大数据技术在处理数据时，常用的方法包括以下几种：
1. 批处理（Batch Processing）：
批处理是最常见的数据处理方式，它适用于大量数据的预处理和分析。在批处理中，所有的数据都被一次性加载到内存中进行处理，然后输出结果。这种方式可以快速处理大量数据，但可能会占用大量的内存资源。
2. 流处理（Stream Processing）：
流处理是一种实时数据处理方式，适用于需要即时响应的场景。在流处理中，数据以流的形式连续输入，处理后的结果也会以流的形式连续输出。这种方式可以实时处理数据，提高系统的响应速度。
3. 实时处理（Real-time Processing）：
实时处理适用于需要即时响应的场景，如金融交易、在线游戏等。在实时处理中，系统需要能够实时地接收和处理数据，并及时做出决策。这种方式可以保证数据的实时性，提高系统的可用性。
4. 交互式处理（Interactive Processing）：
交互式处理适用于需要用户参与的场景，如在线调查、数据分析等。在交互式处理中，用户可以与系统进行交互，获取所需的数据和信息。这种方式可以提高用户的参与度，增强用户体验。
5. 机器学习（Machine Learning）：
机器学习是一种基于数据驱动的方法，通过训练模型来识别数据中的模式和规律。在大数据处理中，机器学习可以用于预测、分类、聚类等任务，帮助人们从海量数据中提取有价值的信息。
6. 深度学习（Deep Learning）：
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，可以处理复杂的非线性问题。在大数据处理中，深度学习可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理等任务，帮助人们更好地理解和利用数据。
7. 分布式计算（Distributed Computing）：
分布式计算是一种将数据分散到多个计算节点上进行处理的方法。在分布式计算中，数据被分成多个部分，分别在不同的计算节点上进行处理。这种方式可以充分利用计算机的计算能力，提高数据处理的效率。
8. 云计算（Cloud Computing）：
云计算是一种基于互联网的计算服务模式，通过虚拟化技术将计算资源提供给用户。在大数据处理中，云计算可以提供弹性的计算资源，满足不同规模和需求的数据处理需求。
9. 数据挖掘（Data Mining）：
数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程。在大数据处理中，数据挖掘可以用于发现数据中的关联规则、异常模式等，帮助人们发现数据的潜在价值。
10. 可视化（Visualization）：
可视化是将数据转换为图形或图表的过程，以便人们更容易地理解和分析数据。在大数据处理中，可视化可以用于展示数据的趋势、分布、关联等信息，帮助人们更直观地理解数据。
