大数据技术是一套综合性的解决方案，它旨在从庞大的数据集中提取价值，这些数据集具有体积大（Volume）、多样性（Variety）、速度高（Velocity）和价值密度低（Value）的特征。这一技术体系不仅包括数据的采集、存储、管理，还涵盖了数据分析与挖掘、数据展现等多个环节，以支持业务决策和创新。

1. 体积大（Volume）: 数据量巨大，从TB（太字节）到PB（拍字节），甚至EB（艾字节）级别，远超传统数据处理能力。

2. 多样性（Variety）: 数据来源广泛，包括结构化、半结构化和非结构化数据，如数据库记录、社交媒体、图像、视频等。

3. 速度高（Velocity）: 数据生成和处理的速度快，要求实时或近实时分析。

4. 价值（Value）: 尽管数据量大，但有用信息的比例可能很低，需要通过高级分析技术来提炼价值。

大数据技术应对这些挑战，包括但不限于：

什么是大数据技术

数据采集: 利用Flume、Kafka等工具快速收集多源数据。

数据存储: 使用分布式系统如Hadoop的HDFS、NoSQL数据库等，以适应大规模和多样性数据。

数据处理: 包括MapReduce、Spark等框架，用于分布式数据处理和分析。

云计算平台: 提供弹性计算资源，支持大数据应用的高效运行。

数据分析与挖掘: 通过SQL、Hive进行简单报表统计，使用Spark、Storm处理复杂分析。

数据可视化: 将分析结果转化为直观图表，辅助决策。

大数据技术的核心在于如何通过强大的算法和计算能力，从海量数据中发现模式、预测趋势、优化决策，从而创造商业价值和社会价值。例如，通过分析公交一卡通数据改善城市交通，或利用用户行为数据个性化推荐商品。大数据技术的发展强调数据的“在线”性，即数据随时可访问和处理，这是互联网时代数据处理的关键特性。