大数据开发涉及的关键技术主要包括以下几个方面：
1. 数据采集技术：数据采集是大数据开发的基础，涉及到数据的收集、整理和存储。常用的数据采集技术包括网络爬虫、API接口、文件传输等。例如，通过Python的requests库和BeautifulSoup库，可以实现网页内容的爬取和解析。
2. 数据处理技术：数据处理是大数据开发的核心，涉及到数据的清洗、转换、整合和分析。常用的数据处理技术包括数据清洗、数据转换、数据整合和数据分析等。例如，使用Python的Pandas库进行数据清洗，使用Spark进行数据转换和整合，使用Hadoop进行数据分析等。
3. 数据存储技术：数据存储是大数据开发的关键，涉及到数据的持久化和可靠性。常用的数据存储技术包括分布式文件系统（如HDFS）、关系型数据库（如MySQL、Oracle）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）等。例如，使用Hadoop的HDFS进行分布式存储，使用SQL进行关系型数据库操作，使用NoSQL进行非关系型数据库操作等。
4. 数据分析技术：数据分析是大数据开发的核心，涉及到对数据的挖掘和预测。常用的数据分析技术包括机器学习、深度学习、统计分析等。例如，使用Python的Scikit-learn库进行机器学习，使用TensorFlow或PyTorch进行深度学习，使用Excel或R语言进行统计分析等。
5. 大数据处理框架：大数据处理框架是大数据开发的工具，提供了数据流的处理、计算和可视化等功能。常用的大数据处理框架包括Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink等。例如，使用Apache Hadoop进行批处理，使用Apache Spark进行实时处理，使用Apache Flink进行流处理等。
6. 大数据安全技术：大数据安全是大数据开发的重要环节，涉及到数据的保护和隐私。常用的大数据安全技术包括数据加密、访问控制、审计和监控等。例如，使用SSL/TLS协议进行数据传输加密，使用AES算法进行数据加密，使用RBAC模型进行访问控制，使用ELK Stack进行日志审计和监控等。
7. 大数据可视化技术：大数据可视化是大数据开发的重要输出，涉及到数据的展示和解释。常用的大数据可视化技术包括图表、仪表盘、地图等。例如，使用Python的Matplotlib库进行图表绘制，使用Tableau或PowerBI进行仪表盘设计，使用Google Maps API进行地理信息展示等。
8. 大数据云计算技术：大数据云计算是大数据开发的重要基础设施，涉及到云资源的管理和调度。常用的大数据云计算技术包括公有云、私有云和混合云等。例如，使用AWS、Azure或阿里云等公有云平台进行数据存储和计算，使用VMware或Hypervisor等私有云平台进行资源隔离和管理，使用Kubernetes等容器编排工具进行应用部署和扩展等。
9. 大数据人工智能技术：大数据人工智能是大数据开发的重要方向，涉及到人工智能算法的应用和优化。常用的大数据人工智能技术包括自然语言处理、图像识别、语音识别等。例如，使用Python的NLTK库进行文本处理，使用OpenCV或TensorFlow等图像处理库进行图像识别，使用Google Cloud Vision API进行图像识别等。
总之，大数据开发涉及的关键技术包括数据采集、数据处理、数据存储、数据分析、大数据处理框架、大数据安全、大数据可视化、大数据云计算和大数据人工智能等多个方面。这些技术的合理运用和协同工作，可以有效地实现大数据的价值挖掘和应用创新。
