大数据的关键技术主要包括

1. 分布式存储

大数据处理需要面对海量数据的存储和管理，传统的单机存储已经无法满足需求。因此，分布式存储技术应运而生。常见的分布式存储系统包括Hadoop的HDFS、Apache的HBase、Google的Bigtable等，它们能够高效地存储和管理大规模数据。

2. 分布式计算

除了存储，大数据处理还需要高效的计算框架来处理数据。分布式计算技术能够将任务分解成小块，在多台机器上同时进行处理，从而加快计算速度。代表性的分布式计算框架有Apache的Hadoop MapReduce、Apache的Spark、Flink等。

3. 数据挖掘与机器学习

大数据中蕴含着海量信息，如何从中挖掘出有用的信息成为了关键问题。数据挖掘与机器学习技术能够帮助我们从大数据中发现模式、趋势和规律，进而做出预测和决策。常用的工具有Python的Scikitlearn和TensorFlow等。

4. 实时处理

随着互联网的发展，实时数据处理变得越来越重要。实时处理技术能够在数据产生的同时进行处理和分析，使得企业能够做出更加及时的决策。常见的实时处理框架包括Apache的Kafka、Storm和Spark Streaming。

5. 可视化技术

大数据处理的结果往往需要以可视化的形式展现，以便用户更直观地理解数据。可视化技术能够将复杂的数据转化为图表、图形等直观形式，帮助用户发现数据背后的故事。常用的可视化工具有Tableau、Power BI、matplotlib等。

6. 数据安全与隐私保护

在大数据处理过程中，数据的安全性和隐私保护至关重要。数据泄露可能导致严重的后果，因此需要采取一系列措施来保护数据的安全性，如加密、访问控制、数据脱敏等。

大数据的关键技术涵盖了分布式存储、分布式计算、数据挖掘与机器学习、实时处理、可视化技术以及数据安全与隐私保护等方面。在应用大数据技术时，需要综合考虑这些关键技术，选择合适的工具和平台，从而更好地发挥大数据的潜力。