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。

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。

大数据关键技术包括数据采集数据存储数据处理数据分析与挖掘以及数据安全数据采集 数据采集是大数据处理流程的第一步，主要涉及到如何从各种来源获取数据这些来源可能是结构化的数据库，也可能是非结构化的社交媒体日志文件等数据采集技术需要高效地收集并整合这些多样化来源的数据在数据采集过。

2 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3 人工智能人工智能的最终目标是实现。

大数据是一个广泛的领域，以下是一些与大数据相关的关键词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2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3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。

大数据技术的关键在于处理海量数据，并从中提取有价值的信息这个过程涉及多个技术层面，包括数据采集预处理存储管理处理与分析以及可视化展示1 数据采集技术 数据采集技术通过RFID传感器社交网络和移动互联网等多种渠道，实现对结构化半结构化和非结构化数据的收集面对多样化的数据源庞大。

1 大数据采集技术这一技术通过 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，实现对结构化半结构化及非结构化的海量数据的获取2 大数据预处理技术该技术的主要任务是对采集到的数据进行辨析抽取清洗填补平滑合并规格化及检查一致性等操作，以确保数据的质量3。