大数据技术涉及的关键技术有很多方面，主要包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等。
1. 数据采集：数据采集是大数据的基础，主要涉及到数据的收集、整理和预处理。数据采集的方法有很多种，包括网络爬虫、API接口、文件传输等。
2. 数据存储：数据存储是将采集到的数据进行存储和管理，以便后续的数据处理和分析。常见的数据存储方式有分布式文件系统、数据库、NoSQL数据库等。
3. 数据处理：数据处理是对采集到的数据进行分析和处理，提取出有价值的信息。数据处理的方法有很多种，包括数据清洗、数据转换、数据整合等。
4. 数据分析：数据分析是对处理后的数据进行分析，找出数据中的趋势、模式和关联性。数据分析的方法有很多种，包括统计分析、机器学习、深度学习等。
5. 数据可视化：数据可视化是将处理和分析后的数据以图形的形式展示出来，便于人们理解和使用。数据可视化的方法有很多种，包括柱状图、折线图、饼图、散点图等。
6. 云计算：云计算是一种通过互联网提供计算资源和服务的模式，大数据技术需要依赖云计算来处理大量的数据。云计算提供了弹性的计算资源，可以满足大数据处理的需求。
7. 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技术，包括Hadoop、Spark、Flink等。这些平台提供了大数据处理的基础设施，使得大数据技术的应用更加广泛。
8. 大数据安全：大数据技术在处理和分析大量数据时，可能会面临数据泄露、数据篡改等问题。因此，大数据安全是一个重要的研究领域，包括数据加密、访问控制、审计等。
9. 大数据伦理：大数据技术的发展和应用也引发了一些伦理问题，如隐私保护、数据歧视、算法偏见等。因此，大数据伦理是一个重要的研究领域，包括法律法规、行业标准、道德规范等。
10. 人工智能：人工智能是大数据技术的重要应用领域之一，通过机器学习和深度学习等方法，可以从大数据中提取出有价值的信息，提高数据分析的效率和准确性。
