大数据计算方法是一种处理和分析海量、多样化数据的技术，它包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个环节。随着信息技术的发展，大数据计算方法已经成为各行各业不可或缺的工具，其技术与应用概览如下：
1. 数据采集：数据采集是大数据计算的基础，主要通过传感器、网络爬虫、API等手段从各种来源收集数据。数据采集的关键在于实时性和准确性，需要解决数据源的多样性、数据的完整性和数据的时效性等问题。
2. 数据存储：数据存储是将采集到的数据进行保存和管理的过程。传统的关系型数据库不适合处理大规模、高维度的数据，而分布式文件系统（如HDFS）和NoSQL数据库（如MongoDB）则更适合处理大数据。此外，云计算平台（如Hadoop HDFS、Spark等）提供了弹性、可扩展的数据存储解决方案。
3. 数据处理：数据处理是对采集到的数据进行清洗、转换、整合和分析的过程。常用的数据处理技术包括数据挖掘、机器学习、深度学习等。这些技术可以帮助我们从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。
4. 数据分析：数据分析是对处理后的数据进行深入挖掘和分析的过程。常见的数据分析方法包括统计分析、聚类分析、关联规则挖掘等。通过对数据的深入分析，可以发现数据中的规律和趋势，为企业决策提供依据。
5. 数据可视化：数据可视化是将分析结果以图表、地图等形式展示出来的过程。数据可视化可以提高数据的可读性和易理解性，帮助用户快速把握数据的核心信息。常见的数据可视化工具有Tableau、PowerBI等。
6. 大数据应用：大数据技术在各个领域都有广泛的应用，如金融、医疗、交通、零售等。例如，在金融领域，大数据分析可以帮助银行识别欺诈行为、优化信贷审批流程；在医疗领域，大数据分析可以帮助医生诊断疾病、制定治疗方案；在交通领域，大数据分析可以帮助城市规划、优化交通流量；在零售领域，大数据分析可以帮助商家了解消费者需求、提高销售额。
7. 大数据安全：随着大数据技术的发展，数据安全问题也日益突出。数据泄露、数据篡改、数据滥用等问题时有发生。因此，大数据安全成为大数据技术发展的重要议题。为了保障数据安全，需要采取一系列措施，如加密技术、访问控制、审计日志等。
8. 大数据伦理：大数据技术的发展也带来了一些伦理问题，如隐私保护、数据主权、算法偏见等。这些问题需要社会各界共同关注和解决。例如，政府可以通过立法规范大数据的使用，企业可以通过技术创新降低算法偏见，公众可以通过参与监督提高数据透明度等。
总之，大数据计算方法是一种强大的技术手段，它可以帮助我们更好地理解和利用数据资源，推动社会进步和发展。然而，随着大数据技术的不断发展，我们也面临着许多挑战和问题，需要不断探索和创新，以实现大数据技术的可持续发展。
