大數(shù)據(jù)行業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)需求包括：數(shù)據(jù)收集與處理：hadoop、spark、flink、kafka數(shù)據(jù)分析：機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、數(shù)據(jù)可視化、統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：dbms、nosql數(shù)據(jù)庫、分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)數(shù)據(jù)安全：加密、訪問控制、數(shù)據(jù)保護(hù)、數(shù)據(jù)治理相關(guān)技術(shù)：云計(jì)算、分布式系統(tǒng)、數(shù)據(jù)工程

大數(shù)據(jù)行業(yè)需求的技術(shù)

隨著大數(shù)據(jù)在各個(gè)行業(yè)的廣泛應(yīng)用，對(duì)相關(guān)技術(shù)人員的技能要求也越來越高。大數(shù)據(jù)行業(yè)需要以下關(guān)鍵技術(shù)：

數(shù)據(jù)收集與處理：

• hadoop：分布式文件系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)和處理海量數(shù)據(jù)。
• apache spark：用于大數(shù)據(jù)處理的集群計(jì)算框架。
• apache flink：針對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的流式處理引擎。
• apache kafka：分布式消息系統(tǒng)，用于數(shù)據(jù)流傳輸。

數(shù)據(jù)分析：

• 機(jī)器學(xué)習(xí)：算法和技術(shù)，使計(jì)算機(jī)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。
• 人工智能：計(jì)算機(jī)模擬人類智能的能力。
• 數(shù)據(jù)可視化：將數(shù)據(jù)以圖形或圖表的形式呈現(xiàn)，以便理解和分析。
• 統(tǒng)計(jì)學(xué)：用于從數(shù)據(jù)中提取有意義的見解。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：

• 數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DBMS）：如mysql、Postgresql和oracle，用于組織和存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
• nosql數(shù)據(jù)庫：如mongodb、Cassandra和redis，用于存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
• 分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)：如hdfs、Amazon S3和azure Blob Storage，用于存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)安全：

• 加密：保護(hù)數(shù)據(jù)免遭未經(jīng)授權(quán)的訪問。
• 訪問控制：管理對(duì)敏感數(shù)據(jù)的訪問。
• 數(shù)據(jù)保護(hù)：遵守法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)，確保數(shù)據(jù)安全。
• 數(shù)據(jù)治理：建立政策和程序，管理和保護(hù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

此外，對(duì)云計(jì)算、分布式系統(tǒng)和數(shù)據(jù)工程等相關(guān)技術(shù)的掌握也至關(guān)重要。