大数据应用虚依托的新技术有什么

大数据应用虚依托的新技术主要包括以下几个方面：

1. 云计算技术：云计算是一种基于互联网的计算模式，通过虚拟化技术将计算资源、存储资源和网络资源进行集中管理和调度。云计算技术使得大数据应用可以更加灵活、高效地部署和管理，降低了企业的IT成本。

2. 分布式计算技术：分布式计算是一种将数据分散到多个计算机上进行处理的方法。通过分布式计算技术，大数据应用可以实现并行处理，提高数据处理速度和效率。例如，MapReduce模型就是一种典型的分布式计算框架，它允许用户在不了解具体实现细节的情况下编写程序来处理大规模数据集。

3. 机器学习和人工智能技术：机器学习和人工智能技术是大数据应用的重要支撑技术。通过机器学习算法，可以从海量数据中提取有价值的信息，实现数据的自动分析和预测。人工智能技术则可以模拟人类智能，实现对复杂问题的智能决策和处理。

4. 数据挖掘技术：数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程。通过数据挖掘技术，可以发现数据中的规律和关联，为大数据应用提供决策支持。常见的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则等。

5. 可视化技术：可视化技术可以将复杂的数据以图形化的方式呈现出来，帮助用户更直观地理解和分析大数据。常用的可视化工具包括Tableau、PowerBI、D3.js等。

6. 实时数据处理技术：随着物联网和移动互联网的发展，实时数据处理变得越来越重要。实时数据处理技术可以确保数据在产生后能够及时处理和分析，满足业务需求。常见的实时数据处理技术包括流式处理、事件驱动处理等。

7. 大数据安全技术：随着大数据应用的普及，数据安全问题日益突出。大数据安全技术包括数据加密、访问控制、审计监控等，可以保护数据不被非法访问和泄露。

8. 大数据治理技术：大数据治理涉及到数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个环节。大数据治理技术包括数据质量管理、数据生命周期管理、数据合规性管理等，可以确保大数据应用的合规性和有效性。

9. 大数据平台技术：大数据平台是连接数据采集、存储、处理和分析各个环节的技术基础设施。大数据平台技术包括数据仓库、数据湖、数据管道等，可以支持大数据应用的快速部署和扩展。

10. 边缘计算技术：随着物联网的发展，越来越多的设备需要实时处理和分析数据。边缘计算技术可以在靠近数据源的地方进行数据处理，减少数据传输和处理的时间延迟，提高系统性能。