大数据是指无法在合理时间内用传统数据库管理工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。它通常具有三个主要特征：数据量大（Volume）、数据类型多样（Variety）和数据处理速度快（Velocity）。大数据的概念最早由维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·库珀在《大数据时代》一书中提出。
大数据的关键技术主要包括以下几个方面：
1. 数据采集技术：数据采集是大数据的基础，需要使用各种传感器、网络设备等设备来实时采集数据。常用的数据采集技术包括物联网（IoT）、传感器网络、移动设备等。
2. 数据存储技术：大数据的存储需求远远超过传统的数据库系统，因此需要采用分布式存储系统来存储海量数据。常见的分布式存储系统有Hadoop、Spark等。
3. 数据分析技术：数据分析是大数据的核心，需要使用各种算法和技术对数据进行分析和挖掘。常用的数据分析技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。
4. 数据可视化技术：数据可视化是将复杂的数据以图形化的方式展示出来，帮助人们更好地理解和分析数据。常用的数据可视化技术有Tableau、Power BI等。
5. 数据安全与隐私保护技术：随着大数据的发展，数据安全和隐私保护问题日益突出。需要采用加密技术、访问控制技术等手段来保护数据的安全和隐私。
6. 数据治理技术：数据治理是对数据的全生命周期进行管理和控制，包括数据的采集、存储、处理、分析和销毁等各个环节。常见的数据治理技术有元数据管理、数据质量管理、数据生命周期管理等。
7. 云计算技术：云计算提供了弹性、可扩展的计算资源，可以满足大数据处理的需求。常见的云计算平台有AWS、Azure、阿里云等。
8. 人工智能技术：人工智能技术可以用于大数据的处理和分析，提高数据处理的效率和准确性。常见的人工智能技术有机器学习、深度学习、自然语言处理等。
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