简述大数据导入/预处理的过程。

大数据导入/预处理的过程包括以下几个步骤：

1. 数据采集：收集数据源，如日志文件、传感器数据、数据库等。

2. 数据清洗：对数据进行初步处理，去除重复数据、无效数据和错误数据等。

3. 数据转换：将数据从原格式转换为可分析的格式，如将文本数据转换为数字数据等。

4. 数据集成：将多个数据源的数据整合到一个数据集中。

5. 数据归约：将大数据集分解为更小的数据集以便于分析。

6. 数据存储：将数据存储在适当的存储介质中，如Hadoop分布式文件系统等。

7. 数据分析：对数据进行分析和挖掘，以获得有用的信息和洞察力。

8. 数据可视化：将分析结果以图表或报表等形式呈现，以便于理解和决策。

整个过程需要使用适当的工具和技术，如Hadoop、Spark等大数据处理框架，以及Python、R等数据分析和可视化工具。