大数据处理流程的核心步骤主要包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据展示五个环节。
1. 数据采集：这是整个大数据处理流程的第一步，也是最关键的一步。数据采集主要是指从各种来源获取原始数据，包括结构化数据（如数据库中的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频等）。数据采集的方法有很多，例如网络爬虫、API接口调用、文件上传下载等。
2. 数据存储：在数据采集完成后，需要将数据存储到合适的位置。这通常涉及到数据的预处理，包括数据清洗、数据转换、数据整合等。数据存储的方式有很多种，包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
3. 数据处理：数据处理是大数据处理流程的核心部分，主要包括数据的抽取、转换和加载。数据抽取是从原始数据中提取出有用的信息；数据转换是将抽取出的信息进行加工处理，使其满足后续分析的需求；数据加载是将处理好的数据存入数据库或存储设备中。
4. 数据分析：数据分析是对数据进行处理后的结果进行分析，以发现数据中的规律和趋势。数据分析的方法有很多，包括统计分析、机器学习、深度学习等。数据分析的结果可以用于决策支持、业务优化等。
5. 数据展示：数据展示是将数据分析的结果以可视化的方式呈现出来，帮助用户更好地理解和使用数据。数据展示的方式有很多种，包括图表、报告、仪表盘等。数据展示的目的是让数据更加直观、易懂，从而帮助用户做出更好的决策。
总的来说，大数据处理流程的核心步骤就是数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据展示。这五个环节相互关联，共同构成了一个完整的大数据处理流程。
