大數(shù)據(jù)處理技術(shù)包括：1. 數(shù)據(jù)收集和存儲(chǔ)：提取工具、分布式文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)；2. 數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、挖掘；3. 數(shù)據(jù)分析：統(tǒng)計(jì)分析、可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)；4. 數(shù)據(jù)傳輸：數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)流、消息隊(duì)列；5. 計(jì)算框架：mapreduce、apache spark、tensorflow；6. 其他技術(shù)：虛擬化、云計(jì)算、分布式系統(tǒng)。

大數(shù)據(jù)處理的技術(shù)

大數(shù)據(jù)處理所需的廣泛技術(shù)可分為以下幾類(lèi)：

1. 數(shù)據(jù)收集和存儲(chǔ)

• 數(shù)據(jù)提取工具：從各種來(lái)源提取數(shù)據(jù)的工具，如etl工具（數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、加載）。
• 分布式文件系統(tǒng)：如hadoop hdfs，用于在大規(guī)模服務(wù)器集群上存儲(chǔ)和管理大數(shù)據(jù)。
• 數(shù)據(jù)庫(kù)：如nosql和Newsql數(shù)據(jù)庫(kù)，用于處理高吞吐量和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

2. 數(shù)據(jù)處理

• 數(shù)據(jù)清洗：去除錯(cuò)誤、不一致和重復(fù)的數(shù)據(jù)。
• 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為兼容格式或聚合到更高級(jí)別。
• 數(shù)據(jù)挖掘：通過(guò)模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)現(xiàn)隱藏的見(jiàn)解和趨勢(shì)。

3. 數(shù)據(jù)分析

• 統(tǒng)計(jì)分析：使用統(tǒng)計(jì)方法探索數(shù)據(jù)模式和關(guān)系。
• 可視化：使用圖表、圖形和交互式儀表盤(pán)直觀地呈現(xiàn)分析結(jié)果。
• 機(jī)器學(xué)習(xí)：使用算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)。

4. 數(shù)據(jù)傳輸

• 數(shù)據(jù)集成：將數(shù)據(jù)從不同來(lái)源整合到一個(gè)統(tǒng)一的視圖中。
• 數(shù)據(jù)流：實(shí)時(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)處理移動(dòng)數(shù)據(jù)流。
• 消息隊(duì)列：用于在分布式系統(tǒng)組件之間傳輸消息。

5. 計(jì)算框架

• mapreduce：用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的分布式計(jì)算框架。
• apache spark：一個(gè)更通用的計(jì)算框架，支持交互式分析和機(jī)器學(xué)習(xí)。
• tensorflow：一個(gè)開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，用于訓(xùn)練和部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

6. 其他技術(shù)

• 虛擬化：隔離和管理分布式計(jì)算資源。
• 云計(jì)算：提供可擴(kuò)展且按需的計(jì)算資源。
• 分布式系統(tǒng)：協(xié)調(diào)跨多個(gè)服務(wù)器的大數(shù)據(jù)處理。