很多事情在执行的时候都是有一定的流程的，那么大数据的处理也不例外，这是因为有关程序都是需要逻辑的，而大数据处理也需要逻辑，这也就需要流程了。那么大数据处理的基本流程是什么呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。
大数据处理的第一个步骤就是数据抽取与集成。这是因为大数据处理的数据来源类型丰富，大数据处理的第一步是对数据进行抽取和集成，从中提取出关系和实体，经过关联和聚合等操作，按照统一定义的格式对数据进行存储。现有的数据抽取和集成方法有三种，分别是基于物化或ETL方法的引擎、基于联邦数据库或中间件方法的引擎、基于数据流方法的引擎。这些引擎都是很重要的。
大数据处理的第二个步骤就是数据分析。数据分析是大数据处理流程的核心步骤，通过数据抽取和集成环节，我们已经从异构的数据源中获得了用于大数据处理的原始数据，用户可以根据自己的需求对这些数据进行分析处理，比如数据挖掘、机器学习、数据统计等，数据分析可以用于决策支持、商业智能、推荐系统、预测系统等。通过数据分析我们能够掌握数据中的信息。
大数据处理的第三个步骤就是数据解释。大数据处理流程中用户最关心的是数据处理的结果，正确的数据处理结果只有通过合适的展示方式才能被终端用户正确理解，因此数据处理结果的展示非常重要，可视化和人机交互是数据解释的主要技术。这个步骤能够让我们知道我们分析数据的结果。
当然，使用可视化技术，可以将处理的结果通过图形的方式直观地呈现给用户，标签云、历史流、空间信息流等是常用的可视化技术，用户可以根据自己的需求灵活地使用这些可视化技术。而人机交互技术可以引导用户对数据进行逐步的分析，使用户参与到数据分析的过程中，使用户可以深刻地理解数据分析结果。这些都是我们所关注的内容。
大数据处理的基本流程就是小编为大家介绍的内容，分别是数据抽取与集成、数据分析、数据解释，做到这些就能够做好大数据的处理，希望这篇文章能够给大家带来帮助。