大数据处理技术体系主要涉及以下关键技术：
1. 数据采集与存储：这是大数据处理的基础，主要包括数据的采集、清洗、转换和存储。数据采集可以通过各种传感器、网络等手段获取；数据清洗主要是去除噪声、重复和不完整数据；数据转换是将原始数据转换为适合分析的格式；数据存储则是将处理好的数据保存在合适的数据库或数据仓库中。
2. 数据处理与分析：这是大数据的核心部分，主要包括数据的预处理、特征提取、分类、聚类、关联规则挖掘等。预处理主要是对数据进行去噪、归一化等操作；特征提取是从原始数据中提取出有用的信息；分类是将数据分为不同的类别；聚类是将相似的数据聚集在一起；关联规则挖掘是从大量数据中发现频繁项集和关联规则。
3. 大数据可视化：这是将处理后的数据以图形的方式展示出来，帮助用户更好地理解和分析数据。主要包括数据可视化的基本概念、方法和工具，如柱状图、折线图、饼图、热力图等。
4. 大数据安全与隐私保护：随着大数据技术的发展，数据安全问题日益突出。主要包括数据加密、访问控制、审计日志、数据泄露防护等。
5. 大数据平台与服务：这是为大数据处理提供基础设施和服务的平台，主要包括分布式计算框架（如Hadoop、Spark）、数据仓库（如Hive、Cassandra）、数据湖（如Amazon S3、Google Cloud Storage）等。
6. 大数据标准与规范：为了确保大数据处理的一致性和可移植性，需要制定相关的标准和规范。主要包括数据模型、数据交换格式、数据质量标准等。
7. 大数据应用与创新：大数据技术的应用范围非常广泛，包括金融、医疗、教育、交通、能源等各个领域。同时，大数据技术也在不断创新和发展，如人工智能、机器学习、深度学习等。
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