参考答案: C

详细解析:

大数据关键技术：包括数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘4个环节
数据采集：数据抽取工具ETL
数据存储：结构化数据、非机构化数据和半结构化数据的存储与访问。结构化数据一般存放在关系数据库，通过数据查询语言（SQL）来访问；非结构化和半结构化数据一般通过分布式文件系统NOSQL进行存储
数据管理：分布式并行处理技术（MapReduce）
数据分析与挖掘：是根据业务需求对大数据进行关联、聚类、分类等钻取和分析，并利用图形、表格加以展示。数据分析与挖掘属于数据仓库的范畴。
大数据涉及的技术：
HDFS：Hadoop分布式文件系统（HDFS）是适合在通用硬件上的分布式文件系统，能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用
HBase：是一个分布式、面向列的开源数据库，是一个适合于非结构化数据存储的数据库。是基于列的模式
MapReduce：是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算
Chukwa：是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统。还包含了一个用于展示、监控和分析已收集的数据的工具集