大数据技术中，常用的算法和模型主要包括以下几类：
1. 数据挖掘算法：数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。常用的数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则、回归分析和预测等。这些算法可以帮助我们从原始数据中识别出潜在的模式和关系，从而为决策提供支持。
2. 机器学习算法：机器学习是一种让计算机通过学习数据来改进性能的方法。常见的机器学习算法包括监督学习、无监督学习和强化学习等。这些算法可以用于预测、分类、聚类、异常检测等多种任务。
3. 自然语言处理算法：自然语言处理（NLP）是研究如何使计算机能够理解、处理和生成人类语言的技术。常见的NLP算法包括文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别和语义理解等。这些算法可以帮助我们更好地理解和处理人类语言。
4. 推荐系统算法：推荐系统是一种根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐相关商品或内容的智能系统。常用的推荐系统算法包括协同过滤、矩阵分解、深度学习等。这些算法可以根据用户的特征和商品的特征，计算出相似度，从而为用户推荐最合适的商品或内容。
5. 图像处理算法：图像处理是一种处理图像数据的技术和方法。常见的图像处理算法包括边缘检测、图像分割、特征提取、人脸识别和三维建模等。这些算法可以用于图像识别、图像增强、图像压缩和虚拟现实等领域。
6. 时间序列分析算法：时间序列分析是一种研究时间序列数据的方法和技术。常见的时间序列分析算法包括自回归模型、移动平均模型、自回归移动平均模型、长短期记忆网络和神经网络等。这些算法可以用于预测股票价格、天气变化、交通流量等时间序列数据的趋势和规律。
7. 地理信息系统算法：地理信息系统（GIS）是一种用于处理地理空间数据的技术和方法。常见的GIS算法包括空间查询、空间分析、空间叠加和空间可视化等。这些算法可以用于地图制作、城市规划、环境监测和灾害评估等领域。
8. 云计算算法：云计算是一种基于互联网的计算模式，它提供了一种按需访问和使用计算资源的方式。常见的云计算算法包括分布式计算、并行计算、负载均衡和弹性伸缩等。这些算法可以优化资源的使用效率，提高计算速度和可靠性。
总之，大数据技术中的常用算法和模型涵盖了多个领域，包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理、推荐系统、图像处理、时间序列分析和地理信息系统等。这些算法和模型的应用可以提高数据的处理能力和分析精度，为决策提供有力支持。随着技术的不断发展，大数据领域的算法和模型将越来越丰富和多样化。
