目前主流的大数据技术，常用的数据处理工具和技术

目前主流的大数据技术及其常用的数据处理工具和技术主要包括以下几个方面：

大数据技术架构

1. 分布式文件系统：

Hadoop Distributed File System (HDFS)

Amazon S3

2. 分布式计算框架：

Apache Hadoop MapReduce

Apache Spark

Apache Flink

3. 数据仓库：

Apache Hive

Apache Impala

Amazon Redshift

4. 实时计算：

Apache Storm

Apache Flink

Apache Kafka + Apache Samza

5. 数据流处理：

Apache Kafka

Apache Pulsar

6. 图处理：

Apache Giraph

Apache Spark GraphX

数据处理工具

1. 数据采集：

Apache Flume

Apache Sqoop

Apache NiFi

2. 数据处理：

Apache Hadoop

Apache Spark

Apache Flink

3. 数据存储：

Apache HBase

Apache Cassandra

Amazon DynamoDB

4. 数据分析和可视化：

Apache Zeppelin

Apache Jupyter

Tableau

Power BI

5. 数据质量管理：

Apache Sqoop

Apache Nifi

Talend

数据处理技术

1. 数据清洗：

Apache Hive

Apache Spark SQL

2. 数据集成：

Apache Sqoop

Apache NiFi

3. 数据转换：

Apache Hive

Apache Spark SQL

4. 数据存储：

Apache HBase

Apache Cassandra

Amazon DynamoDB

5. 数据分析和挖掘：

Apache Mahout

Apache Spark MLlib

6. 机器学习和人工智能：

TensorFlow

PyTorch

Apache MXNet

这些技术和工具广泛应用于大数据领域的各个阶段，从数据采集、存储、处理、分析到可视化等。企业可以根据自己的需求和预算选择合适的技术和工具。