大数据日常运维涉及大量的技术操作，这些操作通常需要手动处理。以下是一些常见的手动处理的技术：
1. 数据备份和恢复：定期对数据库、文件系统和其他关键数据进行备份，以便在发生故障时能够快速恢复。这包括使用物理介质（如硬盘、磁带）或云存储服务进行备份。
2. 性能监控：使用工具（如Nagios、Zabbix等）实时监控系统性能指标，如CPU使用率、内存使用率、磁盘I/O等。当发现异常情况时，需要手动干预以解决问题。
3. 日志管理：定期收集和分析系统日志，如应用程序日志、网络日志等。通过查看日志，可以发现潜在的问题并进行手动修复。
4. 资源分配：根据业务需求和系统负载，手动调整资源分配，如CPU、内存、磁盘空间等。这可能涉及到重启进程、调整配置文件等操作。
5. 故障排查：当系统出现故障时，需要手动检查错误信息、日志和系统状态，以确定故障原因并进行相应的修复。这可能需要对系统进行深入的分析和调试。
6. 安全审计：定期进行安全审计，检查系统的安全漏洞和潜在风险。这可能涉及到对代码、配置项、权限设置等进行手动审查和修改。
7. 版本控制：手动更新和维护软件版本，确保系统运行的是最新版本的软件。这可能涉及到下载、安装、配置等操作。
8. 用户支持：提供技术支持，解决用户的查询和问题。这可能涉及到与用户沟通、解答疑问、提供解决方案等操作。
9. 文档编写和维护：编写和维护系统文档，包括操作手册、FAQ、技术规范等。这可能涉及到撰写、审核、更新文档等操作。
10. 项目管理：参与项目的规划、执行和监控，确保项目按照计划进行。这可能涉及到制定项目计划、分配任务、跟踪进度等操作。
总之，大数据日常运维需要手动处理的技术主要包括数据备份和恢复、性能监控、日志管理、资源分配、故障排查、安全审计、版本控制、用户支持、文档编写和维护以及项目管理等方面。这些操作对于确保大数据系统的稳定运行和优化性能至关重要。
