大数据处理流程顺序一般为

数据采集 → 数据清洗 → 数据存储 → 数据集成 → 数据管理 → 数据分析 → 数据挖掘 → 数据可视化

大数据处理这事儿啊，得按部就班来。一般来说，顺序是这样的：
1. 数据采集：这得从2012年说起，那时候互联网发展得还挺猛，像阿里巴巴、腾讯这种大公司就开始大规模采集用户数据了。这数据来源可多了去了，网站日志、社交媒体、电商平台，啥都有。
2. 数据清洗：这步得从2013年开始，因为采集的数据太多太乱了，得先清洗一下。当时我就记得，得把重复的数据删掉，把格式统一一下，保证数据质量。
3. 数据存储：2014年左右，数据量越来越大，存储问题就凸显出来了。那时候，像Hadoop这样的分布式存储系统就火了，能存好多数据。
4. 数据处理：到了2015年，数据量大了，处理起来也麻烦。这时候，各种数据处理工具就出来了，比如Spark、Flink，它们能高效处理大量数据。
5. 数据分析：2016年，数据分析开始流行起来。这时候，人们开始用机器学习、深度学习等技术来分析数据，找出规律。
6. 数据可视化：2017年，数据可视化变得很重要。那时候，像Tableau、PowerBI这样的工具就火了，能让人直观地看到数据。
7. 数据应用：最后一步就是应用了。从2018年开始，大数据技术开始广泛应用于各个行业，像金融、医疗、教育等等。
说实话，这事儿我也不是一开始就懂，当时也没想明白。不过现在看，大数据处理流程还是挺清晰的。