数据库技术：包括数据建模、数据管理、数据挖掘等方面的技术，人工智能技术：包括机器学习、自然语言处理、图像识别等方面的技术，云计算技术：包括云计算架构、云存储、云安全等方面的技术。
大数据关键技术有数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。
大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。
大数据采集技术 数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。大数据预处理技术 主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。
大数据技术主要包括数据采集与预处理、数据存储和管理、数据处理与分析、数据结果呈现等几个层面的内容。数据采集与预处理 在大数据生命周期当中，数据采集处于第一个环节。
预测分析技术 这也是大数据的主要功能之一。预测分析允许公司通过分析大数据源来发现、评估、优化和部署预测模型，从而提高业务性能或降低风险。同时，大数据的预测分析也与我们的生活息息相关。
1、大数据产品和服务体系涵盖数据集成，数据存储，数据同享层。数据集成：指的其实是ETL，指的是用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，终究依照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。而这儿的Kettle仅仅ETL的其中一种。
2、数据分析层：分析函数比较好理解，就是各种数学函数，比如K-means分析，聚类，RMF模型等等。数据呈现：结果呈现的方式其实就是数据可视化。这里建议用敏捷BI。与传统BI不同，它可以通过简单的拖拽生成报表，学习成本低。数据访问：这个相对简单，取决于您使用什么方法来查看这些数据。
3、数据技术的体系包括以下几个方面：数据采集与存储：大数据技术的首要任务是采集和存储大量的数据。这包括从各种来源获取数据，如传感器、日志文件、社交媒体、互联网等。同时，需要选择适当的数据存储技术，如分布式文件系统、数据湖、NoSQL数据库等，以容纳和管理海量的数据。
4、包括传统的无线传感器网络、全球定位系统、射频识别、条码识读器等。这一层主要涉及两大类关键技术：传感技术和标识技术。
5、大数据的分类主要包括以下三个方面： 传统企业数据：这类数据涵盖了CRM系统中的消费者信息、传统的ERP系统数据、库存和财务数据等。 机器和传感器数据：这一类数据包括呼叫详单、智能仪表读数、工业设备传感器数据以及各种设备日志等，这些都是数字活动的副产品。
爬虫大数据采集技术体系由个网页下载、翻页、数据解析部分组成。爬虫大数据采集技术通过信息采集网络化和数字化，扩大数据采集的覆盖范围，提高审核工作的全面性、及时性和准确性；最终实现相关业务工作管理现代化、程序规范化、决策科学化，服务网络化。
数据存储：将提取到的数据存储到数据库或文件中，以便后续使用。 反爬虫处理：应对网站的反爬虫策略，如设置请求头、使用代理IP等。 分布式部署：将爬虫程序部署到多台机器上，提高爬取效率和稳定性。 定时任务：设置定时任务，定期执行爬虫程序，保持数据的实时性。
目前常用的网页爬虫体系有Apache Nutch、Crawler4j、Scrapy等结构。数据库搜集体系 经过数据库搜集体系直接与企业事务后台服务器结合，将企业事务后台每时每刻都在发生大量的事务记载写入到数据库中，最后由特定的处理分许体系进行体系分析。
采集器在处理采集任务中，最重要的三部分是：网页下载、翻页、数据解析。其中各部分处理中需要注意的事项如下： 翻页 在大批量数据采集中，不建议设置翻页。主要是翻页信息的维护比较麻烦。为了不漏采数据，可以适度的增加采集频率，来弥补未翻页带来的影响。
作为搜索引擎的重要组成部分，爬虫首要的功能就是爬取网页数据（如图2-1所示），目前市面流行的采集器软件都是运用网络爬虫的原理或功能。
归纳，整理，排序等等。网络爬虫能做什么：数据采集。网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足系统的一定停止条件。
1、一般来说，物联网能够在云计算的虚拟形式的无限计算能力和资源上补偿自身的技术性限制（例如存储、计算能力和通信能力）。 云计算能够为物联网中服务的管理和组合提供高效的解决方案，同时能够实现利用物联网中产生的数据的应用程序和服务。
2、物联网技术在电子商务中的应用主要体现在产品的生产、仓储和物流配送等环节。通过物联网，企业能够实时监控每件产品的状态，管理物流体系，并对供应链各阶段的信息进行分析和预测，从而优化库存管理和提高物流效率。
3、人工智能（AI）技术 人工智能技术是一种模拟人类智能的技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。这些技术可以使得计算机具有分析、学习、推理和决策的能力，从而在很多领域实现自动化和智能化。