大数据处理与分析技术主要分为以下三类：
1. 数据存储技术：数据存储技术是大数据处理的基础，主要包括分布式文件系统、分布式数据库和分布式计算框架等。分布式文件系统如Hadoop HDFS（Hadoop Distributed File System）提供了高吞吐量的数据存储和访问能力，支持大规模数据的存储和处理。分布式数据库如Cassandra和HBase则提供了可扩展的、高性能的分布式数据存储解决方案，适用于大规模数据集的存储和管理。分布式计算框架如Apache Spark和Hadoop MapReduce则提供了高效的数据处理和分析能力，支持大规模数据集的并行处理和分析。
2. 数据分析技术：数据分析技术是大数据处理的核心，主要包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理等。数据挖掘技术通过从大量数据中提取有价值的信息和模式，帮助企业发现潜在的商业价值和趋势。机器学习技术通过构建模型和算法，实现对数据的自动学习和预测，广泛应用于图像识别、语音识别、推荐系统等领域。自然语言处理技术则通过解析和理解人类语言，实现对文本数据的处理和分析，广泛应用于搜索引擎、智能客服、机器翻译等领域。
3. 数据可视化技术：数据可视化技术是将大数据处理的结果以图形化的方式展示出来，帮助用户更直观地理解和分析数据。数据可视化技术主要包括数据图表、数据地图、数据仪表盘等。数据图表如柱状图、折线图、饼图等，通过直观的图形表示数据的变化趋势和分布情况。数据地图如热力图、地理信息系统等，通过可视化的方式展示空间数据的特征和关系。数据仪表盘如KPI仪表盘、实时监控仪表盘等，通过可视化的方式展示关键性能指标和业务指标的实时变化情况。
总之，大数据处理与分析技术主要分为数据存储技术、数据分析技术和数据可视化技术三大类。这三类技术相互依赖、相互促进，共同构成了大数据处理与分析的整体架构。随着大数据技术的不断发展，这三类技术也在不断地创新和完善，为各行各业提供了强大的数据支撑和决策支持能力。
