大数据用哪些开源软件做大数据的处理涉及到海量数据的收集、存储、处理和分析，传统的软件工具难以胜任这个任务。

而开源软件，尤其是大数据相关的开源软件，因其自由、灵活和高性能的特点，成为了处理大数据的首选工具。

大数据处理的第一步是什么大数据处理的第一步是数据收集和存储。

在这个阶段，可以使用Hadoop开源软件，它提供了分布式文件系统HDFS，能够将数据分散存储在多个节点上，并提供了高可靠性和容错性。

大数据处理的第二步是什么大数据处理的第二步是数据处理和分析。

这个阶段可以使用Spark开源软件，它提供了一个快速、通用、可扩展的集群计算系统，能够在内存中高效地处理大规模数据集。

大数据处理的第三步是什么大数据处理的第三步是数据可视化。

为了更好地理解和展示数据，可以使用Elasticsearch和Kibana这两个开源软件。

Elasticsearch提供了一种分布式搜索和分析引擎，而Kibana则是一个基于Web的数据可视化平台，能够通过图表、地图等形式将数据可视化呈现出来。

大数据处理的第四步是什么大数据处理的第四步是机器学习和人工智能。

在这个阶段，可以使用TensorFlow这个开源软件，它是一个用于机器学习和深度学习的库，能够帮助开发者构建和训练各种类型的人工神经网络。

大数据处理的第五步是什么大数据处理的第五步是数据安全和隐私保护。

在这个阶段，可以使用ApacheRanger和ApacheAtlas这两个开源软件。

ApacheRanger提供了细粒度的访问控制和权限管理，而ApacheAtlas则提供了数据治理和元数据管理的能力。

大数据的处理过程涉及多个环节，而开源软件提供了丰富的工具和技术来支持这些环节的处理。

从数据收集和存储，到数据处理和分析，再到数据可视化、机器学习以及数据安全和隐私保护，大数据的开源软件生态系统为我们提供了全面而强大的解决方案。