大数据掌握什么技术

大数据领域主要有以下几个技术方向：

1. 数据存储与处理技术：大数据处理的核心是数据的存储与处理。传统的关系型数据库无法满足大数据处理的需求，因此大数据中经常使用的存储与处理技术包括分布式文件系统（如Hadoop HDFS）、分布式数据库（如HBase）、列式数据库（如Cassandra）等。

2. 分布式计算技术：大数据处理往往需要在分布式集群上进行计算，因此分布式计算技术是大数据技术的重要组成部分。典型的分布式计算框架有Hadoop MapReduce、Apache Spark，它们可以将大数据分割成多个小任务，在多个计算节点上并行计算，加快处理速度。

3. 数据挖掘与机器学习技术：大数据拥有非常庞大的数据量，其中包含了大量有价值的信息。数据挖掘与机器学习技术可以帮助我们从大数据中挖掘出隐藏的模式、规律和知识，对数据进行分析与预测。常用的数据挖掘与机器学习算法包括聚类分析、分类算法、关联规则挖掘等。

4. 数据可视化技术：大数据处理过程中所产生的结果通常是海量且复杂的，为了更好地理解和交流数据，需要使用数据可视化技术将数据可视化为直观、易于理解的图形。数据可视化技术包括各种图表绘制技术、地理信息系统、网络图谱等。

5. 数据安全与隐私保护技术：大数据中包**各种敏感信息，保护用户隐私和数据安全至关重要。数据安全与隐私保护技术包括数据加密、身份认证、访问控制等。

6. 实时数据处理技术：部分场景下，需要对大数据进行实时处理，即数据在产生后能够即时进行提取、分析和响应。实时数据处理技术如流式计算（如Apache Flink和Apache Storm）和复杂事件处理（CEP）可以满足这种实时处理的需求。

综上所述，大数据技术不仅仅包括数据存储与处理、分布式计算、数据挖掘与机器学习、数据可视化、数据安全与隐私保护、实时数据处理等技术，还需要掌握相关的数学和统计知识，以及对业务和行业的理解。这些技术的综合应用，可以实现大数据的采集、存储、处理和分析，从而为业务决策和问题解决提供有效的支持和指导。