大数据处理技术有哪些？它们的应用场景是什么？

大数据处理技术主要包括以下几个方面：

1. 大数据存储技术：包括分布式文件系统（如HDFS）、分布式数据库（如Cassandra、HBase）、RDBMS数据库（如MySQL、Oracle、SQL Server）和NoSQL数据库（如MongoDB、Redis）等。这些工具可以存储海量的数据，并保证数据的安全性和可靠性。

2. 大数据处理技术：包括分布式计算框架（如MapReduce、Spark）、流处理框架（如Storm、Flink）和图处理框架（如Giraph）等。这些工具可以对海量的数据进行高效处理，并实现数据分析和挖掘。

3. 大数据分析技术：包括数据挖掘、机器学习、统计分析等方法，以及可视化工具（如Tableau、FineBI、PowerBI）等。这些工具可以对处理后的数据进行深入分析和挖掘，并生成可视化的报告和图表。

4. 大数据采集技术：包括数据抓取技术、数据清洗技术、数据集成技术等。这些工具可以从不同的数据源中采集数据，并清洗和整合数据，以便后续的数据分析和挖掘。

5. 大数据安全技术：包括数据加密、数据备份、数据恢复等，保证数据的安全性和可靠性。这些工具可以保护大数据的安全，防止数据泄露和损坏。

应用场景：

1. 商业智能：通过大数据技术，企业可以分析销售数据、客户数据等，以更好地了解市场需求和消费者行为，从而制定更精准的商业策略。
2. 医疗健康：大数据技术可以用于医疗数据分析和挖掘，以帮助医生更好地诊断和治疗疾病，同时也可以帮助医疗机构更好地管理资源和提高效率。
3. 金融：大数据技术可以用于金融风控、客户管理、投资决策等领域，以帮助金融机构更好地管理风险和提高效益。
4. 政府：政府可以通过大数据技术，提高公共服务效率和管理能力，同时也可以更好地了解社会需求和问题，制定更精准的政策。
5. 媒体：媒体可以通过大数据技术，了解读者和观众的需求和行为，以更好地制定媒体策略和提供更好的服务。
6. 教育：大数据技术可以用于教育领域，以帮助教育机构更好地了解学生需求和行为，以制定更精准的教学策略。
7. 交通：大数据技术可以用于交通领域，以帮助交通管理部门更好地了解交通状况和需求，以制定更精准的交通策略。

大数据技术是一个非常广泛和复杂的领域，需要掌握多种技能和知识才能有效地应用和管理大数据。