大数据技术编程是指 利用编程语言和工具来处理和分析大规模数据集的技术。它涉及从各种数据源获取数据、存储数据、清洗和预处理数据、使用数据分析和挖掘算法发现数据中的模式和规律，以及将结果数据可视化等多个环节。
具体来说，大数据技术编程包括以下步骤：
数据获取：
从传感器、社交媒体、日志文件等各种数据源中获取大规模数据，可以是批量导入或实时抓取。
数据存储：
使用分布式文件系统（如HDFS）和分布式数据库（如HBase、Cassandra）等技术将数据分布在多台服务器上，实现高可用性和伸缩性。
数据清洗和预处理：
去除重复数据、处理缺失值和异常值，以便进行后续分析。
数据分析和挖掘：
运用机器学习、数据挖掘、统计分析等技术从数据中提取有用的信息和洞见。
数据可视化：
将分析结果以图表、报告等形式展示，帮助用户理解和使用数据。
大数据技术编程的核心在于使用编程语言和工具对大规模数据集进行高效处理和分析，以支持智能决策和业务优化。常用的编程语言包括Python、Java、Scala等，使用的工具和技术包括Hadoop、Spark、Kafka等。