大数据处理系统是由大量服务器、高速网络和大规模存储设备构成的复杂基础设施，其数据处理和存储服务的开展遵循系统化的工作流程。
在数据处理方面，系统首先通过分布式采集技术从多样化数据源（如传感器、日志文件、数据库等）获取原始数据。数据进入系统后会经过清洗、转换和集成等预处理环节，以消除噪声并统一格式。核心处理阶段采用分布式计算框架（例如Hadoop MapReduce或Spark），将任务分解为多个子任务并行执行于集群节点上，显著提升处理效率。流处理引擎（如Flink或Storm）则支持实时数据分析，满足对即时洞察的需求。处理结果通过数据可视化工具或API接口交付给用户。
在存储服务方面，系统依赖分布式文件系统（如HDFS）或对象存储（如Amazon S3）来管理海量数据。这些存储方案通过数据分片和副本机制确保高可用性和容错性；数据通常根据访问频率被分层存储，冷数据移至成本较低的归档存储，而热数据保留在高速介质中。元数据管理系统跟踪数据位置与属性，便于快速检索。安全措施如加密和访问控制贯穿整个流程，保障数据隐私。
整体上，大数据系统的服务开展依赖于软硬件协同，通过自动化调度与监控工具优化资源利用，从而高效、可靠地支持企业决策与创新应用。
