大数据处理流程如下1数据采集收集各种数据来源的数据，包括传感器数据日志文件社交媒体数据交易记录等数据采集可以通过各种方式进行，如API接口爬虫传感器设备等2数据存储将采集到的数据存储在适当的存储；大数据技术常用的数据处理方式，有传统的ETL工具利用多线程处理文件的方式有写MapReduce，有利用Hive结合其自定义函数，也可以利用Spark进行数据清洗等，每种方式都有各自的使用场景在实际的工作中，需要根据不同的特定场景来。

大数据处理流程包括数据收集数据存储数据清洗和预处理数据集成和转换数据分析数据可视化数据存储和共享，以及数据安全和隐私保护等步骤1数据收集 数据收集是大数据处理的第一步这可以通过多种方式进行，如传感器；1数据清理 数据清理例程就是通过填写缺失值光滑噪声数据识别或者删除离群点，并且解决不一致性来进行“清理数据”2数据集成 数据集成过程将来自多个数据源的数据集成到一起3数据规约 数据规约是为了得到数据集的。

大数据处理的三个基本解决途径

大数据通过采集存储处理分析和共享等一系列技术手段来处理1 采集大数据的来源多种多样，包括社交媒体传感器日志文件事务数据等首先，要对这些数据进行有效的采集，确保数据的完整性和准确性例如，在物联网。

大数据处理数据的方法1通过程序对采集到的原始数据进行预处理，比如清洗，格式整理，滤除脏数据等，并梳理成点击流行模型数据2将预处理之后的数据导入到数据库中相应的库和表中根据开发elt分析语句，得出各种统计结果。

大数据的处理过程一般包括四个步骤

1批处理模式Batch Processing将大量数据分成若干小批次进行处理，通常是非实时的离线的方式进行计算，用途包括离线数据分析离线数据挖掘等2流处理模式Stream Processing针对数据源的实时性要求更高，实时。