大数据相关技术主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析。在大数据开发中，主要的技术包括：
1. 数据采集技术：数据采集是大数据的基础，主要包括数据来源采集、数据预处理和数据清洗等。常用的数据采集工具有Flume、Kafka、Sqoop等。
2. 数据存储技术：数据存储是将采集到的数据进行保存和管理的技术，主要包括分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库（如HBase、Cassandra）等。
3. 数据处理技术：数据处理是对原始数据进行加工处理的技术，主要包括数据清洗、数据转换和数据整合等。常见的数据处理工具有Apache Hadoop、Apache Spark等。
4. 数据分析技术：数据分析是对处理后的数据进行分析和挖掘的技术，主要包括统计分析、机器学习、深度学习等。常用的数据分析工具有R语言、Python、Java等。
5. 大数据可视化技术：大数据可视化是将数据以图形的形式展现出来的技术，可以帮助用户更好地理解和分析数据。常用的可视化工具有Tableau、PowerBI、D3.js等。
6. 大数据安全技术：大数据安全是保护数据不被非法访问和滥用的技术，主要包括数据加密、访问控制、审计等。常用的大数据安全工具有OAuth、JWT、Kerberos等。
7. 大数据云计算技术：大数据云计算是将大数据应用部署在云平台上的技术，主要包括容器技术（Docker、Kubernetes）、微服务架构等。
8. 大数据边缘计算技术：大数据边缘计算是将部分数据处理任务部署在离数据源更近的节点上，以减少数据传输延迟和提高数据处理效率的技术。
9. 大数据人工智能技术：大数据人工智能是将人工智能技术应用于大数据领域，主要包括自然语言处理、图像识别、语音识别等。
10. 大数据物联网技术：大数据物联网是将物联网技术和大数据技术相结合，通过对设备产生的大量数据进行收集、分析和利用，实现对设备的智能化管理和监控。
