大数据技术的流程主要包括以下几个步骤：
1. 数据采集：这是大数据技术的第一步，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调用、文件下载等。数据采集的目标是从各种数据源中获取大量的数据。
2. 数据处理：在采集到大量数据后，需要进行数据的清洗和预处理，包括去除重复数据、填补缺失值、数据转换等。这些工作的目的是提高数据的质量和可用性，为后续的分析做好准备。
3. 数据分析：在处理完数据后，就可以进行数据分析了。数据分析的目的是从数据中提取有价值的信息，帮助企业或研究者做出决策。数据分析的方法有很多，包括描述性统计、相关性分析、回归分析、聚类分析、分类分析等。
4. 数据存储：数据分析完成后，需要将分析结果存储起来，以便后续的使用。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、大数据存储系统等。
5. 数据可视化：最后，可以将分析结果以图表的形式展示出来，使人们更容易理解和接受。数据可视化的方式有很多种，包括柱状图、折线图、饼图、热力图等。
以上就是大数据技术的完整流程，每一步都有其重要性，缺一不可。
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