大数据在存储和管理时用到的关键技术主要包括：分布式存储技术：如Hadoop的HDFS，能够将数据分散地存储在多个节点上，从而实现对海量数据的处理。分布式计算框架：如Hadoop的MapReduce，能够在大量计算机集群上并行地处理大数据，实现大数据的快速分析。
大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
大数据的关键技术 分布式存储系统（HDFS）。MapReduce分布式计算框架。YARN资源管理平台。Sqoop数据迁移工具。Mahout数据挖掘算法库。HBase分布式数据库。Zookeeper分布式协调服务。Hive基于Hadoop的数据仓库。Flume日志收集工具。
1、数据挖掘：机器学习的相关技术是数据挖掘的基石。尽管数据挖掘的概念比机器学习出现得早，并且应用范围更广泛，但数据挖掘与机器学习共同构成了大数据分析的核心技术，两者相辅相成。它们为大数据处理提供了必要的模型和算法，而这些模型和算法是大数据处理的关键。
2、大数据应用的关键是数据来源、处理技术和方法、创造价值的模式和数据再利用。大数据（bigdata，megadata）或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
3、数据再利用。大数据时代数据使用的关键是数据再利用，大数据技术在于对含有意义的数据进行专业化处理。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对数据内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据有五大特点，即大量、高速、多样、低价值密度、真实性。
4、大数据关键技术有数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。
5、我们独关注大数据应用，关注数据从哪里来、数据怎么用、成果谁买单，也就是数据来源、产品化和价值创造三个关键点。一个好的大数据应用，从技术上可能很复杂，但从业务模式上应当简单、直白、管用。我们还关注，是否存在若干数据密集型行业或领域，大数据应用在这些领域可能更容易开展。
1、数据集合：这是大数据的核心部分，包括各种结构化和非结构化的数据，如文本、图像、音频、视频等。 数据处理和分析技术：包括数据挖掘、机器学习、云计算等技术，用于从大数据中提取有价值的信息。 数据管理：涉及数据的收集、存储、安全和隐私保护等方面，确保数据的有效利用。
2、数据处理技术。大数据技术包括了数据的采集、存储、管理、分析和可视化等技术。这需要用到各种算法和工具，如分布式存储技术、数据挖掘技术、机器学习技术等。 数据科学。这是对数据进行系统研究的方法和原理的集合，包括了统计学、机器学习、人工智能等多个领域的知识和技术。
3、数据库技术：包括数据建模、数据管理、数据挖掘等方面的技术，人工智能技术：包括机器学习、自然语言处理、图像识别等方面的技术，云计算技术：包括云计算架构、云存储、云安全等方面的技术。
1、计算机技术：包括计算机硬件、操作系统、编程语言、数据库等方面的技术，网络技术：包括网络拓扑结构、协议、安全等方面的技术，通信技术：包括移动通信、卫星通信、光纤通信等方面的技术。
2、大数据包括的内容主要有： 数据集合：这是大数据的核心部分，包括各种结构化和非结构化的数据，如文本、图像、音频、视频等。 数据处理和分析技术：包括数据挖掘、机器学习、云计算等技术，用于从大数据中提取有价值的信息。
3、大数据技术是大数内容的核心，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等技术。数据采集技术涉及如何从不同来源获取数据；数据存储技术用于有效管理和存储大量数据；数据处理和分析技术则负责对数据进行清洗、挖掘和分析，以发现数据中的规律和趋势；数据可视化技术则将分析结果以直观的方式呈现出来。
4、大数据在存储和管理时用到的关键技术主要包括：分布式存储技术：如Hadoop的HDFS，能够将数据分散地存储在多个节点上，从而实现对海量数据的处理。分布式计算框架：如Hadoop的MapReduce，能够在大量计算机集群上并行地处理大数据，实现大数据的快速分析。
5、大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。
1、数据挖掘：大数据中的数据通常需要通过数据挖掘技术来提取和发现隐藏的模式和规律。人工智能：大数据和人工智能密切相关，AI技术可以帮助处理和分析大量的数据。云计算：大数据需要处理大量的数据，云计算提供了可扩展的计算和存储资源。数据仓库：数据仓库是一个专门用于存储和管理大数据的系统。
2、大数据在存储和管理时用到的关键技术主要包括：分布式存储技术：如Hadoop的HDFS，能够将数据分散地存储在多个节点上，从而实现对海量数据的处理。分布式计算框架：如Hadoop的MapReduce，能够在大量计算机集群上并行地处理大数据，实现大数据的快速分析。
3、大数据包含的技术有：云计算技术、数据挖掘技术、数据集成技术、分布式处理技术、数据实时分析技术等。云计算技术 云计算是大数据技术的重要支撑。云计算可以将数据存储、处理和分析任务分布到大量的分布式计算机上，以此达到数据处理的超大规模性和快速性。
4、大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
5、大数据关键技术有数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。
