大数据处理的基本流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，也是最基础的一步。数据采集的方式有很多种，包括网络爬虫、API接口、文件上传下载等。数据采集的主要任务是收集和整理大量的数据，为后续的处理做好准备。
2. 数据存储：在数据采集完成后，需要将数据存储起来。数据存储的方式有很多种，包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。数据存储的主要任务是将采集到的数据保存下来，以便后续的处理和使用。
3. 数据处理：在数据存储完成后，需要进行数据处理。数据处理的主要任务是对数据进行清洗、转换、整合等操作，以提高数据的质量和可用性。数据处理的方法有很多，包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理等。
4. 数据分析：在数据处理完成后，需要进行数据分析。数据分析的主要任务是根据数据的特征和规律，进行深入的分析，以发现数据中隐藏的信息和价值。数据分析的方法有很多，包括统计分析、预测分析、聚类分析等。
5. 数据可视化：在数据分析完成后，需要进行数据可视化。数据可视化的主要任务是将分析结果以图形、图表等形式展示出来，以便更好地理解和解释数据。数据可视化的方法有很多，包括柱状图、折线图、饼图、热力图等。
6. 数据应用：在数据可视化完成后，需要进行数据应用。数据应用的主要任务是将数据分析的结果用于实际的业务场景，以提高业务的效率和效果。数据应用的方法有很多，包括推荐系统、搜索引擎、智能客服等。
7. 数据安全与隐私保护：在整个大数据处理过程中，都需要关注数据的安全和隐私保护问题。这包括数据的加密、访问控制、审计追踪等措施，以确保数据的安全性和合规性。
8. 数据治理：随着大数据技术的发展，数据治理变得越来越重要。数据治理的主要任务是制定和实施数据管理的策略和规范，以确保数据的质量和可用性，以及数据的合规性和安全性。
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