大数据是指无法通过传统数据处理工具，在合理时间内达到捕捉、管理和处理的数据集合。这些数据通常具有三个主要特征：大量性（Volume）、多样性（Variety）和高速性（Velocity）。大数据的收集、存储、处理和分析都离不开现代技术的支持。
首先，大数据的收集需要依赖分布式文件系统，如Hadoop HDFS，它能够有效地处理大规模数据的存储问题。此外，云计算平台如Amazon EC2、Google Cloud Platform等也为大数据的收集提供了强大的支持。
其次，大数据的存储也需要依赖于分布式数据库系统，如HBase、Cassandra等，它们能够有效地处理大规模数据的存储问题。同时，云存储服务如Amazon S3、Google Cloud Storage等也为大数据的存储提供了方便。
再者，大数据的处理则需要依赖于高性能计算平台，如Hadoop MapReduce、Spark等，它们能够有效地处理大规模数据的计算问题。同时，云计算平台如Amazon Elastic MapReduce、Google Cloud Dataproc等也为大数据的处理提供了强大的支持。
最后，大数据的分析则需要依赖于数据分析工具，如Python、R、SQL等，它们能够有效地进行大规模的数据分析。同时，机器学习和人工智能技术如TensorFlow、PyTorch等也为大数据的分析提供了强大的支持。
总的来说，大数据的定义与现代技术的关键要素是密不可分的。大数据的收集、存储、处理和分析都需要依赖于现代技术的支持，而现代技术的发展又为大数据的应用提供了强大的支持。
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