大数据技术涵盖了许多不同的工具和框架，以下是一些主要的技术集合：

数据存储与管理

1. Hadoop HDFS：分布式文件系统，用于大规模数据存储。
2. Apache HBase：基于Hadoop的NoSQL数据库，适用于大数据的实时读写。
3. Cassandra：分布式NoSQL数据库，支持高可用性和无单点故障。
4. MongoDB：文档型NoSQL数据库，适合快速开发和迭代。

数据处理与分析

1. Apache Spark：统一的分析引擎，支持批处理、实时处理和机器学习。
2. Apache Flink：流处理框架，支持低延迟和高吞吐量的流数据处理。
3. Apache Hadoop MapReduce：分布式数据处理框架，适合批处理任务。
4. Apache Storm：分布式实时计算系统，适用于实时数据流处理。

数据查询与访问

1. Apache Hive：数据仓库系统，提供SQL查询接口。
2. Presto：分布式SQL查询引擎，适合大数据集上的交互式查询。
3. Apache Impala：实时查询引擎，针对Hadoop数据进行快速查询。

数据集成与管道

1. Apache Kafka：分布式消息系统，用于实时数据流处理和集成。
2. Apache Nifi：数据流自动化工具，提供数据流的可视化管理。
3. Apache Airflow：工作流调度和管理平台，用于ETL任务自动化。

数据存储与缓存

1. Redis：内存数据结构存储，用于高速缓存和实时分析。
2. Memcached：分布式内存缓存系统，提高数据访问速度。

数据可视化

1. Tableau：商业智能和数据可视化工具，支持多种数据源。
2. Apache Superset：开源数据探索和可视化平台。
3. Power BI：微软提供的数据分析和可视化工具。

数据安全与隐私

1. Apache Ranger：数据安全框架，用于Hadoop生态系统的集中安全管理。
2. Apache Knox：提供对Hadoop集群的安全访问。

这些技术工具和框架相互结合，可以构建完整的大数据处理和分析系统，满足不同业务场景的需求。具体选择哪些技术，需要根据实际应用场景、数据量、实时性要求等因素来决定。