大数据支撑技术是实现大数据处理和分析的关键，主要包括以下几个方面：
1. 数据采集技术：这是大数据的基础，包括各种传感器、设备、网络等收集数据的方式。常见的数据采集技术有物联网（IoT）、移动计算、无线传感网络（WSN）等。
2. 数据处理技术：包括数据清洗、数据整合、数据转换等，将原始的、不规范的数据转化为可用的数据。常见的数据处理技术有ETL（Extract, Transform, Load）、数据仓库、数据湖等。
3. 数据分析技术：包括统计分析、机器学习、深度学习等，对数据进行深入挖掘，发现数据背后的规律和趋势。常见的数据分析技术有聚类分析、回归分析、分类算法、深度学习等。
4. 数据存储技术：包括传统的关系型数据库、NoSQL数据库，以及分布式文件系统等，为大数据提供存储空间。
5. 数据可视化技术：通过图表、图形等方式，将复杂的数据以直观的方式展示出来，帮助用户理解和分析数据。
6. 数据安全与隐私保护技术：在大数据处理过程中，需要保护数据的隐私和安全，防止数据泄露。常见的数据安全与隐私保护技术有加密技术、访问控制、数据脱敏等。
7. 大数据平台技术：包括Hadoop、Spark、Flink等，这些平台提供了数据处理和分析的功能，可以方便地进行大规模数据的处理和分析。
8. 大数据服务技术：包括云服务、大数据平台服务等，为大数据的处理和分析提供了便捷的服务。
以上就是大数据支撑技术的概览，这些技术相互配合，共同构成了大数据处理和分析的强大工具。
