大数据背后的技术推手包括

大数据背后的技术推手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，包括传感器、网络爬虫、API接口等。这些技术可以帮助我们从各种数据源中获取大量的原始数据。例如，物联网技术的发展使得我们可以通过各种设备收集到大量实时数据。

2. 数据处理技术：数据处理是将原始数据转换为可用数据的过程。这包括数据清洗、数据转换、数据整合等。例如，Hadoop和Spark等分布式计算框架的出现，使得我们可以在大规模数据集上进行高效的数据处理。

3. 数据分析技术：数据分析是利用统计学、机器学习等方法对数据进行深入挖掘和分析的过程。例如，聚类分析、分类算法、关联规则挖掘等。这些技术可以帮助我们从海量数据中发现有价值的信息和模式。

4. 数据存储技术：数据存储是将处理后的数据保存起来以便后续使用的技术。这包括传统的关系型数据库、NoSQL数据库，以及新兴的分布式文件系统等。例如，HBase、Cassandra等NoSQL数据库的出现，使得我们可以更灵活地存储和管理大规模数据集。

5. 数据可视化技术：数据可视化是将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。这包括图表、地图、仪表盘等。例如，Tableau、PowerBI等工具的出现，使得我们可以更方便地创建和分享数据可视化结果。

6. 云计算技术：云计算提供了一种弹性、可扩展的计算资源服务，使得大数据的处理和应用变得更加高效和便捷。例如，AWS、Azure、Google Cloud等云服务提供商的出现，使得我们可以更加方便地部署和管理大数据应用。

7. 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。例如，自然语言处理、计算机视觉、语音识别等技术的应用，使得我们可以从文本、图像、语音等非结构化数据中提取有用的信息。

8. 区块链技术：区块链技术具有去中心化、不可篡改、透明等特点，可以用于保护数据的完整性和安全性。例如，比特币、以太坊等区块链项目的出现，为大数据的安全存储和传输提供了新的解决方案。

9. 边缘计算技术：边缘计算将数据处理和分析过程放在离数据源更近的地方，可以减少数据传输的延迟和带宽消耗，提高数据处理的效率。例如，IoT设备、智能城市等场景下的边缘计算技术的应用，使得我们可以更加快速地处理和分析来自各种设备的实时数据。

10. 开源社区和技术生态：大数据技术的发展离不开开源社区和技术生态的支持。许多优秀的大数据技术和工具都是通过开源社区的贡献和发展起来的。例如，Hadoop、Spark等开源项目的成功，离不开全球开发者的共同努力和贡献。