大數(shù)據(jù)技術主要包括：分布式存儲，如 hdfs 和 gfs，用于容錯性和擴展性。hadoop mapreduce 和 apache spark 等計算框架，用于并行處理海量數(shù)據(jù)和實時分析。sql 和 nosql 數(shù)據(jù)庫，用于結構化和非結構化數(shù)據(jù)的查詢和管理。etl 工具，用于數(shù)據(jù)抽取、轉換和加載。數(shù)據(jù)可視化工具，如 tableau 和 power bi，用于探索和展示數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)典型技術

一、存儲技術

• 分布式文件系統(tǒng)（hdfs、GFS）：將數(shù)據(jù)分散存儲在多個節(jié)點，以提高容錯性和擴展性。
• 分布式數(shù)據(jù)庫（hbase、Cassandra）：針對大規(guī)模非結構化或半結構化數(shù)據(jù)的查詢和管理。
• 云存儲（S3、azure Blob Storage）：提供彈性、可擴展的存儲空間，用于海量數(shù)據(jù)的存儲和歸檔。

二、計算框架

• hadoop mapreduce：并行處理海量數(shù)據(jù)的編程模型，適用于批處理任務。
• apache spark：支持實時和批處理的統(tǒng)一分析引擎，提供內(nèi)存計算、流處理和機器學習功能。
• apache flink：專用于實時流處理的分布式計算框架，具有低延遲和高吞吐量。

三、數(shù)據(jù)分析技術

• sql：結構化查詢語言，用于從關系型數(shù)據(jù)庫提取和分析數(shù)據(jù)。
• nosql：非關系型數(shù)據(jù)庫技術，適用于大規(guī)模、非結構化或半結構化數(shù)據(jù)。
• 機器學習：算法和技術，用于從數(shù)據(jù)中識別模式和洞察力。

四、數(shù)據(jù)集成和預處理技術

• 數(shù)據(jù)抽取轉換加載（etl）：從各種來源提取、轉換和加載數(shù)據(jù)到存儲系統(tǒng)中。
• 數(shù)據(jù)清理：識別和更正數(shù)據(jù)中的錯誤和不一致性。
• 數(shù)據(jù)整合：將來自不同來源的數(shù)據(jù)組合成一個統(tǒng)一的視圖。

五、數(shù)據(jù)可視化技術

• Tableau：交互式可視化工具，用于探索和展示數(shù)據(jù)。
• Power BI：微軟的商業(yè)智能平臺，提供數(shù)據(jù)可視化、儀表板和交互式報告。
• D3.JS：JavaScript可視化庫，用于創(chuàng)建自定義交互式數(shù)據(jù)可視化。