这包括数据加密、访问控制、隐私保护算法等技术。综上所述，大数据的关键技术是数据采集和存储技术、数据清洗和预处理技术、数据分析和挖掘技术、并行计算和分布式计算技术、数据隐私和安全技术以及数据可视化技术。
大数据的关键技术包括以下几点：
1. 数据采集和存储技术：大数据的关键是能够高效地采集并存储大量数据。这包括使用传感器、日志文件、社交媒体等方式收集数据，并使用分布式存储和云计算技术存储数据。
2. 数据清洗和预处理技术：大数据往往存在噪声、缺失值和错误数据等问题，因此需要进行数据清洗和预处理，以提高数据的质量和准确性。这包括数据去重、填充缺失值、纠正错误等操作。
3. 数据分析和挖掘技术：大数据中蕴含着大量的有价值信息，因此需要利用数据分析和挖掘技术来发现潜在的规律和趋势。这包括数据可视化、统计分析、机器学习等方法。
4. 并行计算和分布式计算技术：由于大数据量庞大，传统的单机计算无法满足需求，因此需要使用并行计算和分布式计算技术来加速数据处理和分析，提高计算效率。
5. 数据隐私和安全技术：大数据中包含着大量敏感信息，因此需要进行数据隐私和安全的保护，防止数据泄露和滥用。这包括数据加密、访问控制、隐私保护算法等技术。
6. 数据可视化技术：大数据通常是非结构化和半结构化的，因此需要使用数据可视化技术将数据转化为可视化图表和图形，以便用户更好地理解和分析数据。
综上所述，大数据的关键技术是数据采集和存储技术、数据清洗和预处理技术、数据分析和挖掘技术、并行计算和分布式计算技术、数据隐私和安全技术以及数据可视化技术。
