大数据技术通常包括以下技术：
1、分布式存储技术：如 Hadoop Distributed File System（HDFS）、Apache Cassandra、Apache HBase等，用于将数据分布式地存储在多个计算机节点上，以便实现数据的高可用性和可扩展性。
2、分布式计算技术：如 Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink等，用于对大规模数据进行分布式计算，以便实现高性能和高效率的数据处理和分析。
3、数据采集技术：如 Apache Flume、Apache Kafka、Logstash等，用于从不同来源采集大规模数据，并将数据传输到分布式存储和计算系统中。
4、数据挖掘和机器学习技术：如 Apache Mahout、TensorFlow、Apache Spark MLlib等，用于在大数据集上进行数据挖掘和机器学习，以便提取有用的信息和知识。
5、数据库技术：如 NoSQL 数据库、MySQL Cluster、PostgreSQL等，用于存储和管理大规模数据。
6、可视化和报告技术：如 Tableau、QlikView、Apache Zeppelin等，用于将数据分析和结果可视化，以便更好地理解和传达数据分析结果。
7、安全和隐私保护技术：如 Kerberos、Apache Ranger、Apache Sentry等，用于保护大规模数据的安全和隐私。
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