大数据技术分类按技术功用

大数据技术分类按技术功用可以分为以下几类：

1. 数据采集与存储技术：这类技术主要用于收集、整理和存储大量的数据。常见的数据采集技术包括网络爬虫、API接口等，而存储技术则包括分布式文件系统（如HDFS）、分布式数据库（如HBase、Cassandra）等。

2. 数据处理技术：这类技术主要用于对采集到的数据进行清洗、转换和整合，以便后续的分析和挖掘。常见的数据处理技术包括数据预处理、数据转换、数据集成等。

3. 数据分析技术：这类技术主要用于对处理后的数据进行分析和挖掘，以发现数据中的价值和规律。常见的数据分析技术包括统计分析、机器学习、深度学习等。

4. 数据可视化技术：这类技术主要用于将分析结果以图形化的方式展示出来，以便用户更好地理解和使用。常见的数据可视化技术包括图表、地图、仪表盘等。

5. 数据安全与隐私保护技术：这类技术主要用于保障数据的安全和用户的隐私。常见的数据安全与隐私保护技术包括加密算法、访问控制、数据脱敏等。

6. 数据治理与管理技术：这类技术主要用于规范和管理数据的采集、处理、分析和展示过程，以确保数据的准确性、完整性和一致性。常见的数据治理与管理技术包括数据标准、数据质量、数据生命周期管理等。

7. 数据挖掘与推荐技术：这类技术主要用于从海量数据中发现有价值的信息，并为用户提供个性化的服务。常见的数据挖掘与推荐技术包括关联规则挖掘、聚类分析、协同过滤等。

8. 数据智能与预测技术：这类技术主要用于通过对历史数据的分析，预测未来的趋势和变化。常见的数据智能与预测技术包括时间序列分析、回归分析、预测模型等。

9. 数据融合与交互技术：这类技术主要用于将不同来源、不同格式的数据进行融合，以提供更全面的信息和服务。常见的数据融合与交互技术包括数据仓库、数据湖、数据交换平台等。

10. 数据标准化与元数据管理技术：这类技术主要用于规范数据的表示和交换，以及管理和维护数据的元数据。常见的数据标准化与元数据管理技术包括数据建模、数据字典、数据目录等。