大数据分析模型是用于处理和分析大规模数据集的方法和技术。以下是一些常见的大数据分析模型：

1、MapReduce： MapReduce是一种编程模型，用于分布式数据处理。它将大规模数据集分成小块，然后并行处理这些数据块以执行各种任务，如数据清洗、计数、汇总等。Hadoop是一个流行的开源框架，用于实现MapReduce。

2、Spark： Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，它支持批处理、流处理和机器学习等多种数据处理工作负载。Spark提供了高级API，如Spark SQL、MLlib和GraphX，使大数据分析更加容易。

3、Hive： Hive是基于Hadoop的数据仓库系统，它提供了SQL接口，使用户可以使用SQL查询语言查询和分析大数据。Hive将SQL查询转换为MapReduce任务，用于处理大规模数据。

4、Pig： Pig是一个用于大数据分析的高级编程语言和框架。它允许用户编写数据流式处理任务，而不必编写复杂的MapReduce代码。Pig脚本可以转换为MapReduce任务并在Hadoop上运行。

5、Storm： Apache Storm是一个用于流数据处理的分布式计算框架。它适用于需要实时数据分析和处理的应用，如日志分析、实时监控等。

6、Flink： Apache Flink是一个流处理引擎，可以处理批处理和流处理任务。它提供了事件时间处理和状态管理等功能，适用于实时分析和事件驱动的应用。

7、机器学习模型： 大数据分析中常常使用机器学习模型，如决策树、支持向量机、随机森林、神经网络等，用于分类、回归、聚类和推荐系统等任务。大数据处理框架如Spark和Hadoop提供了机器学习库，如MLlib和Mahout。

8、图分析： 图分析模型用于处理和分析图数据，如社交网络、网络拓扑和推荐系统。图处理框架如Apache Giraph和Neo4j用于执行图算法和分析。

9、自然语言处理(NLP)模型： NLP模型用于文本数据的处理和分析，包括文本分类、情感分析、实体识别等。流行的NLP模型包括Word2Vec、BERT和GPT。

10、时间序列分析： 时间序列分析模型用于处理时间序列数据，如股票价格、气象数据和传感器数据。常见的时间序列分析技术包括ARIMA模型和季节性分解。

这些大数据分析模型可以根据任务和数据类型的不同进行选择。根据具体的需求和环境，可以选择合适的工具和技术来处理和分析大规模数据。