大数据处理的技术有以下几种： 1. 分布式存储和计算：这是处理大数据的核心技术之一，它使用多台计算机或服务器来存储和处理数据。其中，Hadoop是一个流行的分布式计算框架，它使用分布式文件系统（如HDFS）和MapReduce编程模型，可以对大规模数据进行并行化处理。 2. 数据挖掘和机器学习：这些技术用于从大数据中发现模式和关联，以及进行预测和决策。包括聚类、分类、回归、关联规则挖掘等算法，常用的机器学习框架有Scikit-learn、Tensorflow和PyTorch等。 3. 流式处理：用于处理实时或近实时数据流，流式处理技术可以对无限流的数据进行持续的计算和分析。常见的流式处理框架有Apache Storm、Apache Flink和Spark Streaming等。 4. 内存计算：这种技术通过将数据加载到内存中来提高计算性能，使得数据的读取和处理更加快速。常见的内存计算框架包括Apache Ignite、Redis和Apache Spark的内存模式等。 5. 图计算：用于处理大规模图数据的技术，它可以用于社交网络分析、推荐系统和路径优化等场景。常见的图计算框架有Apache Giraph、Neo4j和GraphX等。 6. 数据库技术：用于存储和管理大数据的数据库技术，包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）和列式数据库（如Apache HBase）等。 7. 可视化工具：这些工具可以将大数据以图形的方式直观地展示出来，帮助人们理解和分析数据。常见的可视化工具包括Tableau、Power BI和D3.js等。 以上是大数据处理的一些常用技术，它们可以根据具体的需求和场景选择合适的技术来解决问题。