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大数据技术主要包括：分布式存储，如 hdfs 和 gfs，用于容错性和扩展性。hadoop mapreduce 和 apache spark 等计算框架，用于并行处理海量数据和实时分析。sql 和 nosql 数据库，用于结构化和非结构化数据的查询和管理。etl 工具，用于数据抽取、转换和加载。数据可视化工具，如 tableau 和 power bi，用于探索和展示数据。

大数据典型技术

一、存储技术

• 分布式文件系统（HDFS、GFS）：将数据分散存储在多个节点，以提高容错性和扩展性。

• 分布式数据库（HBase、Cassandra）：针对大规模非结构化或半结构化数据的查询和管理。

• 云存储（S3、Azure Blob Storage）：提供弹性、可扩展的存储空间，用于海量数据的存储和归档。

二、计算框架

• Hadoop MapReduce：并行处理海量数据的编程模型，适用于批处理任务。

• Apache Spark：支持实时和批处理的统一分析引擎，提供内存计算、流处理和机器学习功能。

• Apache Flink：专用于实时流处理的分布式计算框架，具有低延迟和高吞吐量。

三、数据分析技术

• SQL：结构化查询语言，用于从关系型数据库提取和分析数据。

• NoSQL：非关系型数据库技术，适用于大规模、非结构化或半结构化数据。

• 机器学习：算法和技术，用于从数据中识别模式和洞察力。

四、数据集成和预处理技术

• 数据抽取转换加载（ETL）：从各种来源提取、转换和加载数据到存储系统中。

• 数据清理：识别和更正数据中的错误和不一致性。

• 数据整合：将来自不同来源的数据组合成一个统一的视图。

五、数据可视化技术

• Tableau：交互式可视化工具，用于探索和展示数据。

• Power BI：微软的商业智能平台，提供数据可视化、仪表板和交互式报告。

• D3.js：JavaScript可视化库，用于创建自定义交互式数据可视化。