大数据物理归集是指将来自不同来源、格式和结构的数据集中到一个单一的数据仓库或数据库中，以便进行有效的整合、分析和处理。这一过程涉及到多个关键技术，包括数据采集、数据清洗、数据转换、数据存储和数据管理等。
1. 数据采集：数据采集是大数据物理归集的第一步，也是最关键的一步。采集的数据可以来自于各种传感器、设备、系统和互联网。数据采集技术主要包括网络爬虫、API接口调用、文件传输等方式。数据采集的难点在于确保数据的完整性、准确性和时效性，以及处理各种异常情况。
2. 数据清洗：数据清洗是去除数据中的噪声、重复、缺失值等问题，提高数据质量的过程。数据清洗的方法包括数据去重、数据过滤、数据转换、数据规范化等。数据清洗的难点在于处理大量数据，以及在保证数据质量的同时，尽可能地保留原始数据的信息。
3. 数据转换：数据转换是将原始数据转换为适合分析的数据格式的过程。数据转换的方法包括数据类型转换、数据格式转换、数据聚合等。数据转换的难点在于处理各种复杂的数据结构和数据关系，以及在保持数据一致性的前提下，尽可能地减少对原始数据的修改。
4. 数据存储：数据存储是将经过清洗和转换后的数据保存到数据库或其他存储系统中的过程。数据存储需要考虑数据的可扩展性、可维护性、可用性和安全性等因素。数据存储的难点在于如何有效地利用存储资源，以及如何处理大量的数据访问和查询请求。
5. 数据管理：数据管理是对存储在数据库或其他存储系统中的数据进行有效管理和监控的过程。数据管理的方法包括数据备份、数据恢复、数据迁移、数据安全等。数据管理的难点在于如何在保障数据安全的同时，提高数据查询、分析和处理的效率。
6. 数据分析与挖掘：数据分析与挖掘是从海量数据中提取有价值的信息和知识的过程。数据分析与挖掘的方法包括统计分析、机器学习、深度学习等。数据分析与挖掘的难点在于处理高维、高复杂性和高不确定性的数据，以及在保证分析结果准确的前提下，尽可能地减少计算成本。
总之，大数据物理归集是一个涉及多个关键技术的复杂过程，需要综合考虑数据采集、数据清洗、数据转换、数据存储、数据管理和数据分析与挖掘等方面的问题。通过采用先进的技术和方法，可以实现高效整合和分析大数据的目标。
