大数据处理与分析技术主要分为以下几类：
1. 数据收集与预处理：这是大数据处理的第一步，主要包括数据的采集、清洗、转换和规范化。数据收集可以通过爬虫、API等方式获取；数据清洗主要是去除重复、错误和无关的数据；数据转换是将原始数据转换为适合存储和分析的格式；数据规范化是将数据标准化，使其具有统一的度量单位和范围。
2. 数据存储与管理：大数据存储需要解决的是海量数据的存储和管理问题。常用的存储技术有分布式文件系统（如Hadoop HDFS）、列式数据库（如HBase）和图数据库（如Neo4j）。此外，还可以使用NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）来存储非结构化或半结构化数据。
3. 数据分析与挖掘：数据分析是大数据的核心部分，主要通过统计分析、机器学习、深度学习等方法对数据进行深入挖掘，发现数据中的规律和趋势。常见的数据分析工具有R、Python（Pandas、Scikit-learn、TensorFlow等）、Excel等。
4. 可视化与报告：将数据分析的结果以图表、报表等形式展示出来，方便用户理解和交流。常用的可视化工具有Tableau、Power BI、D3.js等。
5. 实时数据处理与流计算：对于需要实时处理的数据，可以使用流计算框架（如Apache Flink、Spark Streaming）来实现。这些框架可以有效地处理大规模数据的实时分析和处理，满足实时决策的需求。
6. 数据安全与隐私保护：在大数据处理过程中，数据安全和隐私保护是非常重要的。需要采取各种措施，如加密、访问控制、审计等，确保数据的安全和用户的隐私。
7. 大数据平台与生态系统：为了支持大数据的处理和分析，需要构建一个完善的大数据平台和生态系统。这包括硬件设备（如服务器、存储设备）、软件工具（如操作系统、数据库、编程语言）、中间件（如消息队列、搜索引擎）、云服务（如AWS、Azure、Google Cloud）等。
8. 人工智能与机器学习：大数据处理不仅仅是简单的数据分析，还包括利用人工智能和机器学习技术对数据进行更深层次的挖掘和预测。例如，通过训练神经网络模型，可以实现图像识别、语音识别、自然语言处理等功能。
