大數(shù)據(jù)處理技術(shù)包括：1. 數(shù)據(jù)收集和存儲：提取工具、分布式文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫；2. 數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、挖掘；3. 數(shù)據(jù)分析：統(tǒng)計分析、可視化、機器學習；4. 數(shù)據(jù)傳輸：數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)流、消息隊列；5. 計算框架：mapreduce、apache spark、tensorflow；6. 其他技術(shù)：虛擬化、云計算、分布式系統(tǒng)。

大數(shù)據(jù)處理的技術(shù)

大數(shù)據(jù)處理所需的廣泛技術(shù)可分為以下幾類：

1. 數(shù)據(jù)收集和存儲

• 數(shù)據(jù)提取工具：從各種來源提取數(shù)據(jù)的工具，如etl工具（數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、加載）。
• 分布式文件系統(tǒng)：如hadoop hdfs，用于在大規(guī)模服務(wù)器集群上存儲和管理大數(shù)據(jù)。
• 數(shù)據(jù)庫：如nosql和Newsql數(shù)據(jù)庫，用于處理高吞吐量和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

2. 數(shù)據(jù)處理

• 數(shù)據(jù)清洗：去除錯誤、不一致和重復(fù)的數(shù)據(jù)。
• 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為兼容格式或聚合到更高級別。
• 數(shù)據(jù)挖掘：通過模式識別和機器學習技術(shù)發(fā)現(xiàn)隱藏的見解和趨勢。

3. 數(shù)據(jù)分析

• 統(tǒng)計分析：使用統(tǒng)計方法探索數(shù)據(jù)模式和關(guān)系。
• 可視化：使用圖表、圖形和交互式儀表盤直觀地呈現(xiàn)分析結(jié)果。
• 機器學習：使用算法從數(shù)據(jù)中學習并預(yù)測未來趨勢。

4. 數(shù)據(jù)傳輸

• 數(shù)據(jù)集成：將數(shù)據(jù)從不同來源整合到一個統(tǒng)一的視圖中。
• 數(shù)據(jù)流：實時或準實時處理移動數(shù)據(jù)流。
• 消息隊列：用于在分布式系統(tǒng)組件之間傳輸消息。

5. 計算框架

• mapreduce：用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的分布式計算框架。
• apache spark：一個更通用的計算框架，支持交互式分析和機器學習。
• tensorflow：一個開源機器學習庫，用于訓練和部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

6. 其他技術(shù)

• 虛擬化：隔離和管理分布式計算資源。
• 云計算：提供可擴展且按需的計算資源。
• 分布式系統(tǒng)：協(xié)調(diào)跨多個服務(wù)器的大數(shù)據(jù)處理。