Hadoop处理数据的流程可以分为以下几个步骤：
数据准备：将原始数据加载到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，并根据需要进行数据清洗、转换和预处理。
数据切分：将数据切分为适当的大小，以便在Hadoop集群中进行并行处理。切分的单位可以是文件、行、块等。
数据存储和计算：使用Hadoop的MapReduce编程模型，将计算任务分发到集群中的多个节点进行并行处理。数据存储在HDFS中，并通过MapReduce任务进行计算。
数据传输和处理：在Map阶段，数据根据指定的键值对进行划分和排序，并将结果传输给Reduce阶段。在Reduce阶段，对数据进行合并、汇总和计算。
数据合并和输出：将Reduce阶段的结果进行合并，并将最终结果存储在HDFS中，或输出到外部存储系统或应用程序。
数据清理和优化：根据需求进行数据清理和优化，包括删除不必要的中间结果、压缩数据、调整任务参数等。
数据分析和可视化：使用Hadoop生态系统中的工具和技术，如Hive、Pig、Spark等，对存储在HDFS中的数据进行分析和可视化。
总的来说，Hadoop处理数据的流程是将数据加载到HDFS中，通过MapReduce任务进行并行计算和处理，最终将结果存储或输出。