大数据处理的基础框架主要包括以下几个部分：
1. 数据采集：这是大数据处理的第一步，需要从各种数据源中采集数据。数据采集的方式有很多种，包括网络爬虫、API调用、文件上传等。
2. 数据处理：在数据采集之后，需要进行数据的清洗、转换和整合。这包括去除重复的数据、填补缺失的数据、转换数据格式、合并不同的数据集等。
3. 数据分析：在数据处理之后，需要进行数据分析，以发现数据中的规律和趋势。这包括统计分析、机器学习、深度学习等方法。
4. 数据存储：在数据分析之后，需要将分析结果存储起来，以便后续的查询和挖掘。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。
5. 数据可视化：在数据存储之后，需要将数据以图形的形式展示出来，以便人们理解和使用。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。
6. 数据安全：在大数据处理的过程中，需要保护数据的安全，防止数据泄露。这包括数据加密、访问控制、审计日志等措施。
7. 数据治理：在大数据处理的过程中，需要对数据进行有效的管理，包括数据的质量管理、数据的生命周期管理、数据的合规性管理等。
8. 数据服务：在大数据处理的过程中，需要提供数据服务，包括数据的查询、数据的更新、数据的共享等。
9. 数据平台：在大数据处理的过程中，需要构建一个数据平台，包括数据的收集、处理、分析和服务的各个环节。
10. 数据治理工具：在大数据处理的过程中，需要使用一些数据治理工具，如ETL工具、数据仓库工具、数据湖工具等，以提高数据处理的效率和质量。
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