大数据处理流程的顺序一般为：数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析与挖掘、数据可视化。
在大数据处理的起始阶段，数据采集扮演着至关重要的角色。这一环节涉及从各种来源获取数据，如社交媒体、日志文件、传感器数据等。例如，在智能家居场景中，通过各种传感器采集温度、湿度等数据，是后续分析家居环境舒适度的基础。
接下来是数据清洗。由于原始数据中往往包含大量重复、错误或无关的信息，因此需要通过数据清洗来剔除这些“噪音”，保证数据的质量和准确性。例如，在电商平台的交易数据中，清洗过程可能包括去除重复订单、修正错误的商品信息等。
数据存储环节则负责将清洗后的数据以合适的方式存储起来，以便后续分析和查询。在这一阶段，需要选择合适的存储技术，如分布式文件系统、数据库等，以确保数据的安全、可靠与高效访问。
数据分析与挖掘是大数据处理流程中的核心环节。通过运用各种算法和模型，可以从海量数据中提取出有价值的信息和洞察。例如，在医疗领域，通过对大量患者数据的分析，医生能够发现潜在的疾病模式，从而制定更有效的治疗方案。
最后一个环节是数据可视化。将分析结果以直观、易懂的方式呈现出来，有助于决策者更好地理解数据，并基于这些数据做出明智的决策。比如，在智慧城市管理中，通过可视化交通流量数据，城市规划者可以识别交通拥堵的热点区域，并据此优化交通布局。
综上所述，大数据处理流程从数据采集开始，经过清洗、存储、分析与挖掘，最终通过可视化呈现结果，这一系列步骤共同构成了大数据应用的基础架构。每个环节都发挥着不可或缺的作用，共同支撑着大数据技术在各个领域的广泛应用。