大数据技术主要包括以下几种类型：
1. 数据采集技术：包括数据采集设备、数据采集工具和数据采集平台。例如，使用网络爬虫从互联网上抓取数据，使用传感器采集环境数据等。
2. 数据处理技术：包括数据清洗、数据转换、数据整合和数据分析等。例如，使用数据清洗工具对数据进行去重、去噪、补全等处理，使用数据转换工具将不同格式的数据转换为统一格式，使用数据整合工具将多个数据集合并为一个数据集，使用数据分析工具对数据进行统计分析、挖掘等操作。
3. 数据存储技术：包括分布式存储、对象存储和文件存储等。例如，使用分布式存储系统将数据分散存储在多台计算机上，使用对象存储系统将数据存储在磁盘上的文件或数据库中，使用文件存储系统将数据存储在本地文件系统中。
4. 数据查询技术：包括SQL查询、MapReduce查询和Hadoop查询等。例如，使用SQL语句对数据库中的数据进行查询，使用MapReduce编程模型编写程序对分布式数据集进行查询，使用Hadoop框架编写程序对HDFS上的文件进行查询。
5. 数据可视化技术：包括数据可视化工具和技术。例如，使用Tableau、Power BI等工具将数据以图表的形式展示出来，使用Python、R语言等编程语言编写程序生成可视化图表。
6. 数据安全技术：包括数据加密、数据脱敏、数据备份和数据恢复等。例如，使用加密算法对数据进行加密，使用脱敏算法对敏感数据进行处理，使用备份工具定期备份数据，使用恢复工具在数据丢失后恢复数据。
7. 数据治理技术：包括数据标准、数据质量管理、数据合规性和数据治理工具等。例如，制定统一的数据标准，对数据进行质量检查和评估，确保数据的合法性和合规性，使用数据治理工具对数据进行管理和维护。
8. 数据挖掘技术：包括聚类分析、分类分析、关联规则学习和深度学习等。例如，使用聚类算法对数据集进行划分，使用分类算法对数据集进行分类，使用关联规则学习算法发现数据集中的关联关系，使用深度学习算法对数据集进行特征提取和分类。
9. 人工智能技术：包括机器学习、深度学习和自然语言处理等。例如，使用机器学习算法对数据集进行预测和分类，使用深度学习算法对图像和语音进行识别和生成，使用自然语言处理算法对文本进行分词、词性标注和命名实体识别等。
10. 云计算技术：包括云存储、云计算和云服务等。例如，使用云存储服务将数据存储在云端，使用云计算服务提供强大的计算能力，使用云服务提供各种应用和服务。
