很多事情在執行的時候都是有一定的流程的，那麼大資料的處理也不例外，這是因為有關程式都是需要邏輯的，而大資料處理也需要邏輯，這也就需要流程了。那麼大資料處理的基本流程是什麼呢？下面就由小編為大家解答一下這個問題。

大資料處理的第一個步驟就是資料抽取與整合。這是因為大資料處理的資料來源型別豐富，大資料處理的第一步是對資料進行抽取和整合，從中提取出關係和實體，經過關聯和聚合等操作，按照統一定義的格式對資料進行儲存。現有的資料抽取和整合方法有三種，分別是基於物化或ETL方法的引擎、基於聯邦資料庫或中介軟體方法的引擎、基於資料流方法的引擎。這些引擎都是很重要的。

大資料處理的第二個步驟就是資料分析。資料分析是大資料處理流程的核心步驟，通過資料抽取和整合環節，我們已經從異構的資料來源中獲得了用於大資料處理的原始資料，使用者可以根據自己的需求對這些資料進行分析處理，比如資料探勘、機器學習、資料統計等，資料分析可以用於決策支援、商業智慧、推薦系統、預測系統等。通過資料分析我們能夠掌握資料中的資訊。

大資料處理的第三個步驟就是資料解釋。大資料處理流程中使用者最關心的是資料處理的結果，正確的資料處理結果只有通過合適的展示方式才能被終端使用者正確理解，因此資料處理結果的展示非常重要，視覺化和人機互動是資料解釋的主要技術。這個步驟能夠讓我們知道我們分析資料的結果。

當然，使用視覺化技術，可以將處理的結果通過圖形的方式直觀地呈現給使用者，標籤雲、歷史流、空間資訊流等是常用的視覺化技術，使用者可以根據自己的需求靈活地使用這些視覺化技術。而人機互動技術可以引導使用者對資料進行逐步的分析，使使用者參與到資料分析的過程中，使使用者可以深刻地理解資料分析結果。這些都是我們所關注的內容。

大資料處理的基本流程就是小編為大家介紹的內容，分別是資料抽取與整合、資料分析、資料解釋，做到這些就能夠做好大資料的處理，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。