大数据的关键技术主要包括以下几个方面：
数据采集
收集来自不同来源的数据，如传感器、社交媒体、日志文件等。
包括数据智能感知层和基础支撑层的技术，如数据传感体系、网络通信体系、智能识别体系等。
数据预处理
清洗数据以去除噪声和错误。
转换数据格式，统一不同来源的数据。
集成数据，将数据合并到一个统一的视图。
数据存储及管理
使用分布式数据库（如Hadoop HDFS）、NoSQL数据库（如MongoDB）和数据仓库（如Amazon Redshift）等技术。
分布式存储与访问技术，确保数据的安全性和可访问性。
数据分析和挖掘
应用机器学习、统计分析、预测模型等方法从数据中提取有价值的信息和模式。
数据展现和应用
包括数据可视化、报表生成等，帮助用户理解和利用数据进行决策。
大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全也是关键技术。
大数据技术框架通常涵盖数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化等方面。这些技术共同支持企业从海量数据中提取有价值的信息，以支持决策制定和优化业务流程