大数据技术涉及收集、存储和分析大规模数据集以提取有价值信息。数据保护技术则专注于确保数据的安全性和隐私，包括加密、访问控制和合规性管理等措施，以防止数据泄露和未授权访问。

1. 大数据技术

大数据技术是指处理和分析大规模数据集的技术，这些数据集通常包括结构化数据（如数据库中的表格）和非结构化数据（如文本、视频、音频等），大数据技术的目标是从这些数据中提取有价值的信息，以支持决策制定、预测分析和趋势识别。

主要技术

数据存储：如Hadoop HDFS、NoSQL数据库等。

数据处理：如MapReduce、Spark等。

数据分析：如机器学习、深度学习、统计分析等。

2. 数据保护技术

数据保护技术是指确保数据的安全性、完整性和可用性的技术，这包括防止未经授权的访问、数据丢失或损坏，以及确保数据的持续可用性。

主要技术

数据加密：如AES、RSA等。

数据备份和恢复：如定期备份、灾难恢复计划等。

数据脱敏：如数据掩码、数据伪装等。

3. 大数据技术与数据保护技术的结合

在大数据环境中，数据保护尤为重要，因为大量的敏感信息可能会被收集和处理，大数据技术需要与数据保护技术结合，以确保数据的安全性和隐私性。

结合方式

数据加密：在存储和传输过程中对数据进行加密。

访问控制：限制谁可以访问哪些数据。

审计和监控：跟踪数据的访问和使用情况，以便在出现问题时进行调查。

就是大数据技术与数据保护技术的，这两种技术的结合是现代数据管理的重要组成部分，可以帮助组织更好地利用他们的数据，同时保护其免受威胁。

下面是一个简化的介绍，概述了大数据技术领域中使用的一些数据保护技术：

这个介绍简要概述了各种数据保护技术的特点和应用场景，实际应用中，这些技术往往相互结合，形成一个多层次、多角度的数据保护体系。

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