当代大数据技术涵盖多个领域，并非单一技术，而是技术的集合与融合。要理解它，需要从数据处理的各个环节入手。
数据采集是基础。这不像我们想象中简单地“收集”数据那么容易。我曾经参与一个项目，需要采集全国各地不同类型医院的患者信息。数据格式五花八门，有的用的是老旧的数据库系统，有的甚至还停留在纸质记录阶段。 我们不得不开发一套灵活的适配器，才能将这些杂乱无章的数据整合起来，这其中涉及到数据清洗、转换和标准化等一系列繁琐的工作，耗费了大量的时间和精力。 可见，高效的数据采集能力，需要强大的技术支撑，例如物联网技术、传感器网络、以及各种自动化数据抓取工具。
数据存储是关键。 庞大的数据量需要高效的存储方案。传统的数据库系统已经难以胜任。分布式数据库、NoSQL数据库、云存储等技术应运而生。 我记得一次，我们尝试用传统的SQL数据库存储一个包含数亿条用户行为记录的数据库，结果查询速度慢得令人难以忍受。 最终，我们迁移到一个基于Hadoop的分布式数据库系统，才解决了这个问题。 选择合适的存储技术，需要考虑数据的规模、结构、访问模式等多种因素。
数据处理是核心。 大数据处理的核心在于对海量数据的快速分析和挖掘。 MapReduce、Spark等分布式计算框架是关键技术。 这些框架允许我们将复杂的计算任务分解成许多小的子任务，并行地运行在多个机器上，从而大幅提高处理速度。 我曾经使用Spark处理一个包含数百万张图片的图像识别任务，通过并行计算，将处理时间缩短了几个数量级。 当然，掌握这些框架需要扎实的编程技能和对分布式系统架构的深入理解。
技术上面应用了三层结构，AJAX框架，URL重写等基础的开发。并用了动软的代码生成器及数据访问类，加进了一些自己用到的小功能，算是整理了一些自己的操作类。系统设计上面说不出用什么模式，大体设计是后台分两级分类，设置好一级之后，再设置二级并选择栏目类型，如内容，列表，上传文件，新窗口等。这样就可以生成无限多个二级分类，也就是网站栏目。对于扩展性来说，如果有新的需求可以直接加一个栏目类型并新加功能操作
数据分析和可视化是目标。 所有努力的最终目的，都是从数据中提取有价值的信息。 这需要借助各种数据分析技术，例如机器学习、深度学习、统计分析等，并通过可视化工具将分析结果清晰地展现出来。 我记得一个项目，我们需要预测用户的购买行为，我们使用了多种机器学习算法，最终选择了效果最好的模型，并通过交互式图表将预测结果呈现给客户。 这部分工作，需要具备扎实的统计学基础和数据分析经验。
总之，当代大数据技术是一个复杂的系统工程，它涉及数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个环节，每个环节都需要选择合适的技术和工具。 成功应用大数据技术，需要一个多学科交叉的团队，具备数据科学、计算机科学、统计学等方面的专业知识和丰富的实践经验。 只有这样，才能从海量数据中挖掘出真正的价值。
