大数据技术有哪些?大数据的核心技术有哪些？大数据行业常用的技术有哪些？大数据需要哪些技术？大数据技术是以数据为本质的新一代革命性信息技术。在挖掘数据潜力的过程中，可以带动观念、模式、技术和应用实践的创新，什么是大数据技术？大数据包括哪些大数据技术庞大而复杂，基础技术包括数据采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等技术类别和不同技术层次。

现在的数据类型不仅仅是文本，还有图片、视频、音频、地理信息等各种类型的数据，个性化数据占绝对多数。第三，处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可以从各类数据中快速获取高价值信息。第四，价值密度低。以视频为例。一个小时的视频，在不断测试的过程中，可能只有一两秒钟的有用数据。

3.数据清洗:MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。4.数据查询分析:Hive的核心工作是将SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化数据映射到一个数据库表中，并提供HQL(HiveSQL)查询功能。Spark支持内存分布式数据集，不仅可以提供交互式查询，还可以优化迭代工作负载。

这项技术大大减少了数据移动，减轻了通信负担，并确保了高性能的数据分析。并行计算(MPPComputing)ZSuite是一个基于MPP架构的商业智能平台，它可以将计算分布到多个计算节点，然后在指定节点汇总并输出计算结果。ZSuite可以充分利用各种计算和存储资源，无论是服务器还是普通PC，她对网络条件没有严格要求。