大数据的基本处理模型主要包括以下几个步骤：
1. 数据采集：这是大数据处理的第一步，也是最基础的一步。数据采集可以通过各种方式进行，如网络爬虫、API接口、文件上传等。在数据采集过程中，需要考虑到数据的质量和完整性，以及数据的安全性和隐私性。
2. 数据存储：采集到的数据需要被存储起来，以便后续的处理和使用。数据存储可以选择传统的关系型数据库，也可以选择非关系型数据库，如Hadoop HDFS、NoSQL数据库等。此外，还可以使用分布式文件系统（如GlusterFS、Ceph等）来存储大规模数据。
3. 数据处理：在这个阶段，我们需要对数据进行处理，以便于后续的分析和应用。数据处理可以包括数据清洗、数据整合、数据转换等。例如，我们可以使用Python的Pandas库来清洗数据，使用Hadoop的MapReduce或Spark来进行数据整合，使用PySpark进行数据转换等。
4. 数据分析：在这个阶段，我们需要对处理后的数据进行分析，以便于发现数据中的趋势、模式和关联。数据分析可以使用各种统计分析方法，如回归分析、聚类分析、分类分析等。此外，还可以使用机器学习算法，如决策树、神经网络等，来对数据进行更复杂的分析和预测。
5. 数据可视化：在这个阶段，我们需要将数据分析的结果以图形的方式展示出来，以便更好地理解和解释。数据可视化可以使用各种工具和技术，如Tableau、PowerBI、D3.js等。
6. 数据挖掘：在这个阶段，我们需要从大量的数据中发现隐藏的模式、规则和关联，以便于做出更好的决策。数据挖掘可以使用各种算法和技术，如分类、聚类、关联规则挖掘等。
7. 数据保护与安全：在大数据处理过程中，数据的安全性和隐私性是非常重要的问题。我们需要采取各种措施来保护数据的安全，如加密、访问控制、审计等。
8. 数据治理：在大数据环境中，数据的质量和一致性是非常重要的问题。我们需要建立和维护一套完善的数据治理体系，以确保数据的质量和一致性。这包括数据质量管理、元数据管理、数据生命周期管理等。
9. 数据服务：最后，我们需要将处理好的数据提供给其他人使用，以便于他们进行进一步的分析和应用。这可以通过提供API接口、SDK、Web服务等方式实现。
以上就是大数据的基本处理模型的主要内容，每一步都有其重要性和复杂性，需要我们根据实际情况灵活运用。
