大数据技术处理的一般过程包括以下几个关键步骤：
1. 数据采集：这是数据流的第一个阶段，涉及从各种来源收集原始数据。这些来源可能包括传感器、日志文件、社交媒体、网络活动等。数据采集通常需要使用特定的工具和技术来确保数据的质量和完整性。
2. 数据存储：一旦数据被收集，就需要将其存储在适当的位置。这可以通过本地存储、云存储或分布式文件系统等方法实现。数据存储需要考虑数据的安全性、可用性和可扩展性。
3. 数据处理：数据处理是数据分析和挖掘的关键步骤。它包括数据清洗、数据转换、数据集成和数据变换等操作。这些操作旨在将原始数据转换为可用于分析的格式，例如，通过去除重复项、纠正错误、标准化数据等操作。
4. 数据分析：数据分析是利用统计方法和机器学习算法对数据进行深入挖掘的过程。这可能包括描述性统计分析、预测建模、聚类分析、关联规则挖掘等。数据分析的目标是从数据中提取有价值的信息，以支持决策制定和业务优化。
5. 数据可视化：数据可视化是将数据分析结果以图形化的方式呈现给非技术用户的过程。这有助于用户更好地理解数据的含义和趋势，从而做出更明智的决策。数据可视化可以使用图表、地图、仪表盘等多种形式来实现。
6. 数据保护与隐私：在处理大数据时，必须确保遵守相关的法律法规，如欧盟的通用数据保护条例（GDPR）和美国的加州消费者隐私法（CCPA）。这包括确保数据的匿名化、加密和访问控制等措施，以防止数据泄露和滥用。
7. 数据共享与协作：随着大数据技术的不断发展，数据共享变得越来越重要。这涉及到将数据提供给其他组织或个人，以便他们可以进行分析和应用。同时，也需要确保数据共享过程中的安全性和合规性。
8. 持续监控与维护：大数据系统需要定期监控和更新，以确保其性能和安全性。这包括监控系统的性能指标、检测潜在的安全威胁、修复漏洞等。此外，还需要定期备份数据，以防数据丢失或损坏。
总之，大数据技术处理的一般过程包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化、数据保护与隐私、数据共享与协作以及持续监控与维护等关键步骤。这些步骤相互关联，共同构成了一个完整的大数据处理流程。
