大数据时代的基础支撑技术包括

大数据时代的基础支撑技术主要包括以下几个方面：

1. 数据采集与存储技术：数据采集是大数据时代的基础，需要采集各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据采集技术包括数据采集工具、数据采集平台等。存储技术则是将采集到的数据进行存储，以便后续的数据处理和分析。常见的存储技术有分布式文件系统、分布式数据库、云存储等。

2. 数据处理与分析技术：数据处理是将采集到的数据进行清洗、转换和整合，以便后续的数据分析。数据处理技术包括数据预处理、数据清洗、数据转换等。数据分析技术则是对处理后的数据进行分析，提取有价值的信息，为决策提供支持。常见的数据分析技术有统计分析、机器学习、深度学习等。

3. 数据挖掘与知识发现技术：数据挖掘是从大量数据中挖掘出有价值的信息，以发现隐藏在数据中的模式和规律。数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、分类分析等。知识发现是从数据中发现隐含的模式、概念和规则，以指导实际问题的解决。常见的知识发现技术有自然语言处理、文本挖掘、图像识别等。

4. 数据可视化技术：数据可视化是将数据以图形化的方式展示出来，使人们能够直观地理解数据的含义。数据可视化技术包括柱状图、折线图、饼图、热力图等。通过数据可视化，可以更好地理解数据，为决策提供依据。

5. 数据安全与隐私保护技术：随着大数据时代的到来，数据安全问题日益突出。数据安全技术包括数据加密、访问控制、身份认证等，以确保数据的安全性和隐私性。同时，还需要关注数据的合规性和道德问题，确保数据的合法使用。

6. 云计算与大数据基础设施：云计算为大数据提供了强大的基础设施支持，使得大数据的处理和应用更加高效和便捷。云计算技术包括虚拟化技术、容器技术、微服务架构等。大数据基础设施则包括大数据平台、大数据存储、大数据计算等。

7. 人工智能与机器学习技术：人工智能和机器学习技术是大数据时代的核心技术之一。通过人工智能和机器学习，可以实现数据的自动分析和预测，提高数据处理的效率和准确性。常见的人工智能和机器学习技术有神经网络、深度学习、强化学习等。

8. 物联网与边缘计算技术：物联网技术可以将各种设备连接起来，实现数据的实时采集和传输。边缘计算技术则是将数据处理和分析放在离数据源更近的地方，以提高数据处理的速度和效率。物联网和边缘计算技术为大数据时代提供了新的数据来源和处理方式。

总之，大数据时代的基础支撑技术涵盖了数据采集与存储、数据处理与分析、数据挖掘与知识发现、数据可视化、数据安全与隐私保护、云计算与大数据基础设施、人工智能与机器学习、物联网与边缘计算等多个方面。这些技术相互协作，共同构成了大数据时代的基础支撑体系。