大數據中的新處理模式通常包括以下步驟：

數據采集：對于大數據應用，首先需要進行數據采集。數據采集自各種數據源，包括數據庫、日志文件、傳感器數據、社交媒體數據等。數據采集工具需要能夠處理大量、多樣化和高速流動的數據。常用的數據采集工具包括Flume、Logstash和Kafka等。

數據預處理：在數據采集后，需要對數據進行預處理，以確保數據的準確性和質量。數據預處理包括數據清洗、數據轉換和數據歸一化等操作。數據清洗可以去掉重復、無效或錯誤的數據，數據轉換可以將數據格式和數據類型轉換為適合后續分析的格式，數據歸一化可以將不同度量的數據進行標準化處理。

數據存儲：大數據需要使用特殊的數據存儲方式，以高效地存儲和處理大量數據。常用的數據存儲方式包括分布式文件系統（如Hadoop HDFS）和NoSQL數據庫（如MongoDB、Cassandra等）。

數據查詢和分析：對于大數據應用，需要使用特殊的數據查詢和分析工具，以高效地處理大量數據并獲得有價值的信息。常用的數據查詢和分析工具包括SQL on Hadoop（如Hive、Impala等）、實時流處理（如Apache Storm、Apache Flink等）和機器學習平臺（如Apache Mahout、scikit-learn等）。

數據可視化：后面，對于大數據應用，需要使用數據可視化工具將數據分析結果呈現給用戶，以幫助用戶更好地理解和利用數據。常用的數據可視化工具包括Tableau、PowerBI等。

新處理模式還包括一些其他步驟，如數據安全和隱私保護、數據處理效率優化等。這些步驟也是非常重要的，以確保大數據應用的可靠性和可持續性。