大数据分析技术涵盖多个层面，从数据采集到最终可视化，形成完整的技术体系。以下是主要技术分类及具体工具的梳理：

一、数据采集技术

结构化数据采集

- 数据库查询：

直接从关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）提取数据。

- API接口：通过第三方API（如社交媒体、金融数据）获取实时数据。

非结构化数据采集

- Web抓取：

使用爬虫工具（如Scrapy、BeautifulSoup）从网页中提取数据。

- 传感器数据采集：通过物联网设备（如温度传感器、GPS）实时获取环境数据。

- 日志收集：利用工具（如Flume、Logstash）从服务器日志中提取操作记录。

半结构化数据采集

- 日志文件处理：

使用ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）栈进行日志的存储与分析。

二、数据存储技术

分布式文件系统

- Hadoop HDFS：

支持海量数据分布式存储，提供高吞吐量和容错性。

- 云存储服务：如Amazon S3、Azure Blob Storage，提供弹性存储解决方案。

数据库技术

- 关系型数据库：

如MySQL、PostgreSQL，适用于结构化数据存储。

- NoSQL数据库：如MongoDB、Cassandra，处理非结构化和半结构化数据。

- 数据仓库：如Hive、Amazon Redshift，支持复杂查询与分析。

三、数据处理与分析技术

批处理与流处理

- Hadoop MapReduce：

经典批处理框架，适用于大规模数据集处理。

- Spark：基于内存计算，支持批处理（Spark SQL）、流处理（Spark Streaming）、机器学习（MLlib）和图计算（GraphX）。

数据清洗与预处理

- 工具：

Python（Pandas）、R语言，用于数据去重、填充缺失值、标准化等操作。

数据挖掘与机器学习

- 算法：

分类（如决策树）、回归（如线性回归）、聚类（如K-means）、关联规则（如Apriori）。

- 工具：Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch。

四、数据可视化技术

商业智能工具

- FineBI、Tableau、Power BI：

提供丰富的图表类型和交互功能，支持多数据源连接。

- QlikView、D3.js：适用于定制化可视化需求。

通用可视化工具

- Excel、Google Data Studio：

基础工具，适合中小规模数据展示。

五、其他关键技术

自然语言处理（NLP）：用于文本分析，如情感分析、主题建模。

数据安全与隐私：包括数据加密、访问控制、合规性技术（如GDPR）。

应用领域示例

商业分析：通过用户行为数据优化产品推荐系统。

科学研究：挖掘基因序列数据，辅助疾病研究。

智慧城市：实时分析交通流量数据，优化城市交通管理。

以上技术相互关联，共同构成大数据分析的完整生态链。实际应用中需根据数据类型、业务场景选择合适的技术组合。