大数据关键技术包括：数据存储技术、数据挖掘技术、数据清洗技术、分布式计算技术和数据可视化技术。这些技术共同支撑着大数据的存储、处理和分析，是揭秘大数据奥秘的五大关键要素。
本文目录导读：
大数据概述
随着互联网、物联网、云计算等技术的飞速发展，大数据已经成为当今世界最具影响力的技术之一，大数据指的是规模巨大、类型多样的数据集合，通过分析这些数据，可以挖掘出有价值的信息，为各行各业提供决策支持，大数据包括哪些关键技术呢？
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大数据关键技术盘点
1、数据采集与存储技术
数据采集与存储是大数据技术的基础，主要包括以下几个方面：
（1）数据采集：通过传感器、网络爬虫、日志分析等手段，将各种来源的数据进行采集。
（2）数据存储：采用分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）对数据进行存储，保证数据的可靠性和扩展性。
2、数据处理技术
数据处理是大数据技术中的核心环节，主要包括以下几个方面：
（1）数据清洗：去除数据中的噪声和异常值，提高数据质量。
（2）数据集成：将来自不同来源、不同格式的数据进行整合，形成统一的数据视图。
（3）数据挖掘：利用机器学习、深度学习等技术，从海量数据中挖掘出有价值的信息。
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3、数据分析技术
数据分析是大数据技术的应用环节，主要包括以下几个方面：
（1）统计分析：通过对数据的统计描述，了解数据的分布特征。
（2）关联分析：找出数据之间的关联关系，为决策提供支持。
（3）预测分析：根据历史数据，预测未来的趋势和变化。
4、数据可视化技术
数据可视化是将数据以图形、图像等形式直观地展示出来，便于用户理解和分析，主要包括以下几个方面：
（1）图表制作：利用图表工具（如Excel、Tableau等）制作各类图表。
（2）交互式可视化：通过交互式界面，让用户与数据进行实时交互。
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5、大数据平台技术
大数据平台技术是实现大数据应用的关键，主要包括以下几个方面：
（1）云计算平台：利用云计算技术，实现大数据的弹性扩展和资源共享。
（2）分布式计算平台：如Hadoop、Spark等，支持大规模数据处理。
（3）大数据中间件：如Hive、Pig等，提供数据存储、查询、处理等功能。
大数据技术的发展离不开上述关键技术的支持，随着大数据技术的不断成熟和应用，越来越多的行业将受益于大数据带来的变革，了解这些关键技术，有助于我们更好地把握大数据发展的脉搏，为我国大数据产业的发展贡献力量。
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