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大数据关键技术包括：分布式文件系统、分布式数据库、键值存储（存储技术）；批处理框架、流处理框架、图形处理系统（处理技术）；机器学习、深度学习、统计分析（数据分析技术）；数据可视化工具、图表库（可视化技术）；数据加密、rbac、审计（安全技术）；其他技术还包括数据集成、数据挖掘、数据质量管理。
大数据关键技术
大数据技术涉及广泛的技术领域，以下是一些关键技术：
1. 存储技术
- 分布式文件系统 (DFS)：如 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)，允许跨多台服务器存储和管理大量数据。
- 分布式数据库管理系统 (DDBMS)：如 Apache Cassandra 和 MongoDB，可处理分布在多台服务器上的超大数据集。
- 键值存储系统：如 Redis，提供基于键值的快速数据访问。
2. 处理技术
- 批处理框架 (MapReduce)：如 Hadoop MapReduce，并行处理海量数据集。
- 流处理框架 (Spark Streaming)：如 Apache Spark Streaming，实时处理连续数据流。
- 图形处理系统 (GraphX)：如 Apache Spark GraphX，用于处理大型图结构。
3. 数据分析技术
- 机器学习：使用算法从数据中识别模式和制定预测。
- 深度学习：机器学习的一个子领域，使用深度神经网络来处理复杂数据。
- 统计分析：应用统计方法来分析和解释大数据集。
4. 可视化技术
- 数据可视化工具：如 Tableau 和 QlikView，使数据可视化和交互式探索成为可能。
- 图表库：如 matplotlib 和 seaborn，用于创建各种图表和图形。
5. 安全技术
- 数据加密：保护数据免遭未经授权的访问。
- 基于角色的访问控制 (RBAC)：授予用户基于其角色的不同级别的数据访问权限。
- 审计和合规性：跟踪和监控对数据的访问和使用。
6. 其他技术
- 数据集成：从不同来源整合数据。
- 数据挖掘：从数据中提取有价值的信息。
- 数据质量管理：确保数据准确、一致和完整。
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