业务需求。
（4）数据价值高：大数据技术需要从海量数据中挖掘出有价值的信息和知识，为企业和组织创造价值。
计算机网络技术的技术特点主要包括以下几个方面：
（1）网络拓扑结构：计算机网络技术需要支持多种网络拓扑结构，如星形、环形、总线型等。
（2）网络协议：计算机网络技术需要支持多种网络协议，如TCP/IP、HTTP、FTP等。
（3）网络设备：计算机网络技术需要支持各种网络设备，如路由器、交换机、防火墙等。
（4）网络安全：计算机网络技术需要保障网络的安全性，防止黑客攻击和数据泄露。
3. 实现方式：
大数据技术与应用的实现方式主要包括以下几个方面：
（1）数据采集：通过传感器、日志文件、数据库等方式采集原始数据。
（2）数据存储：将采集到的数据存储在分布式文件系统、数据库或数据仓库中。
（3）数据处理：使用大数据处理框架（如Hadoop、Spark等）对数据进行清洗、转换和整合。
（4）数据分析：通过机器学习、统计分析等方法对数据进行分析，提取有价值的信息和知识。
（5）数据可视化：将分析结果以图表、报表等形式展示给用户。
计算机网络技术的实现方式主要包括以下几个方面：
（1）网络设计：根据用户需求和网络环境设计合理的网络拓扑结构和协议。
（2）网络设备配置：配置网络设备（如路由器、交换机等），确保设备正常工作。
（3）网络测试：对网络进行性能测试、安全测试等，确保网络稳定可靠。
（4）网络维护：定期对网络进行检查和维护，确保网络正常运行。
