大数据处理的基本流程分三步，如下：
1.数据抽取与集成
由于大数据处理的数据来源类型丰富，利用多个数据库来接收来自客户端的数据， 包括企业内部数据库、互联网数据和物联网数据，所以需要从数据中提取关系和实体， 经过关联和聚合等操作，按照统一定义的格式对数据进行存储。 用户可以通过上述数据库来进行简单的查询和处理。
在大数据的采集过程中，并发数高是其主要的特点和挑战，因为成千上万的用户可能同时来进行访问和操作，比如火车票售票网站和新浪微博，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑，如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片更是需要深入思考和设计的问题。
2.数据分析
待获取数据后，用户可以根据自己的需求对这些数据进行分析处理，如数据挖掘、机器学习、数据统计等。统计与挖掘主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，
以满足大多数常见的分析需求。分析涉及的数据量大是统计与分析这部分的主要特点和挑战，统计与分析对系统资源会有极大的占用。数据挖掘一般没有预先设定好的主题，主要是对现有数据进行各种算法的计算，从而起到预测的效果，然后实现高级别数据分析的需求。挖掘大数据价值的关键是数据分析环节。
3.数据解释
数据处理的结果是大数据处理流程中用户最关心的问题，正确的数据处理结果需要通过合适的展示方式被终端用户正确理解。数据解释的主要技术是可视化和人机交互。
大数据处理的四个主要流程：1.数据收集：收集大数据，包括结构化数据和非结构化数据，收集的数据可以来自外部源，或者是内部的数据源；
2.数据存储：将收集的数据存储在可靠的数据仓库中，以便更好的管理数据；
3.数据处理：对收集的数据进行清洗、结构化和标准化，以便从中获得有用的信息；
4.数据分析：利用大数据分析工具对数据进行挖掘，以便发现有用的信息和规律。
拓展：
5.数据可视化：运用数据可视化技术，将处理后的数据进行图形化展示，以便更直观的分析数据；
6.结果分享：将处理结果通过报告等形式分享出去，以便更多的人可以参与到数据处理过程中来。
