大数据中的常用技术有很多种，这里列举其中的几种主要技术。
Apache Hadoop 是一个开源的分布式计算机软件框架。使用 Hadoop 可以处理大数据集（如：超过 100GB）存储和分析工作。Hadoop 统计上已经成为大数据处理领域的事实标准。Hadoop 采用了分布式存储和计算的思想，底层基于 HDFS，MapReduce 技术实现并行计算，其应用广泛，如数据挖掘、文本分析、搜索排序、图像识别等领域。
Apache Spark 是一个大数据计算系统，它是一种非常快速、可扩展且容错的计算框架。Spark 是为了解决 Hadoop 中处理复杂和迭代算法而生，它借鉴了许多 Hadoop 的特性，并结合一些新特性，如内存计算、数据缓存等。Spark 的计算速度很快，因为 Spark 的计算方式是基于内存的，而 Hadoop 的计算方式则是基于磁盘的。
Apache Storm 是一个开源的分布式实时计算系统，可以实时处理大量的数据。Storm 是一个低延迟（Latency）的，可扩展（Scalable）的，容错（Fault Tolerant）的实时处理系统，可以用于实时数据处理、流分析和机器学习等场景。
假设你要分析一家电商的用户购买行为，并且需要处理的数据集很庞大，这时可以借助 Hadoop 技术来处理和存储数据，采用 MapReduce 技术对大量数据进行分析和计算。
假设你需要对实时监测的数据进行实时处理和分析，并且要求处理延迟低，可以使用 Apache Storm 技术处理实时数据流，将数据实时推送到消费者端，从而实现实时处理和分析。
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