大数据接入是将来自不同来源和类型的数据整合到一个统一的大数据平台上的过程。这一过程是大数据处理和分析的起点，至关重要。以下是几种常见的大数据接入技术：

1. kafka：kafka是一种高吞吐量的分布式发布-订阅消息系统，它可以处理实时数据流的接入。kafka通过分区和复制机制，提供了高吞吐量和数据持久化的保证，非常适合处理iot数据和实时日志数据。

2. activemq：activemq是一个开源的消息代理，支持多种消息传递协议，如jms、amqp、mqtt等。它可以用于大数据平台中的消息数据接入，实现数据在分布式系统中的可靠传递。

3. flume：flume是apache的一个分布式、可靠且可用的服务，用于高效地收集、聚合和移动大量日志数据。它可以从不同的数据源（如文件、网络、数据库等）收集数据，并将其发送到集中式数据存储或处理系统。

4. sqoop：sqoop是一个用于在关系数据库（如mysql、postgresql等）和hadoop之间高效传输数据的工具。它支持数据的导入和导出，使得结构化数据的接入变得简单高效。

5. socket（包括mina、netty）：socket是网络通信的基础，通过socket可以实现不同系统之间的数据交换。mina和netty是java中常用的网络通信框架，它们提供了高效、可扩展的网络通信能力，可以用于大数据平台中的实时数据接入。

6. ftp/sftp：ftp（文件传输协议）和sftp（安全文件传输协议）是常用的文件传输协议，可以用于大数据平台中的文件数据接入。通过ftp/sftp，可以将线下的数据文件上传到大数据平台进行处理和分析。

大数据技术概览

大数据技术涵盖了从数据采集、存储、处理到分析、挖掘和展现的全过程，以下是一些关键技术：

1. 大数据存储技术：大数据存储技术用于解决大规模数据的存储问题。常见的存储技术包括hdfs（hadoop分布式文件系统）、hbase（基于hadoop的分布式、可扩展的大数据存储）、hive（基于hadoop的数据仓库工具）、s3（亚马逊云存储服务）等。这些技术提供了高吞吐量、低延迟和可扩展的存储能力。

2. 大数据处理技术：大数据处理技术用于处理和分析大规模数据。mapreduce是hadoop的核心编程模型，用于大规模数据的并行处理。此外，spark、flink等流处理框架也提供了高效的数据处理能力。这些技术可以支持离线分析、实时分析和准实时分析等多种分析模式。

3. 大数据分析与挖掘技术：大数据分析与挖掘技术用于从大规模数据中提取有价值的信息。常见的分析技术包括机器学习、数据挖掘等。这些技术可以应用于图像识别、语音识别、用户行为分析等多个领域。

4. 大数据展现技术：大数据展现技术用于将分析结果以直观的方式呈现出来。echarts、tableau等工具提供了丰富的可视化效果，如散点图、折线图、柱状图等，使得数据更加易于理解和分析。

5. 大数据安全技术：大数据安全技术用于保护数据的安全和隐私。这包括数据访问控制、数据加密、匿名化保护等技术。通过这些技术，可以最大程度地保护数据的安全性和隐私性。

综上所述，大数据接入技术和大数据技术共同构成了大数据处理和分析的基础框架。随着大数据技术的不断发展，其在各行各业中的应用也将越来越广泛，为企业带来更大的商业价值。