大数据分析的三个关键技术包括数据采集、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基础，它涉及到从各种来源收集数据的过程。这些来源可能包括传感器、数据库、互联网、文件系统等。数据采集通常需要使用各种工具和技术，如网络爬虫、API调用、文件传输协议（FTP）、数据库查询等。数据采集的目标是获取尽可能多的数据，以便后续的分析工作。
2. 数据存储：数据存储是将采集到的数据保存在合适的位置，以便后续的分析和处理。数据存储需要考虑数据的可靠性、可扩展性和性能等因素。常见的数据存储技术有关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。此外，为了提高数据存储的效率，还可以使用缓存、索引等技术。
3. 数据处理：数据处理是对采集到的数据进行清洗、转换和分析的过程。数据处理的目的是从原始数据中提取有价值的信息，以便进行进一步的分析和应用。数据处理通常需要使用各种算法和技术，如数据挖掘、机器学习、统计分析等。数据处理的结果可以是报表、图表、模型等，它们可以用于指导决策、优化业务流程等。
除了上述三个关键技术外，大数据分析还涉及到其他一些关键技术，如数据集成、数据可视化、数据安全等。数据集成是将来自不同来源的数据整合在一起，以便进行分析；数据可视化是将分析结果以图形化的方式展示出来，以便更好地理解数据；数据安全则是保护数据不被非法访问或篡改的重要手段。
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