大數據技術涉及數據量海量、多樣、高速、高價值的”4v原則”，其生態圈包括hdfs、mapreduce、yarn、hive、hbase等組件。數據挖掘算法包括關聯分析、聚類分析、分類算法和回歸分析。機器學習技術分為監督學習、無監督學習和深度學習。其他相關技術還包括流處理、nosql數據庫和數據可視化。

大數據技術口訣

一、4V原則

• Volume：海量數據，數據量巨大
• Variety：多樣性數據，多類型、多格式
• Velocity：高速數據，實時生成和處理
• Value：高價值數據，包含有用信息

二、hadoop生態圈

• hdfs：分布式文件系統，存儲海量數據
• mapreduce：數據并行處理框架，分布式計算
• yarn：資源管理系統，調度計算資源
• hive：數據倉庫框架，查詢和分析數據
• hbase：列式數據庫，適合非結構化數據存儲

三、數據挖掘算法

• 關聯分析：發現數據項之間的關聯關系
• 聚類分析：將數據分為相似組
• 分類算法：根據輸入數據預測輸出類別
• 回歸分析：建立輸入變量和輸出變量之間的關系模型

四、機器學習技術

• 監督學習：利用標記數據訓練模型，進行分類或回歸
• 無監督學習：利用未標記數據發現模式或結構
• 深度學習：使用神經網絡進行復雜的數據分析

五、其他相關技術

• 流處理：處理實時生成的數據
• nosql數據庫：處理非結構化或半結構化數據
• 數據可視化：以圖形化方式展示數據，方便分析和決策