大数据关键技术包括：数据采集、数据存储、数据处理、数据分析与挖掘以及数据安全。
数据采集
数据采集是大数据处理流程的第一步，主要涉及到如何从各种来源获取数据。这些来源可能是结构化的数据库，也可能是非结构化的社交媒体、日志文件等。数据采集技术需要高效地收集并整合这些多样化来源的数据。在数据采集过程中，还需要考虑数据的质量和完整性，确保采集的数据准确可靠。
数据存储
数据存储指的是如何有效地管理和存储收集的大数据。由于大数据具有大规模、高速度、多样性等特点，数据存储技术需要解决如何高效地存储、访问和管理这些数据的问题。目前，分布式存储技术、云存储技术等是大数据存储的主要手段，它们能够提供大规模、可扩展的存储解决方案。
数据处理
数据处理是大数据流程中的关键环节，主要涉及到对原始数据的清洗、转换和预处理。由于大数据中可能存在噪声和错误，数据处理技术需要能够自动识别和纠正这些问题。同时，还需要进行数据的整合和协调，将不同来源的数据转换成统一格式，以供后续分析使用。
数据分析与挖掘
数据分析与挖掘是大数据技术的核心部分，其目的是从大量数据中提取出有价值的信息和知识。这涉及到各种数据分析方法和工具，如数据挖掘、机器学习、深度学习等。通过这些技术，可以实现对数据的预测性分析，预测未来的趋势和结果。
数据安全
随着大数据的广泛应用，数据安全问题也日益突出。数据安全技术主要涉及到如何保护数据的安全和隐私，防止数据被非法获取或滥用。数据加密、访问控制、审计跟踪等都是重要的数据安全技术。
以上就是大数据关键技术的简要介绍。随着技术的不断发展，大数据领域还会出现更多的新技术和方法，推动大数据技术的不断进步和发展。