大数据相关技术主要包括以下几个方面：
1. 数据采集与存储技术：数据采集是大数据处理的第一步，主要包括数据的采集、清洗、转换和整合等。数据采集技术包括网络爬虫、API接口、文件传输等方式，数据采集工具有ELK、Hadoop、Spark等。数据存储技术包括分布式存储、NoSQL数据库、HDFS、HBase等。
2. 数据处理与分析技术：数据处理技术主要包括数据的预处理、特征提取、降维、分类、聚类、关联规则挖掘等。数据处理工具有R、Python、Java等。数据分析技术包括统计分析、机器学习、深度学习、自然语言处理等。数据分析工具有R、Python、TensorFlow、PyTorch等。
3. 数据可视化技术：数据可视化是将数据以图形的方式展示出来，以便人们更容易理解和分析数据。数据可视化工具有Tableau、PowerBI、D3.js等。
4. 数据挖掘与推荐系统技术：数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息和知识，常用的方法有分类、聚类、关联规则挖掘、预测等。推荐系统是根据用户的兴趣和行为，为用户推荐相关的商品或内容。数据挖掘与推荐系统工具有Weka、Spark MLlib、Dremel等。
5. 数据安全与隐私保护技术：数据安全与隐私保护技术主要包括数据加密、访问控制、审计日志、数据脱敏等。数据加密工具有AES、RSA、ECC等。访问控制工具有LDAP、OAuth、JWT等。审计日志工具有ELK、Splunk等。数据脱敏工具有Falcon、Pig Latin等。
6. 大数据平台技术：大数据平台技术主要包括大数据计算框架、大数据存储系统、大数据调度系统等。大数据计算框架有Apache Hadoop、Apache Spark等。大数据存储系统有Hadoop HDFS、HBase、Elasticsearch等。大数据调度系统有Apache Mesos、Kubernetes等。
7. 大数据治理与管理技术：大数据治理与管理技术主要包括数据质量管理、数据生命周期管理、数据治理框架等。数据质量管理工具有Zephyr、Dataflow等。数据生命周期管理工具有AWS Glue、Azure Data Lake Storage Gen2等。数据治理框架有Apache Flink、Apache Spark Streaming等。
8. 大数据云计算与边缘计算技术：大数据云计算与边缘计算技术主要包括云计算平台、边缘计算平台、云计算与边缘计算的协同等。云计算平台有Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud等。边缘计算平台有NVIDIA Jetson系列、Intel Movidius系列等。云计算与边缘计算的协同工具有TensorFlow Edge、Apache Flink等。
9. 大数据标准化与互操作性技术：大数据标准化与互操作性技术主要包括数据格式标准化、数据交换协议、数据集成与融合等。数据格式标准化工具有JSON、XML等。数据交换协议有RESTful API、AMQP等。数据集成与融合工具有Apache NiFi、Apache Flume等。
10. 大数据法律与伦理问题技术：大数据法律与伦理问题技术主要包括数据隐私保护、数据版权、数据歧视、数据滥用等。数据隐私保护工具有GDPR、CCPA等。数据版权工具有Apache License 2.0等。数据歧视工具有BLEU、ROUGE等。数据滥用工具有Anonymizer、Mask等。
