大數據在我們生活和工作當中的應用越來越成熟，它大大方便了我們的生活。商家利用它將我們所想要的產品送到我們的眼前，常用的客戶端能夠將我們感興趣的內容推送到我們跟前。大數據之所以如此神奇，是因爲它背後有着技術的支撐。除了我們常常談到的以IP代理技術【芝麻軟件】爲支撐的爬蟲技術之外，還有這些：
一、 分佈式計算技術
分佈式計算結合了NoSQL與實時分析技術，如果想要同時處理實時分析與NoSQL數據功能，那麼你就需要分佈式計算技術。分佈式技術結合了一系列技術，可以對海量數據進行實時分析。更重要的是，它所使用的硬件非常便宜，因而讓這種技術的普及變成可能。
二、分析技術
分析技術意味着對海量數據進行分析以實時得出答案，由於大數據的特殊性，大數據分析技術還處於發展階段，老技術會日趨完善，新技術會更多出現。大數據分析技術涵蓋了以下的的五個方面
1.預測分析能力
數據挖掘可以讓分析師對數據承載信息更快更好地消化理解，進而提升判斷的準確性，而預測性分析可以讓分析師根據圖像化分析和數據挖掘的結果做出一些前瞻性判斷。
2.可視化分析
數據可視化無論對於普通用戶或是數據分析專家，都是最基本的功能。數據圖像化可以讓數據自己說話，讓用戶直觀的感受到結果。
3.語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智能以足以從數據中主動地提取信息。
4.數據質量和數據管理
數據質量與管理是管理的最佳實踐，透過標準化流程和機器對數據進行處理可以確保獲得一個預設質量的分析結果。
利用文件系統存放非結構化數據，加上完善的備份和容災策略，這套經濟實惠的大數據解決方案與之前昂貴的企業小型機集羣+商業數據庫方案相比，不僅沒有丟失性能，而且還贏在了可擴展性上。
5.數據挖掘算法
圖像化是將機器語言翻譯給人看，而數據挖掘就是機器的母語。分割、集羣、孤立點分析還有各種各樣五花八門的算法讓我們精煉數據，挖掘價值。這些算法一定要能夠應付大數據的量，同時還具有很高的處理速度。
三、存儲數據庫
存儲數據庫(In-Memory Databases)讓信息快速流通，大數據分析經常會用到存儲數據庫來快速處理大量記錄的數據流通。比方說，它可以對某個全國性的連鎖店某天的銷售記錄進行分析，得出某些特徵進而根據某種規則及時爲消費者提供獎勵回饋。
但傳統的關係型數據庫嚴格的設計定式、爲保證強一致性而放棄性能、可擴展性差等問題在大數據分析中被逐漸暴露。隨之而來，NoSQL數據存儲模型開始風行。NoSQL，也有人理解爲Not Only SQL，並不是一種特定的數據存儲模型，它是一類非關係型數據庫的統稱。其特點是：沒有固定的數據表模式、可以分佈式和水平擴展。NoSQL並不是單純的反對關係型數據庫，而是針對其缺點的一種補充和擴展。典型的NoSQL數據存儲模型有文檔存儲、鍵-值存儲、圖存儲、對象數據庫、列存儲等。