大数据知识主要包括以下几个方面：
1. 数据采集与预处理。
2. 数据存储与管理技术。
3. 大数据处理技术。
4. 大数据挖掘与分析技术。
一、数据采集与预处理
数据采集是大数据流程的第一步，涉及从各种来源获取数据，如社交媒体、日志文件、传感器等。由于数据往往带有噪声和冗余，预处理变得至关重要。这包括数据清洗、格式转换和标准化等步骤，以确保数据质量和一致性。
二、数据存储与管理技术
大数据的存储和管理是确保数据可用性和可靠性的关键。由于大数据量巨大且持续增长，需要使用分布式存储系统来存储这些数据。同时，数据管理还包括数据安全、备份和恢复策略，以确保数据的完整性和可用性。
三、大数据处理技术
处理大数据时，需要高效的处理技术以应对数据的规模和复杂性。这包括分布式计算技术、流处理技术和批处理技术等。分布式计算技术可以并行处理数据，提高处理速度；流处理技术则适用于实时数据处理，如在线交易等场景；批处理技术则用于处理大规模数据集。
四、大数据挖掘与分析技术
大数据的价值在于从中提取有用的信息和知识。数据挖掘和分析技术可以帮助我们实现这一目标。这包括统计分析、机器学习、自然语言处理和图数据处理等技术。通过这些技术，我们可以发现数据中的模式、趋势和关联，为决策提供有力支持。
综上所述，大数据知识涵盖了从数据采集到处理的整个过程，以及如何利用这些数据进行挖掘和分析。掌握这些知识对于在大数据时代取得成功至关重要。