大数据是指数据量巨大、处理速度快、多样化且具有复杂性的数据集合，它的产生与互联网的快速发展、物联网的兴起、移动设备的普及以及云计算等新技术密切相关。为了处理大数据，需要运用各种技术和工具确保分析效率和准确性，常用的技术有以下几种：
1. Hadoop
Hadoop是一个开源的分布式计算系统，它可以有效地处理数据存储和数据处理任务，以解决传统的关系型数据库所遇到的效率和成本问题。Hadoop采用了分布式存储和MapReduce计算模型，能够运行在非常廉价的硬件上，同时对于集群中节点的故障也有很好的容错性。
2. Spark
Spark是基于Hadoop技术生态系统的大数据处理引擎。与Hadoop相比，它在数据处理速度、效率和易用性方面都有较大的优势。Spark支持多种操作，如数据提取、数据清晰、机器学习等。
3. NoSQL
NoSQL指非关系型数据库，因为关系型数据库在大数据处理中存在着查询迟缓、扩展性不足等问题，因此NoSQL被广泛应用于大数据处理中。NoSQL数据库使用非结构化数据，可实现水平扩展，支持快速检索和数据的并行处理。
4. Storm
Storm是一个流式计算系统，可以实时地处理大量的数据。它可以处理永远不会停止的数据流，并且可以非常快速地处理一些流式的大量数据。Storm通常用于实时计算和数据挖掘、监控和分析。
5. HBase
HBase是一个高度可伸缩性的分布式NoSQL数据库，可以存储非常大的数据集合，并能以高效的方式提供数据存储、查询和删除服务。HBase采用了分布式存储的方式，基于HDFS存储，具有高可用性和可扩展性的特点。
例如，当网站需要处理用户行为数据时，可以使用Hadoop或Spark来实现数据提取、清洗和分析。当网站需要实时监控用户行为或处理海量日志数据时，可以使用Storm来实现数据流的处理。以上是大数据中常用的一些技术，根据不同的应用场景和数据类型，选择合适的技术能够提高数据处理的效率和准确性。