当前主流的大数据处理技术是

当前主流的大数据处理技术主要包括以下几种：

1. 分布式计算（Distributed Computing）：分布式计算是一种将大规模数据分散到多个计算机节点上进行处理的技术。通过这种方式，可以充分利用计算机的计算能力，提高数据处理的效率和速度。分布式计算的主要工具有Hadoop、Spark等。

2. 云计算（Cloud Computing）：云计算是一种通过网络提供计算资源和服务的技术。通过云计算，用户可以按需获取计算资源，包括存储、计算、网络等。云计算的主要平台有Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud Platform（GCP）等。

3. 大数据存储（Big Data Storage）：大数据存储是指对海量数据的存储和管理。为了应对大数据的挑战，需要使用高效的数据存储技术来保证数据的可靠性、可扩展性和高可用性。目前主流的数据存储技术有Hadoop HDFS、NoSQL数据库、分布式文件系统等。

4. 大数据分析（Big Data Analysis）：大数据分析是指对海量数据进行挖掘和分析，从中提取有价值的信息和知识。大数据分析的主要工具有Hadoop MapReduce、Spark、Python等。

5. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是一种让计算机从数据中学习和改进的技术。通过机器学习，计算机可以自动识别模式、预测未来趋势等。机器学习的主要工具有Python、R、Java等。

6. 人工智能（Artificial Intelligence）：人工智能是一种模拟人类智能的技术，包括自然语言处理、图像识别、语音识别等。人工智能的主要工具有Python、R、Java等。

7. 边缘计算（Edge Computing）：边缘计算是一种将数据处理和分析任务部署在离数据源更近的地方的技术。这样可以减少数据传输的距离和延迟，提高数据处理的速度和效率。边缘计算的主要工具有TensorFlow Edge、PyTorch Edge等。

8. 实时数据处理（Real-Time Data Processing）：实时数据处理是指在数据产生后立即进行处理的技术。这种技术可以提高系统的响应速度和用户体验，例如实时监控、实时推荐等。实时数据处理的主要工具有Apache Kafka、Apache Flink等。

9. 可视化（Visualization）：可视化是将数据以图形的形式展示出来的技术。通过可视化，可以更直观地理解数据，发现数据中的规律和趋势。可视化的主要工具有Tableau、Power BI、D3.js等。

10. 数据安全与隐私保护（Data Security and Privacy Protection）：随着数据量的不断增加，数据安全和隐私保护成为一个重要的问题。因此，需要采用各种技术和措施来保护数据的安全和隐私，例如加密、访问控制、审计等。