大数据技术支撑方式主要包括以下几种：
1. 数据存储：大数据技术需要强大的数据存储能力，以满足海量数据的存储需求。常见的数据存储技术包括分布式文件系统、分布式数据库和云计算平台等。例如，Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Apache基金会开发的一个开源项目，用于处理大规模数据集的存储和管理。它提供了高吞吐量的数据访问、容错性、可靠性和可伸缩性。
2. 数据处理：大数据技术需要能够快速、高效地处理大量数据。常用的数据处理技术包括批处理、实时处理和流处理等。例如，Apache Spark是一个通用的计算引擎，支持大规模数据集的分布式计算。它提供了高吞吐量、低延迟的数据计算能力，可以处理大规模数据集的批处理任务、实时处理任务和流处理任务。
3. 数据分析：大数据技术需要能够对大量数据进行分析和挖掘，以发现其中的模式、趋势和关联性。常用的数据分析技术包括统计分析、机器学习、深度学习等。例如，Apache Hadoop生态系统提供了一系列的分析工具，如Hive、Pig、Spark等，可以对大规模数据集进行统计分析、机器学习和深度学习等操作。
4. 数据可视化：大数据技术需要能够将复杂的数据信息转化为直观、易懂的图形和图像，以便用户更好地理解和分析数据。常见的数据可视化技术包括图表、地图、仪表板等。例如，Tableau是一个商业智能工具，提供了丰富的数据可视化功能，可以帮助用户将数据转化为直观的图形和图像，以便更好地分析和决策。
5. 数据安全与隐私保护：大数据技术需要确保数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。常用的数据安全与隐私保护技术包括加密、脱敏、访问控制等。例如，Kafka是一种消息队列框架，提供了消息的发布、订阅、传递和确认等功能，可以实现数据的可靠传输和安全存储。同时，Kafka还提供了数据加密和脱敏功能，可以确保数据的安全性和隐私性。
6. 数据治理：大数据技术需要建立有效的数据治理体系，确保数据的质量和一致性。常见的数据治理技术包括数据质量管理、元数据管理、数据目录管理等。例如，Apache Hadoop生态系统提供了一系列的数据治理工具，如Hadoop HDFS的DataNodeManager、Hive的Metastore等，可以协助用户建立和维护数据治理体系，确保数据的质量和一致性。
总之，大数据技术支撑方式主要包括数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化、数据安全与隐私保护以及数据治理等方面。这些技术相互配合，共同构建了大数据技术体系，为大数据应用提供了强大的技术支持。
