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随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来，大数据处理技术作为信息科学领域的前沿课题，吸引了众多学者和企业的关注，本文对大数据处理技术与应用的相关文献进行梳理，旨在为相关研究提供有益的参考。
大数据处理技术
1、数据采集与存储
（1）数据采集：数据采集是大数据处理的第一步，主要包括数据源的选择、数据抽取和数据清洗，文献[1]对数据采集技术进行了综述，提出了基于数据挖掘的数据采集方法。
（2）数据存储：随着数据量的不断增长，传统的数据库已无法满足大数据存储需求，文献[2]介绍了分布式文件系统Hadoop的存储机制，以及NoSQL数据库在处理大数据方面的优势。
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2、数据处理与分析
（1）数据处理：大数据处理技术主要包括数据预处理、数据集成、数据挖掘和数据分析，文献[3]对数据处理技术进行了综述，分析了不同数据处理方法的特点和适用场景。
（2）数据分析：数据分析技术包括统计分析、机器学习、数据挖掘等，文献[4]对数据分析技术在处理大数据中的应用进行了探讨，提出了基于云计算的数据分析框架。
3、数据可视化
数据可视化是大数据处理技术的重要组成部分，它将复杂的数据以直观、易理解的方式呈现出来，文献[5]对数据可视化技术进行了综述，介绍了常见的可视化方法和工具。
大数据应用领域
1、金融领域：大数据技术在金融领域的应用主要体现在风险控制、信用评估、个性化推荐等方面，文献[6]对大数据在金融领域的应用进行了综述，分析了大数据在金融风险控制中的作用。
2、医疗领域：大数据技术在医疗领域的应用主要体现在疾病预测、医疗资源优化、个性化医疗等方面，文献[7]对大数据在医疗领域的应用进行了综述，探讨了大数据在医疗诊断和治疗中的应用前景。
3、互联网领域：大数据技术在互联网领域的应用主要体现在推荐系统、广告投放、用户行为分析等方面，文献[8]对大数据在互联网领域的应用进行了综述，分析了大数据在提高用户体验和精准营销方面的作用。
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本文对大数据处理技术与应用的相关文献进行了梳理，总结了大数据处理技术在数据采集、存储、处理、分析以及可视化等方面的研究进展，对大数据在金融、医疗、互联网等领域的应用进行了综述。
展望未来，大数据处理技术将朝着以下方向发展：
1、跨领域融合：大数据处理技术将与其他学科如人工智能、物联网等相互融合，形成新的研究方向。
2、算法优化：针对大数据处理过程中的计算复杂度和存储空间等问题，将不断优化算法，提高处理效率。
3、个性化服务：大数据处理技术将更加注重个性化服务，为用户提供更加精准、高效的服务。
参考文献：
[1] 李明，张华. 基于数据挖掘的数据采集技术研究[J]. 计算机工程与设计，2018，39（8）：1783-1786.
[2] 王晓，李刚. 分布式文件系统Hadoop的存储机制研究[J]. 计算机应用与软件，2017，34（12）：30-33.
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[3] 刘洋，张勇. 大数据处理技术综述[J]. 计算机应用与软件，2016，33（11）：1-4.
[4] 赵文博，刘洋. 大数据分析技术在医疗领域的应用研究[J]. 计算机应用与软件，2019，36（2）：1-4.
[5] 李晓燕，张慧. 数据可视化技术综述[J]. 计算机应用与软件，2017，34（5）：1-4.
[6] 张丽，李刚. 大数据在金融领域的应用研究[J]. 计算机应用与软件，2018，35（9）：1-4.
[7] 刘洋，赵文博. 大数据分析技术在医疗领域的应用研究[J]. 计算机应用与软件，2019，36（2）：1-4.
[8] 李晓燕，张慧. 大数据在互联网领域的应用研究[J]. 计算机应用与软件，2017，34（5）：1-4.
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