大数据技术涵盖哪些技术
大数据技术是一套用于处理和分析海量、多维、复杂数据的方法和技术集合。这些技术包括：
分布式文件系统：用于存储和管理跨多台计算机的大型数据集，如 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 和 Google 文件系统 (GFS)。
分布式计算框架：用于分发计算任务并并行执行，如 MapReduce、Spark 和 Flink。
数据仓库：用于存储和组织结构化数据，以便进行查询和分析，如 Teradata、Greenplum 和 Snowflake。
NoSQL 数据库：用于存储和管理不符合传统关系数据库模式的非结构化或半结构化数据，如 MongoDB、Cassandra 和 Redis。
数据挖掘和机器学习：用于从大数据中发现模式、趋势和洞见，如决策树、随机森林和深度学习。
数据可视化：用于将大数据转换为交互式图形和图表，以帮助理解和传达见解，如 Tableau、Power BI 和 Google Data Studio。
数据集成：用于从不同的来源合并和转换数据，以便进行分析，如 Informatica、Talend 和 ETL（提取、转换和加载）工具。
数据治理：用于确保数据质量、安全和合规性，包括数据分类、数据质量管理和数据安全措施。
数据流处理：用于实时处理和分析不断流入的数据，如 Apache Kafka、Storm 和 Spark Streaming。
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