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大数据的处理通常需要经过以下几个流程：
1. 数据采集：通过各种数据源收集大量的原始数据，包括结构化数据和非结构化数据。
2. 数据清洗：对采集到的原始数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。
3. 数据存储：将清洗后的数据存储到适当的数据库或数据仓库中，以便后续的分析和处理。
4. 数据分析：对存储的数据进行各种分析方法和技术的应用，包括统计分析、数据挖掘、机器学习等，从中发现数据的模式、趋势和规律。
5. 数据可视化：将分析得到的结果以可视化的方式展示出来，例如图表、报表、仪表盘等，以便用户更直观地理解和利用数据。
6. 数据应用：将分析得到的结果应用于实际业务场景中，支持决策、优化业务流程、改进产品和服务等。
7. 数据监控：对处理后的数据进行实时监控和管理，确保数据的质量和准确性，及时发现和解决问题。

需要注意的是，大数据处理的流程可以根据具体的需求和场景进行调整和扩展，以上流程只是一种常见的处理流程。