數(shù)據(jù)采集：對于大數(shù)據(jù)應(yīng)用，首先需要進行數(shù)據(jù)采集。數(shù)據(jù)采集自各種數(shù)據(jù)源，包括數(shù)據(jù)庫、日志文件、傳感器數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)采集工具需要能夠處理大量、多樣化和高速流動的數(shù)據(jù)。常用的數(shù)據(jù)采集工具包括Flume、Logstash和Kafka等。

數(shù)據(jù)預(yù)處理：在數(shù)據(jù)采集后，需要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，以確保數(shù)據(jù)的準確性和質(zhì)量。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)歸一化等操作。數(shù)據(jù)清洗可以去掉重復(fù)、無效或錯誤的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換可以將數(shù)據(jù)格式和數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為適合后續(xù)分析的格式，數(shù)據(jù)歸一化可以將不同度量的數(shù)據(jù)進行標準化處理。

數(shù)據(jù)存儲：大數(shù)據(jù)需要使用特殊的數(shù)據(jù)存儲方式，以高效地存儲和處理大量數(shù)據(jù)。常用的數(shù)據(jù)存儲方式包括分布式文件系統(tǒng)（如Hadoop HDFS）和NoSQL數(shù)據(jù)庫（如MongoDB、Cassandra等）。

數(shù)據(jù)查詢和分析：對于大數(shù)據(jù)應(yīng)用，需要使用特殊的數(shù)據(jù)查詢和分析工具，以高效地處理大量數(shù)據(jù)并獲得有價值的信息。常用的數(shù)據(jù)查詢和分析工具包括SQL on Hadoop（如Hive、Impala等）、實時流處理（如Apache Storm、Apache Flink等）和機器學(xué)習(xí)平臺（如Apache Mahout、scikit-learn等）。

數(shù)據(jù)可視化：后面，對于大數(shù)據(jù)應(yīng)用，需要使用數(shù)據(jù)可視化工具將數(shù)據(jù)分析結(jié)果呈現(xiàn)給用戶，以幫助用戶更好地理解和利用數(shù)據(jù)。常用的數(shù)據(jù)可視化工具包括Tableau、PowerBI等。

新處理模式還包括一些其他步驟，如數(shù)據(jù)安全和隱私保護、數(shù)據(jù)處理效率優(yōu)化等。這些步驟也是非常重要的，以確保大數(shù)據(jù)應(yīng)用的可靠性和可持續(xù)性。