大数据技术涉及的关键技术包括但不限于以下几个方面：
1. 数据采集与存储：数据采集是大数据的基础，需要使用各种数据采集工具和技术来从各种来源收集数据。这些数据需要被存储在合适的数据仓库或数据湖中，以便后续处理和分析。常见的数据采集技术和工具包括Hadoop、Spark等。
2. 数据处理与分析：在采集到大量数据后，需要进行数据处理和分析，以提取有用的信息和洞察。这通常涉及到数据清洗、数据转换、数据集成、数据挖掘、机器学习等技术。常用的数据处理和分析工具和技术包括Hadoop、Spark、Hive、HBase、Kafka等。
3. 数据存储与管理：为了提高数据的可访问性和可用性，需要使用适当的数据存储和管理技术。这包括分布式文件系统（如Hadoop HDFS）、数据库系统（如HBase、Cassandra、MongoDB等）以及数据仓库技术（如Amazon Redshift、Google BigQuery等）。
4. 数据分析与可视化：数据分析是大数据的核心，需要使用各种统计分析、数据挖掘和机器学习技术来分析数据并提取有价值的信息。此外，还需要使用可视化工具和技术将分析结果以图形化的方式呈现，以便更好地理解和解释数据。常用的数据分析和可视化工具和技术包括R、Python、Tableau、Power BI等。
5. 云计算与大数据平台：随着大数据技术的不断发展，云计算已经成为大数据处理和存储的主流技术。许多大数据平台都基于云计算技术构建，提供了弹性伸缩、容错恢复、资源隔离等功能。常见的大数据平台包括Hadoop、Spark、Apache Flink等。
6. 大数据安全与隐私保护：在处理和分析大数据时，需要关注数据的安全性和隐私保护问题。这包括数据加密、访问控制、审计日志、数据脱敏等技术。常用的大数据安全与隐私保护工具和技术包括OAuth、JWT、AES、TLS等。
7. 大数据生态系统：大数据技术的发展离不开一个完善的生态系统，包括各种开源项目、社区支持、培训资源等。这个生态系统为大数据技术的研究、开发和应用提供了丰富的资源和支持。
