大数据技术是指用于处理和分析大规模数据集的技术和方法。它包括以下几个方面：

1、 大数据技术体系：大数据技术体系是指由各种技术和工具组成的整体框架，用于处理和分析大规模数据。它包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等环节。

2、文件系统结构和工作原理：大数据技术中常用的文件系统包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Amazon S3、Google Cloud Storage等。这些文件系统采用分布式存储的方式，将数据划分为多个块，并存储在多个节点上。在处理数据时，大数据系统通过并行计算的方式，将计算任务分配给多个节点进行处理。

3、大数据系统结构访问其他数据存储系统：大数据系统可以通过不同的方式访问其他数据存储系统，如关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库等。它可以通过数据抽取、数据同步、数据导入等方式，将其他数据存储系统中的数据导入到大数据系统中进行处理和分析。

4、数据分析：大数据技术提供了各种数据分析方法和工具，如数据挖掘、机器学习、统计分析等。通过这些方法和工具，可以从大规模数据中提取有价值的信息和模式，用于支持决策和业务创新。

5、数据可视化技术：数据可视化技术用于将大规模数据以图表、图形等形式展示出来，以便用户更直观地理解和分析数据。常用的数据可视化工具包括Tableau、Power BI、D3.js等。

    综上所述，大数据技术包括大数据技术体系、文件系统结构和工作原理、大数据系统结构访问其他数据存储系统、数据分析和数据可视化技术等方面，用于处理和分析大规模数据集。