大数据应用需依托的技术有什么，大数据应用的关键技术支撑

大数据应用需要依托的技术主要有数据采集、存储、处理和分析等。其中，数据采集是大数据应用的基础，通过各种传感器、网络设备等手段获取原始数据；存储是大数据应用的核心，需要有大容量、高速度、高稳定性的存储系统来存储原始数据；处理是大数据应用的关键，需要有高效的数据处理算法和技术来对原始数据进行处理和分析；分析是大数据应用的目的，需要有专业的数据分析工具和方法来对处理后的数据进行深入挖掘和发现。

大数据应用的关键技术支撑主要包括以下几个方面：

1. 分布式计算技术：分布式计算技术是大数据应用的基础，包括MapReduce、Spark等分布式计算框架，可以实现大规模数据的并行处理和分析。

2. 数据存储技术：数据存储技术是大数据应用的核心，包括分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据库（如HBase、Cassandra等）等，可以有效地存储和访问大规模数据集。

3. 数据处理技术：数据处理技术是大数据应用的关键，包括数据清洗、数据整合、数据转换等，可以对原始数据进行预处理和加工，为后续的分析和挖掘提供基础。

4. 数据分析技术：数据分析技术是大数据应用的精髓，包括统计分析、机器学习、深度学习等，可以对处理后的数据进行深入挖掘和发现，提取有价值的信息和知识。

5. 数据可视化技术：数据可视化技术是将复杂的数据以图形化的方式展示出来，方便用户理解和分析，是大数据应用的重要工具。

6. 云计算技术：云计算技术提供了弹性、可扩展的资源和服务，可以支持大数据应用的部署和运行，降低了成本和复杂度。

7. 人工智能技术：人工智能技术可以用于大数据应用中的智能决策、预测和优化等方面，提高了大数据应用的效率和价值。

8. 物联网技术：物联网技术可以实时采集和传输大量的数据，为大数据应用提供了丰富的数据源。

9. 区块链技术：区块链技术可以提高数据的安全性和可信度，保障大数据应用的隐私和完整性。

10. 人工智能和机器学习技术：人工智能和机器学习技术可以用于大数据应用中的智能决策、预测和优化等方面，提高了大数据应用的效率和价值。