大数据的数学基础知识主要包括以下几个方面：
1. 数据结构：大数据处理需要使用到各种数据结构，如数组、链表、栈、队列、哈希表、树、图等。这些数据结构可以帮助我们有效地存储和处理大规模数据集。
2. 算法：大数据处理需要大量的计算，因此需要使用高效的算法来提高数据处理的速度。常见的算法有排序算法（如快速排序、归并排序）、搜索算法（如二分查找、深度优先搜索、广度优先搜索）和图算法（如Dijkstra算法、Prim算法、Bellman-Ford算法）。
3. 概率论与统计：在大数据处理中，我们需要对数据进行统计分析，以了解数据的分布和特征。这需要用到概率论和统计学的知识，包括样本均值、方差、置信区间、假设检验等。
4. 机器学习：大数据处理中，机器学习是一个非常重要的领域。机器学习算法可以帮助我们从数据中学习规律，预测未来的趋势，以及优化决策过程。常见的机器学习算法有线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
5. 数据库技术：大数据处理需要存储和查询大量的数据。数据库技术是大数据处理的基础，包括关系型数据库和非关系型数据库。关系型数据库如MySQL、Oracle等，非关系型数据库如MongoDB、Redis等。
6. 分布式计算：大数据处理通常需要处理大规模的数据集，因此需要使用分布式计算技术。分布式计算技术包括MapReduce、Spark、Hadoop等。这些技术可以将大数据集分解成小任务，然后并行处理，从而提高处理速度。
7. 数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程。常用的数据挖掘方法有分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。这些方法可以帮助我们从数据中发现隐藏的模式和规律，为决策提供依据。
8. 可视化：大数据处理的结果往往需要通过图表等形式展示出来，以便更好地理解和分析。常用的可视化工具有Tableau、PowerBI、Python中的matplotlib、seaborn等。
9. 云计算：大数据处理通常需要处理大量的数据，因此需要使用云计算技术。云计算平台如AWS、Azure、Google Cloud等，提供了弹性的计算资源和存储资源，可以满足大数据处理的需求。
10. 安全与隐私：在大数据处理过程中，数据的安全性和隐私保护是非常重要的。需要使用加密技术、访问控制、数据脱敏等手段来保护数据的安全和隐私。
