大数据技术主要包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等主要内容和技术。
1. 数据采集：数据采集是大数据的基础，主要是指通过各种手段获取原始数据。这些数据可以是结构化的（如数据库中的数据），也可以是非结构化的（如文本、图像、音频等）。数据采集的方法有很多，如网络爬虫、API接口、文件上传等。
2. 数据存储：数据存储是将采集到的原始数据进行整理、清洗、转换后存储在计算机系统中的过程。常用的数据存储技术有分布式文件系统（如HDFS）、关系型数据库（如MySQL、Oracle）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）等。
3. 数据处理：数据处理是对存储在计算机系统中的数据进行加工、转换、整合的过程。常见的数据处理技术有数据清洗（去除重复、缺失值、异常值等）、数据转换（如数据类型转换、数据规范化等）、数据聚合（如求和、求平均、求最大最小等）等。
4. 数据分析：数据分析是对处理后的数据进行分析，以发现数据中的规律、趋势、关联等。常用的数据分析方法有描述性分析（如平均值、标准差、方差等）、推断性分析（如假设检验、回归分析等）、预测性分析（如时间序列分析、机器学习等）等。
5. 数据可视化：数据可视化是将数据分析的结果以图形、图表等形式展示出来，以便用户直观地理解和分析数据。常用的数据可视化技术有柱状图、折线图、饼图、热力图等。
除了以上主要内容和技术外，大数据技术还包括一些辅助技术和工具，如ETL（Extract, Transform, Load）工具（如Apache NiFi、Apache Flume等）、数据挖掘与机器学习算法（如决策树、神经网络、支持向量机等）、云计算平台（如AWS、Azure、阿里云等）等。
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