大數據技術涵蓋下列技術：1. 分布式文件系統，如 hdfs、gfs；2. 分布式計算框架，如 mapreduce、spark、flink；3. 數據倉庫，如 teradata、greenplum、snowflake；4. nosql 數據庫，如 mongodb、cassandra、redis；5. 數據挖掘和機器學習；6. 數據可視化，如 tableau、power bi、google data studio；7. 數據集成，如 informatica、talend、etl 工具；8. 數據治理

大數據技術涵蓋哪些技術

大數據技術是一套用于處理和分析海量、多維、復雜數據的方法和技術集合。這些技術包括：

分布式文件系統：用于存儲和管理跨多臺計算機的大型數據集，如 hadoop 分布式文件系統 (hdfs) 和 Google 文件系統 (GFS)。

分布式計算框架：用于分發計算任務并并行執行，如 mapreduce、Spark 和 Flink。

數據倉庫：用于存儲和組織結構化數據，以便進行查詢和分析，如 Teradata、Greenplum 和 Snowflake。

nosql 數據庫：用于存儲和管理不符合傳統關系數據庫模式的非結構化或半結構化數據，如 mongodb、Cassandra 和 redis。

數據挖掘和機器學習：用于從大數據中發現模式、趨勢和洞見，如決策樹、隨機森林和深度學習。

數據可視化：用于將大數據轉換為交互式圖形和圖表，以幫助理解和傳達見解，如 Tableau、Power BI 和 Google Data Studio。

數據集成：用于從不同的來源合并和轉換數據，以便進行分析，如 Informatica、Talend 和 etl（提取、轉換和加載）工具。

數據治理：用于確保數據質量、安全和合規性，包括數據分類、數據質量管理和數據安全措施。

數據流處理：用于實時處理和分析不斷流入的數據，如 apache kafka、storm 和 spark Streaming。