大数据涉及的关键技术包括

大数据技术涉及多个关键技术，这些技术共同构成了大数据处理和分析的基础。以下是一些关键的大数据技术：

1. 分布式计算框架：如Hadoop、Spark等，它们提供了一种高效的方式来存储和处理大规模数据集。这些框架允许用户在集群中并行处理数据，从而提高处理速度。

2. 数据存储技术：如HBase、Cassandra、Hive等，它们提供了可扩展的数据存储解决方案。这些技术允许用户将数据存储在分布式系统中，以便进行高效的查询和分析。

3. 数据集成技术：如Apache NiFi、Apache Flume等，它们用于从各种来源收集和传输数据。这些技术可以帮助用户将来自不同源的数据整合到一个统一的平台上，以便进行分析和挖掘。

4. 数据分析与挖掘技术：如Apache Spark MLlib、Apache Mahout等，它们提供了机器学习和数据挖掘的算法库。这些技术可以帮助用户从海量数据中提取有价值的信息，并进行预测和分类。

5. 数据可视化技术：如Tableau、Power BI等，它们提供了一种直观的方式来展示和分析数据。这些工具可以帮助用户将复杂的数据转换为易于理解的图表和报告，从而更好地理解数据背后的含义。

6. 数据安全与隐私保护技术：如加密技术、访问控制技术等，它们确保了数据的安全性和隐私性。这些技术可以帮助用户保护敏感数据，防止未经授权的访问和泄露。

7. 数据治理技术：如数据质量管理、数据生命周期管理等，它们确保了数据的质量和一致性。这些技术可以帮助用户确保数据的准确性和完整性，从而提高数据分析的准确性和可靠性。

8. 云计算技术：如AWS、Azure、Google Cloud等，它们提供了弹性、可扩展的计算资源，使用户可以方便地处理和分析大量数据。这些云平台还提供了各种服务，如数据库、存储、分析和机器学习等，以支持大数据项目的开发和部署。

9. 物联网技术：物联网设备产生的大量数据可以通过大数据分析技术进行处理和分析，以实现对设备的智能监控和管理。

10. 人工智能与机器学习技术：通过深度学习、自然语言处理等技术，可以对大数据进行更深入的分析和挖掘，发现数据中的模式和规律。