在大数据可视化应用的开发过程中，技术难点主要体现在以下几个方面：
1. 数据处理和清洗：大数据通常包含海量、多样化的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这些数据的处理和清洗是大数据可视化应用开发的第一步，也是最基础的环节。在这个过程中，需要面对数据量大、数据类型复杂、数据质量参差不齐等问题。如何有效地处理和清洗这些数据，使其适应可视化的需求，是一大挑战。
2. 数据存储和管理：大数据可视化应用往往需要存储和管理大量的数据。选择合适的数据存储方式和数据库管理系统（DBMS）对于提高数据查询效率和保证数据安全具有重要意义。同时，如何有效地管理和维护这些数据，也是大数据可视化应用开发过程中需要解决的问题。
3. 数据可视化技术：数据可视化是将数据转化为图形、图表等直观表示形式的过程。然而，不同的数据源和数据类型具有不同的特征，如何选择合适的可视化技术和工具，以及如何将复杂的数据关系和变化趋势通过可视化的方式呈现出来，是大数据可视化应用开发过程中的一大难点。
4. 交互性和用户体验：大数据可视化应用需要提供丰富的交互功能和良好的用户体验。这包括用户界面设计、交互逻辑设计、性能优化等方面。如何在有限的屏幕空间和时间限制下，为用户提供清晰、直观、易操作的可视化界面，以及如何根据用户的操作反馈实时更新和调整可视化内容，是大数据可视化应用开发过程中需要解决的技术难题。
5. 实时性和可扩展性：随着大数据处理技术的不断发展，越来越多的应用场景需要实时或近实时地展示数据。如何实现大数据可视化应用的实时性，以及如何设计可扩展的架构以应对不断增长的数据量和计算需求，是大数据可视化应用开发过程中需要克服的技术难题。
6. 跨平台和可访问性：随着云计算和移动设备的普及，大数据可视化应用需要在各种设备上提供一致的用户体验。这要求开发者需要考虑不同平台和设备的特性，以及如何实现数据的跨平台共享和访问。
7. 安全性和隐私保护：大数据可视化应用涉及到大量敏感数据，如何确保数据的安全性和隐私保护是大数据可视化应用开发过程中需要重点关注的问题。这包括数据加密、访问控制、审计日志等方面的内容。
8. 性能优化：大数据可视化应用的性能直接影响到用户的使用体验。如何通过对代码、算法、硬件等方面的优化，提高可视化应用的响应速度、处理能力和稳定性，是大数据可视化应用开发过程中需要关注的问题。
9. 人工智能和机器学习：随着人工智能和机器学习技术的发展，越来越多的大数据可视化应用开始集成这些技术以提高数据分析和预测的能力。如何有效地利用这些技术，以及如何处理与现有系统和数据的兼容性问题，是大数据可视化应用开发过程中需要解决的技术难题。
10. 法规和标准遵循：随着数据隐私和安全法规的日益严格，大数据可视化应用在设计和实施过程中需要充分遵守相关法律法规和行业标准。如何确保数据可视化应用的合规性，是大数据可视化应用开发过程中需要关注的问题。
