大数据应用处理流程通常包括以下几个步骤：
1. 数据采集：这是整个流程的第一步，也是最关键的一步。数据采集的方式有很多，比如网络爬虫、API接口、文件上传等。在数据采集的过程中，我们需要考虑到数据的质量、数量、速度等因素，以保证后续的处理过程能够顺利进行。
2. 数据清洗：采集到的数据往往存在一些错误或者不完整的情况，这时候就需要进行数据清洗。数据清洗的目的是去除这些错误或者不完整的数据，使得数据更加准确和完整。数据清洗的方法有很多，比如删除重复数据、填充缺失值、修正错误数据等。
3. 数据存储：清洗后的数据需要被存储起来，以便后续的分析和处理。数据存储的方式有很多种，比如数据库、文件系统、分布式文件系统等。在存储数据的时候，我们需要考虑数据的组织方式、存储方式、存储性能等问题。
4. 数据分析：在存储好数据之后，我们就可以进行数据分析了。数据分析的目的是从数据中提取出有价值的信息，为决策提供支持。数据分析的方法有很多，比如统计分析、机器学习、深度学习等。在进行分析的时候，我们需要考虑到分析的目标、方法、工具等因素。
5. 结果展示：最后，我们将分析的结果以图表、报告等形式展示出来，以便用户理解和使用。结果展示的方式有很多种，比如网页、PDF、Excel等。在展示结果的时候，我们需要考虑展示的效果、用户体验等因素。
以上就是大数据应用处理流程的五个步骤，每一步都有其重要性和复杂性，需要我们仔细考虑和处理。
