大数据包含的技术有：云计算技术、数据挖掘技术、数据集成技术、分布式处理技术、数据实时分析技术等。
云计算技术
云计算是大数据技术的重要支撑。云计算可以将数据存储、处理和分析任务分布到大量的分布式计算机上，以此达到数据处理的超大规模性和快速性。利用云计算，用户可以在任何地方访问大数据资源，进行高效的数据处理和分析。
数据挖掘技术
数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程。在大数据环境下，数据挖掘技术能够分析处理各种类型的数据，包括文本、图像、音频等，并揭示出数据间的内在规律和关联关系，为决策提供科学依据。
数据集成技术
数据集成是大数据处理过程中的关键环节。由于大数据具有多样性，数据来源广泛，数据集成技术能够将不同来源、格式的数据进行统一管理和整合，确保数据的准确性和一致性。
分布式处理技术
分布式处理技术是大数据处理的基础。由于大数据的规模巨大，传统的单一数据处理方式无法满足需求。分布式处理技术可以将大数据任务分解为多个子任务，并在多个节点上并行处理，大大提高了数据处理的速度和效率。
数据实时分析技术
数据实时分析技术能够实现对大数据的即时处理和反馈。这种技术可以在数据采集的同时进行分析，迅速得到结果，对于需要快速反应的场景（如金融交易、实时监测等）具有重要意义。
以上所述的各种技术都是大数据处理过程中不可或缺的部分，它们共同协作，实现了大数据的存储、处理、分析和挖掘，为各行各业提供了有力的数据支持。