大数据开发主要分为以下几种方式类型：
1. 数据采集：这是大数据开发的第一步，主要是通过各种手段从各种数据源中采集数据。数据采集的方式有很多种，包括网络爬虫、API调用、文件读取等。
2. 数据处理：在采集到数据后，需要进行数据的清洗、转换、整合等操作，使其满足后续分析的需求。数据处理的方式也有很多种，包括数据清洗、数据转换、数据聚合等。
3. 数据分析：在处理完数据后，需要对数据进行分析，找出数据中的规律和趋势。数据分析的方式也有很多种，包括统计分析、机器学习、深度学习等。
4. 数据可视化：在数据分析完成后，需要将分析结果以图形的形式展示出来，使非专业人士也能看懂。数据可视化的方式也有很多种，包括柱状图、折线图、饼图、热力图等。
5. 数据存储：在数据分析完成后，需要将分析结果保存下来，以便后续的查询和使用。数据存储的方式也有很多种，包括关系型数据库、非关系型数据库、NoSQL数据库等。
6. 数据挖掘：在数据存储的基础上，需要进一步挖掘数据中的价值，发现新的知识和规律。数据挖掘的方式也有很多种，包括分类、聚类、关联规则、预测等。
7. 数据安全：在大数据开发过程中，需要保证数据的安全，防止数据泄露。数据安全的方式也有很多种，包括加密、访问控制、审计等。
8. 数据治理：在大数据开发过程中，需要对数据进行有效的管理，包括数据的生命周期管理、数据的质量管理、数据的合规性管理等。数据治理的方式也有很多种，包括元数据管理、数据目录、数据质量评估等。
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