1. 云计算技术：作为大数据处理的基石，云计算提供了弹性的计算资源。它通过分布式计算和虚拟化技术，实现了计算能力的池化，使得大数据的处理能够突破硬件性能的限制，实现高效的数据存储和计算。

2. 分布式存储技术：面对大数据的海量存储需求，分布式存储技术通过将数据分散存储在多个节点上，利用冗余存储和纠错编码保证数据的安全性和可靠性。同时，它还能通过并行处理提高数据的访问速度和处理效率。

3. 数据挖掘技术：数据挖掘技术利用机器学习和深度学习算法，从海量数据中自动或半自动地提取有价值的信息。这些技术能够发现数据之间的关联和规律，为决策支持、趋势预测等提供有力工具。

4. 数据分析技术：数据分析技术包括数据可视化、预测分析和统计模型等，它帮助用户深入理解数据，揭示数据中的模式、趋势和异常，从而支持用户做出更加明智的决策。

总结来说，大数据技术的应用涉及云计算、分布式存储、数据挖掘和数据分析等多个领域，这些技术的结合推动了大数据处理、分析和管理的发展，为各行业带来了深刻的变革。