大数据系统采用的经典计算过程主要包括以下几个步骤：
1. 数据采集：这是大数据系统的第一步，需要从各种数据源中采集数据。这些数据源可能包括数据库、文件系统、网络等。数据采集的过程需要考虑到数据的质量和完整性，以及数据的存储和传输方式。
2. 数据清洗：在数据采集之后，需要进行数据清洗，去除数据中的噪声和异常值。这可以通过数据过滤、数据转换、数据归一化等方式实现。
3. 数据存储：清洗后的数据需要存储在合适的数据存储系统中。常见的数据存储系统有Hadoop分布式文件系统HDFS、NoSQL数据库如MongoDB、Cassandra等。
4. 数据分析：在数据存储之后，需要进行数据分析，提取出有价值的信息。这可以通过各种数据分析算法实现，如聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。
5. 数据可视化：数据分析的结果需要通过数据可视化的方式展示出来，以便用户理解和使用。常用的数据可视化工具有Tableau、PowerBI等。
6. 数据挖掘：在数据分析的基础上，可以进行更深层次的挖掘，发现数据中的隐藏模式和规律。这可以通过机器学习、深度学习等方法实现。
7. 数据保护：在整个数据处理过程中，需要考虑到数据的安全性和隐私性。这可以通过加密、访问控制、审计等方式实现。
8. 数据优化：在数据处理过程中，可能需要对数据处理流程进行优化，以提高数据处理的效率和效果。这可以通过并行计算、分布式计算等技术实现。
以上就是大数据系统采用的经典计算过程，每个步骤都有其重要性和挑战，需要根据实际情况进行选择和调整。
