大数据是指数据量极大、类型多样、处理速度快的一类数据。随着互联网、物联网等技术的发展，大数据成为了当今社会中不可或缺的一部分。为了更好地利用大数据，我们需要对其进行分类，以便更好地进行处理和应用。

一、数据采集技术

数据采集技术是大数据处理的第一步，它负责从各种来源采集数据。常见的数据采集技术包括网络爬虫、传感器数据采集技术、无线电频谱分析技术、数据挖掘技术等。

二、数据存储技术

大量的数据需要存储，为此，数据存储技术应运而生。常见的数据存储技术包括分布式文件系统、关系型数据库、非关系型数据库、内存数据库等。

三、数据处理技术

数据处理技术是大数据处理的核心部分，它主要负责对数据进行分析、处理、挖掘等工作。常用的数据处理技术包括Hadoop、Spark、Flink、Storm等。

四、数据分析技术

数据分析技术是对数据进行解释和理解的过程。它主要包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理等技术。

五、数据可视化技术

数据可视化技术是将大数据处理结果以图表、报告等形式进行展示的技术。常用的数据可视化技术包括Tableau、QlikView、Power BI等。

六、数据安全技术

数据安全技术主要负责保障大数据的安全性和隐私性。这包括数据加密、身份验证、访问控制、防火墙等技术。

以上就是大数据常见的技术分类。不同的技术分类在大数据处理过程中扮演着不同的角色，在不同的场景下也有不同的应用。随着技术的不断进步和发展，相信大数据的应用领域也会越来越广泛。