大数据处理流程的核心步骤主要包括以下几个阶段：数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化。
1. 数据采集：这是大数据处理流程的第一步，也是最关键的一步。数据采集的方式有很多种，包括网络爬虫、API接口、文件系统等。在这个阶段，我们需要确保数据的质量和完整性，以便后续的数据处理工作能够顺利进行。
2. 数据存储：在数据采集完成后，我们需要将数据存储在合适的位置。这通常涉及到数据仓库和数据湖的建设。数据仓库主要用于存储结构化数据，而数据湖则可以存储各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
3. 数据处理：在这个阶段，我们需要对存储的数据进行清洗、转换和整合。这个过程可能涉及到多个步骤，包括数据去重、数据格式转换、数据关联等。数据处理的目标是将原始数据转换为可用的数据，以便进行进一步的分析。
4. 数据分析：在数据处理完成后，我们需要对数据进行分析，以发现其中的模式和趋势。这可能涉及到统计分析、机器学习、深度学习等多种方法。数据分析的目标是从数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。
5. 数据可视化：最后，我们需要将分析结果以直观的方式展示出来，以便更好地理解数据。数据可视化可以通过多种方式实现，包括图表、仪表盘、报告等。通过数据可视化，我们可以更清晰地看到数据背后的故事，从而做出更明智的决策。
总之，大数据处理流程的核心步骤包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化。这些步骤相互关联，共同构成了一个完整的大数据处理流程。
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