大数据技术按数据处理流程分类，主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等环节。
1. 数据采集：数据采集是大数据处理的第一步，主要是指通过各种手段从各种来源获取原始数据的过程。数据采集的方式有很多种，包括网络爬虫、API接口、文件上传下载、数据库查询等。数据采集的主要任务是获取大量的原始数据，为后续的数据处理提供基础。
2. 数据存储：数据存储是将采集到的原始数据进行整理、清洗、格式化后存储在数据库或数据仓库中的过程。数据存储的主要任务是将原始数据转化为结构化的数据，以便后续的数据处理和分析。数据存储的方式有很多种，包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式数据库等。
3. 数据处理：数据处理是将存储在数据库或数据仓库中的结构化数据进行处理和分析的过程。数据处理的主要任务是对数据进行清洗、转换、整合、挖掘等操作，以提取有价值的信息。数据处理的方式有很多种，包括数据挖掘、机器学习、统计分析等。
4. 数据分析：数据分析是将处理后的数据进行分析和挖掘的过程。数据分析的主要任务是根据业务需求和数据分析目标，对数据进行深入的分析和挖掘，以发现数据背后的规律和价值。数据分析的方式有很多种，包括描述性分析、预测性分析、规范性分析等。
总的来说，大数据技术按数据处理流程分类，主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析四个环节。这四个环节相互关联，共同构成了一个完整的大数据处理流程。
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