大数据常用技术是指用于处理、存储和分析大规模数据集的技术和方法。这些技术可以帮助组织和企业从海量数据中提取有价值的信息，以支持决策制定、业务优化和创新。以下是一些常见的大数据常用技术：
1. 分布式文件系统（如Hadoop HDFS）：分布式文件系统是一种将数据分散存储在多个节点上的系统，使得用户可以跨多个计算机访问和共享数据。Hadoop HDFS是Hadoop生态系统中的一个核心组件，它允许用户在集群中存储大量数据，并使用简单的接口进行读写操作。
2. MapReduce编程模型：MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集。它包括两个主要步骤：Map（映射）和Reduce（归约）。Map阶段将输入数据分解成较小的部分，并将结果输出到中间层；Reduce阶段则对中间层的结果进行归约，生成最终的输出结果。MapReduce模型适用于批处理和流式数据处理，可以处理大规模数据集。
3. NoSQL数据库：NoSQL数据库是一种非关系型数据库管理系统，主要用于存储非结构化或半结构化数据。NoSQL数据库具有高可扩展性、灵活性和高性能等特点，适用于处理大规模数据集。一些常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra和Redis等。
4. 数据仓库：数据仓库是一种用于存储和管理历史数据的系统，通常包含一个中央数据存储库和一个查询引擎。数据仓库可以用于存储来自各种源的数据，并提供一种统一的方式来查询和分析这些数据。数据仓库技术包括Hive、Apache HBase和Amazon Redshift等。
5. 实时计算框架：实时计算框架是一种用于处理实时数据流的技术，它可以在数据产生时立即进行分析和处理。实时计算框架通常包括一个事件驱动的架构，以及一个用于处理事件和执行计算的引擎。一些常见的实时计算框架包括Apache Storm、Apache Flink和Apache Kafka等。
6. 机器学习和人工智能算法：机器学习和人工智能算法是一类用于从数据中学习和发现模式的技术。这些算法可以用于预测未来趋势、识别异常行为、优化业务流程等。一些常见的机器学习和人工智能算法包括线性回归、决策树、聚类算法和神经网络等。
7. 数据可视化工具：数据可视化工具可以将复杂的数据转换为易于理解的图形和图表。这些工具可以帮助用户更直观地了解数据之间的关系和趋势，从而做出更明智的决策。一些常见的数据可视化工具包括Tableau、Power BI和D3.js等。
8. 云计算平台：云计算平台是一种提供弹性、可扩展和按需付费的计算资源和服务的平台。云计算平台可以让用户轻松地访问和使用各种大数据技术和工具，从而降低企业的IT成本并提高运营效率。一些常见的云计算平台包括AWS、Azure和Google Cloud等。
总之，大数据常用技术涵盖了分布式文件系统、MapReduce编程模型、NoSQL数据库、数据仓库、实时计算框架、机器学习和人工智能算法、数据可视化工具以及云计算平台等多个方面。这些技术的综合应用可以帮助组织和企业从海量数据中提取有价值的信息，以支持决策制定、业务优化和创新。随着大数据技术的不断发展，这些常用技术也在不断更新和完善，以满足不断变化的业务需求。
