大数据技术的发展催生了许多与之相关的技术，这些技术都是为了更好地处理、存储、分析和管理大数据而产生的。以下是一些因为大数据发展而产生的技术：
云计算：云计算是大数据处理的核心技术之一，它允许数据在云端进行存储和处理，具有弹性可扩展的特性。云计算提供了基础设施、平台和软件三个层面的服务，使得数据存储和处理更加灵活高效。
分布式存储系统：为了应对大数据的存储挑战，分布式存储系统应运而生。这些系统将数据分散存储在多个节点上，实现了高可用性、高可扩展性和高性能的数据存储。例如，Hadoop Distributed File System（HDFS）就是一个典型的分布式存储系统。
数据挖掘与机器学习：大数据的分析处理需要依赖数据挖掘和机器学习技术。这些技术可以帮助我们从大量数据中发现有用的模式和趋势。随着大数据技术的不断发展，各种机器学习和数据挖掘算法不断涌现，使得大数据的处理和分析更加智能化。
实时处理技术：随着实时数据的增加，实时数据处理技术变得越来越重要。这些技术包括流处理和批处理等，能够实时地处理数据并返回结果，对于在线业务和实时决策等场景非常有用。
可视化技术：大数据的复杂性和规模使得数据的可视化变得尤为重要。可视化技术可以帮助我们更好地理解和分析数据，从而做出更好的决策。例如，数据仪表盘、数据地图、数据可视化报告等都是常见的可视化技术。
数据库技术：传统的关系型数据库在处理大数据时面临诸多挑战，因此许多新型的数据库技术应运而生。这些技术包括列式存储数据库、键值存储数据库、NoSQL数据库等，它们在大数据处理中发挥着越来越重要的作用。
总之，随着大数据技术的不断发展，与之相关的技术也在不断演进和完善。这些技术共同构成了大数据处理的全链条，使得大数据的处理和分析更加高效和智能化。
会有以下这些岗位:
1.数据分析师
2.大数据开发工程师
3.大数据架构师
4.数仓工程师
5.实时大数据开发工程师
6.大数据运维工程师
7.大数据产品经理
8.DBA工程师
9.大数据挖掘工程师
大约上面那些
