大数据复原技术主要包括以下几种：
基于机器学习的智能恢复技术：
利用机器学习算法分析数据特征和用户操作习惯，提高数据恢复的准确性。
分布式存储和计算技术在大数据恢复中的应用：
通过分布式存储和计算技术，提高数据恢复的效率和可靠性。
云原生环境下的大数据恢复技术研究：
在云原生环境下进行大数据恢复，利用云计算资源提高恢复能力。
数据安全与隐私保护技术在大数据恢复中的融合：
在数据恢复过程中保护数据安全和隐私。
物理恢复：
通过硬件设备对损坏的存储介质进行修复。
逻辑恢复：
通过软件工具对损坏的数据文件进行修复。
虚拟化恢复：
通过虚拟化技术在客户端重建丢失的数据。
文件系统分析：
通过分析文件系统的存储结构，定位已删除文件的存储位置。
数据挖掘：
利用智能算法，深度扫描存储设备，找出可能的恢复数据。
数据冗余：
通过数据冗余，在数据发生损坏时，迅速从其他节点恢复数据。
加密技术：
在备份和恢复过程中，对数据进行加密，以提高数据的安全性。
这些技术共同构成了大数据复原的完整体系，旨在应对海量、高速、多样化数据带来的存储、处理和恢复挑战，确保数据的完整性和可用性。