大数据处理与分析技术主要分为两大类：数据存储和数据处理。
1. 数据存储：数据存储是将原始数据转换为结构化、半结构化或非结构化数据的过程。这包括数据的采集、清洗、转换、整合和存储等步骤。数据存储的目的是确保数据的可用性和可靠性，以便后续的数据分析和挖掘工作能够顺利进行。常见的数据存储技术有关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
2. 数据处理：数据处理是通过对原始数据进行分析、挖掘和可视化，提取有价值的信息和知识的过程。这包括数据的预处理、特征工程、统计分析、机器学习和深度学习等步骤。数据处理的目的是从海量数据中提取出有用的信息，以支持业务决策和创新。常见的数据处理技术有数据挖掘、自然语言处理、图像识别、语音识别等。
总之，大数据处理与分析技术主要分为两大类：数据存储和数据处理。数据存储主要关注数据的存储和管理，而数据处理则关注对数据的分析和挖掘。这两种技术相互依赖，共同构成了大数据处理与分析的核心。
