大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。
通俗易懂的语言介绍了区块链的实际场景应用，对于我们理解区块链有很好的帮助。它提到了身份识别、公证、众筹、智能合约、投票、存储方面的区块链应用。
区块链以其可信任性、安全性和不可篡改性，让更多数据被解放出来。用一个典型案例来说明，即区块链是如何推进基因测序大数据产生的。区块链测序 可以利用私钥限制访问权限，从而规避法律对个人获取基因数据的限制问题，并且利用分布式计算资源，低成本完成测序服务。区块链的安全性让测序成为工业化的解决方案，实现了全球规模的测序，从而推进数据的海量增长。
从社交网络和物联网技术拓展了数据采集技术渠道，分布式存储和计算技术夯实了大数据处理的技术基础，深度神经网络等新兴技术开辟大数据分析技术的新时代三个层面分析大数据发展趋势。
云计算架构与分布式存储的融合，是大数据处理的前提与基础，也推动了大数据时代的发展。通过业务上云，实现数据整合，通过数据整合实现应用创新……如此环环相扣，最终实现了数据的清洗、分析与变现，帮助客户实现更精准的定位与推广
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