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1大数据采集技术 大数据采集技术是指通过RFID数据传感器数据社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化；大数据存储与管理多采用云计算以及仓库存储模式大数据似乎难以管理，就像一个永无休止统计数据的复杂的漩涡因此，将信息精简到单一的公司位置似乎是明智的，这是一个仓库，其中所有的数据和服务器都可以被充分地规划指定大数据存储方式存储管理需要多种技术的协同工作，其中文件系统为其提供最底层存储。

大数据技术的关键领域包括数据存储处理和应用等多个方面根据大数据的处理流程，可以将其关键技术分为大数据采集预处理存储及管理处理分析和挖掘以及数据展示等方面1 大数据采集技术 大数据采集技术涉及通过RFID传感器社交网络和移动互联网等多种渠道收集结构化半结构化和非结构化的海量；关系型数据库已经无法满足Web20的需求，主要表现为无法满足海量数据的管理需求无法满足数据高并发的需求高可扩展性和高可用性的功能太低NewSQL是各种新的可扩展高性能数据库的简称，这类数据库不仅具有NoSQL对海量数据的存储管理能力，还保持了传统数据库支持ACID和SQL等特性。

大数据存储及管理实验报告

结构化海量数据的存储和管理，轻型。

2 薪资待遇相对较高大数据管理与应用领域处于高薪职业之列，毕业生在职场中往往能够获得较高的薪水和福利待遇3 技术需求广泛该专业涉及到数据分析数据挖掘大数据存储与管理机器学习人工智能等多个方面的知识和技能这些技术在各个行业都有应用，有助于解决实际问题和提高业务效率4 学科。

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数据挖掘和机器学习算法大数据的挖掘和分析需要依赖于高效的。