大数据是指规模庞大、类型多样、复杂性高的数据集合。它具有三个特点：大量性（Volume）、多样性（Variety）和增长性（Velocity）。其中，大量性指的是数据的规模很大，数据的数量不断增加，达到了以前无法想象的程度；多样性则指的是数据的来源、类型、结构和格式都非常多样化，难以统一管理和应用；增长性是指数据不断地产生、积累和更新，这需要我们不断地进行数据的处理、分析和应用。
大数据的处理主要包括以下几个方面：
数据采集通常是指从各种数据源中获取数据，包括结构化数据（如数据库和电子表格）、半结构化数据（如网页、日志和传感器数据）和非结构化数据（如文本、图像和视频），这些数据有着不同的格式和存储方式。
数据清洗是指对原始数据进行清理、过滤和去重等处理，以确保数据的质量和可用性。清洗过程中需要识别并处理数据的不一致性、缺失值和异常值等问题，并将数据转换为可分析的格式。
数据存储是指将数据保存在适当的位置，以便后续的处理和分析。常见的数据存储方式包括关系型数据库、非关系型数据库、Hadoop等。这些存储系统有着不同的特点，需要根据具体的应用场景进行选择。
数据分析是指通过统计分析、机器学习、深度学习等方法对数据进行处理，以发现隐含在数据中的规律和趋势。数据分析的结果可以用于预测未来趋势、优化决策等方面，同时也可以为企业提供更加精准的服务。
数据可视化是指将分析结果转换成图表、地图、仪表盘等形式，使人们可以更直观地理解和使用数据。数据可视化可以帮助人们发现数据中的规律、趋势和异常情况，并帮助人们做出更加明智的决策。
综上所述，大数据处理包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据可视化等方面。在实际应用中，需要根据具体的业务需求和数据参数选择合适的技术方案和工具，以便更好地应对大数据时代的挑战。