6大数据技术一般包括以下几种：
1. 数据采集：这是大数据技术的第一步，通过各种手段（如网络爬虫、API接口等）从互联网上获取数据。数据采集是大数据分析的基础，只有收集到足够的数据，才能进行后续的分析和处理。
2. 数据处理：在数据采集完成后，需要对数据进行清洗、转换和整合，使其满足后续分析的需求。数据处理主要包括数据清洗、数据转换和数据整合等步骤。
3. 数据分析：通过对处理后的数据进行分析，提取出有价值的信息和规律。数据分析的方法有很多，如描述性统计、相关性分析、聚类分析、回归分析等。
4. 数据存储：将分析后的数据存储起来，以便后续的查询和挖掘。数据存储的方式有很多种，如关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
5. 数据挖掘：通过对大量数据进行深层次的挖掘和分析，发现其中的规律和模式。数据挖掘的方法有很多，如分类、聚类、关联规则、预测等。
6. 数据可视化：将分析后的数据以图形化的方式展示出来，使人们更容易理解和接受。数据可视化的方法有很多，如柱状图、折线图、饼图、热力图等。
7. 数据安全：保护数据的隐私和安全，防止数据被非法访问或泄露。数据安全的方法有很多，如加密、访问控制、审计等。
8. 数据治理：对数据进行规范化管理，确保数据的质量和一致性。数据治理的方法有很多，如元数据管理、数据质量管理、数据生命周期管理等。
9. 数据智能：利用人工智能技术，如机器学习、深度学习等，对数据进行更深入的分析和应用。数据智能的方法有很多，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。
10. 数据服务：将数据分析的结果以服务的形式提供给用户，如数据报告、数据推荐、数据可视化等。数据服务的方法有很多，如API接口、Web服务、移动应用等。
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