大家好，小跳为你解答以上问题。大数据处理分为三种类型机器架构，大数据技术可以分为哪几种类型这个问题很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

1、 大数据技术可以分为数据采集、数据访问、基础设施、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测和结果呈现。以下是详细介绍：

2、 数据收集：在大数据的生命周期中，数据收集是第一步。根据MapReduce的应用系统分类，大数据采集主要有四个来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统和科学实验系统。

3、 数据接入：大数据的存储采用不同的技术路线，大致可以分为三类。第一类主要针对大规模结构化数据。第二类主要是针对半结构化和非结构化数据。第三类是混合了结构化和非结构化数据的大数据。

4、 基础设施：云存储、分布式文件存储等。

5、 数据处理：对于不同的采集数据集，可能会有不同的结构和模式，比如文件、XML树、关系表等。这显示了数据的异质性。对于多个异构数据集，需要进一步整合或处理。对不同数据集的数据进行收集、整理、清洗和转换后，生成新的数据集，为后续的查询和分析提供统一的数据视图。

6、 统计学：假设检验、显著性检验、方差分析、相关分析、t检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测和残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法和聚类法

7、 数据挖掘：目前现有的数据挖掘和机器学习技术有待完善；发展数据网络挖掘、特殊群体挖掘、图挖掘等新的数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

8、 7.模型预测：预测模型、机器学习、建模与仿真。

9、 8.成果呈现：云计算、标签云、关系图等。

本文到此讲解完毕了，希望对大家有帮助。