大数据的关键技术主要包括数据采集、存储、处理和分析。其中，数据采集是基础，存储是关键，处理是核心，分析是目的。
1. 数据采集：数据采集是大数据的基础，主要是指通过各种手段获取原始数据的过程。这些数据可能来自于传感器、网络、文件等多种来源。数据采集的关键技术包括数据采集设备的选择、数据采集协议的设计、数据采集工具的开发等。
2. 存储：存储是大数据的核心，主要是指将采集到的数据进行保存和管理的过程。存储的关键技术包括数据的格式转换、数据的压缩、数据的索引、数据的备份与恢复等。
3. 处理：处理是大数据的核心，主要是指对存储的数据进行分析和挖掘的过程。处理的关键技术包括数据的清洗、数据的整合、数据的转换、数据的可视化等。
4. 分析：分析是大数据的目的，主要是指通过对处理后的数据进行分析和挖掘，以发现数据中的价值和规律。分析的关键技术包括数据挖掘、机器学习、深度学习、自然语言处理等。
5. 云计算：云计算是一种基于互联网的计算模式，它通过虚拟化技术将大量的计算资源（如服务器、存储、网络）提供给用户使用。云计算的关键技术包括分布式计算、并行计算、容错计算、负载均衡等。
6. 大数据平台：大数据平台是一种用于存储、处理和分析大数据的工具和服务。大数据平台的关键技术包括数据湖、数据仓库、数据管道、数据服务等。
7. 大数据安全：大数据的安全是一个重要的问题，主要包括数据的安全性、隐私保护、审计追踪等方面。大数据安全的关键技术包括加密技术、访问控制、身份认证、审计追踪等。
8. 大数据治理：大数据治理是一种对大数据进行管理、监控和优化的方法。大数据治理的关键技术包括数据质量管理、数据生命周期管理、数据治理框架等。
