大数据技术处理的一般过程可以分为以下几个步骤：
1. 数据采集：这是大数据处理的第一步，也是最关键的一步。数据采集主要通过各种传感器、网络设备、数据库等方式进行。数据采集的主要任务是收集大量的数据，这些数据可能是结构化的，也可能是非结构化的。
2. 数据存储：采集到的数据需要被存储起来，以便后续的处理和分析。数据存储的主要任务是将数据保存在合适的位置，如硬盘、内存等。
3. 数据处理：数据处理是大数据处理的核心部分，主要包括数据的清洗、转换、整合等步骤。数据处理的主要任务是对数据进行预处理，以便于后续的分析。
4. 数据分析：数据分析是大数据处理的高级阶段，主要包括数据的挖掘、分析和可视化等步骤。数据分析的主要任务是通过统计分析、机器学习等方法，从数据中提取有价值的信息。
5. 数据展示：数据展示是将数据分析的结果以直观的方式展示出来，以便用户理解和使用。数据展示的主要任务是将分析结果以图表、报告等形式呈现给用户。
6. 数据保护：在大数据处理的过程中，数据的安全性是非常重要的。因此，数据保护是大数据处理的一个重要环节，主要包括数据加密、访问控制等步骤。
7. 数据优化：在大数据处理的过程中，可能需要对数据处理算法、存储结构等进行调整和优化，以提高数据处理的效率和效果。
8. 数据应用：最后，大数据处理的结果可以用于各种应用场景，如商业决策、科学研究等。数据应用的主要任务是将处理后的数据转化为实际的价值。
以上就是大数据技术处理的一般过程，每一步都有其重要性和复杂性，需要综合考虑各种因素，才能有效地完成大数据处理的任务。
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