大数据方法运用了一系列先进的技术，包括：
数据采集技术
网络爬虫：自动抓取网页信息，包括文本、图片、链接等数据。
传感器数据获取：收集物理世界的信息，如温度、湿度、压力等。
日志采集：收集系统和应用程序运行时产生的日志信息。
数据预处理技术
数据清洗：去除重复、缺失或错误的数据。
数据转换：将数据从一种格式转换为另一种格式，以便于分析。
数据集成：将来自不同数据源的数据合并和转换，以便进行分析。
数据存储技术
Hadoop分布式文件系统（HDFS）：将数据分散存储在多个节点上，提高存储容量和读写性能。
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），用于处理非结构化或半结构化数据。
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。
数据处理和分析技术
MapReduce：分布式计算框架，将大型计算任务并行化到集群中的多个节点上。
Spark：内存计算引擎，适用于交互式数据分析和机器学习。
流数据处理：对持续产生的数据流进行处理和分析，实现实时数据处理和实时数据分析。
数据挖掘和机器学习：从大数据中发现模式、趋势和洞见，使用的技术包括决策树、随机森林和深度学习等。
数据可视化技术
数据可视化工具：将大数据转换为交互式图形和图表，帮助理解和传达见解，如Tableau、Power BI和Google Data Studio。
数据治理技术
数据质量管理和安全措施：确保数据质量、安全和合规性。
其他技术
云计算：提供按需访问可扩展的计算资源，大数据平台可以利用云基础设施来动态扩展或缩减。
物联网（IoT）：增强大数据平台的能力，提取见解并做出明智决策。
这些技术共同构成了大数据方法的完整体系，使得处理和分析海量数据成为可能，并从中提取出有价值的信息和洞察。