大数据分析的三个关键技术是：数据采集、数据存储和数据处理。
1. 数据采集：数据采集是大数据分析的第一步，也是最基础的一步。数据采集的主要任务是从各种来源获取数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据采集的方法有很多，如网络爬虫、API接口、文件上传等。在数据采集过程中，需要考虑到数据的质量和完整性，以及数据的时效性和可用性。
2. 数据存储：数据存储是将采集到的数据进行保存和管理的过程。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、分布式数据库等。数据存储需要考虑数据的规模、访问速度、可扩展性等因素。此外，数据存储还需要实现数据的备份和恢复功能，以保证数据的可靠性和安全性。
3. 数据处理：数据处理是将采集到的数据进行处理和分析的过程。数据处理的方法有很多种，如数据清洗、数据转换、数据挖掘、机器学习等。在数据处理过程中，需要考虑到数据的复杂性和多样性，以及数据处理的效率和准确性。此外，数据处理还需要实现数据的可视化和报告生成功能，以便于用户理解和使用。
总之，大数据分析的三个关键技术是数据采集、数据存储和数据处理。这三个技术相互关联，共同构成了大数据分析的整体框架。在实际的大数据应用中，需要根据具体的需求和场景，选择合适的技术和方法，以实现对大数据的有效分析和利用。
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