大数据底层的技术主要包括以下几个方面：
数据采集与传输
Sqoop：用于连接关系数据库与Hadoop存储系统，支持多种关系型数据源和Hive、HDFS、HBase的相互导入。
Flume：用于高效地收集、聚合和传输大量日志数据到各种数据存储系统。
Kafka：一个高可靠、高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，适用于实时数据流的采集和传输。
数据存储与管理
Hadoop分布式文件系统（HDFS）：将数据分散存储在多个节点，提高存储容量和读写性能，适用于大规模数据存储。
NoSQL数据库：包括键值数据库（如Redis）、列族数据库（如Cassandra）和文档数据库（如MongoDB），能够处理不同类型的数据。
关系型数据库：在大数据场景下，通过并行处理和数据分区等技术，适应大数据存储和管理。
计算处理
Hadoop：包括MapReduce和Spark等分布式计算框架，用于大规模数据的批处理。
Spark：一个快速、通用的大规模数据处理引擎，支持批处理、流处理、机器学习和图计算。
Storm：一个实时计算系统，用于处理连续的数据流。
数据预处理
数据清洗：对原始数据进行清洗和整理，去除噪声和冗余信息。
数据转换：将数据从一种格式转换为另一种格式，以便于后续分析。
数据仓库与数据湖
数据仓库：如Amazon Redshift、Google BigQuery等，用于存储和管理大量结构化数据，支持复杂查询和分析。
数据湖：以原始格式存储数据，适用于报告、可视化、高级分析和机器学习等任务。
机器学习与人工智能
机器学习：通过算法模型对数据进行分析和预测，应用于推荐系统、预测分析等。
深度学习：利用神经网络进行复杂的数据分析和模式识别。
并行计算与分布式计算
MPP数据库：如Greenplum、Vertica等，支持大规模数据的并行处理。
分布式计算框架：如Hadoop、Spark等，用于将计算任务分布到多个节点上并行执行。
数据可视化与分析
可视化工具：如Tableau、Power BI等，用于将数据分析结果以图形化形式展示。
实时分析：通过流处理技术对实时数据进行分析，提供即时洞察。
数据安全与隐私保护
数据加密：对存储和传输的数据进行加密，保护数据隐私和安全。
访问控制：通过身份验证和授权机制，控制对数据的访问权限。
这些技术共同构成了大数据的底层技术体系，支持着上层各类大数据应用的高效运行。