大数据运算的起点是数据的收集。这一过程可能包括从各种来源（如传感器、社交媒体、交易记录等）捕获海量数据。数据收集的关键在于确保数据的完整性、准确性和实时性，以便后续的处理和分析。

收集到的大数据需要被有效地存储起来。由于大数据量通常非常大，传统的数据存储方式可能无法满足需求。因此，大数据运算通常采用分布式存储系统，如Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System），来存储和管理海量数据。这些系统能够跨多个节点分散存储数据，提高数据访问的效率和可靠性。

数据处理是大数据运算的核心环节。由于大数据量庞大且结构复杂，直接进行分析往往是不现实的。因此，需要对数据进行预处理，包括数据清洗（去除噪声、重复数据等）、数据转换（格式转换、归一化等）和数据压缩等步骤。此外，还需要采用各种数据处理技术和算法，如MapReduce、Spark等，来并行处理数据，提高处理效率。

数据分析是大数据运算的目的所在。通过对处理后的数据进行分析，可以挖掘出隐藏在数据背后的有价值的信息和规律。大数据分析的方法多种多样，包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。这些方法可以帮助人们更好地理解数据、预测趋势、优化决策等。

大数据运算的最终目的是将数据转化为实际的应用价值。通过将分析得到的结果应用于实际业务场景中，可以为企业带来显著的竞争优势和商业价值。例如，在电商领域，大数据分析可以帮助企业实现精准营销、优化库存管理、提升用户体验等；在金融领域，大数据分析可以帮助银行进行风险评估、欺诈检测等。

Hadoop、Spark等，能够跨多个节点并行处理数据，提高处理效率。

用于存储和管理海量数据，支持复杂的数据查询和分析。

如Storm、Spark Streaming等，能够实时处理数据流，满足对实时性要求较高的应用场景。

机器学习和数据挖掘算法用于从数据中挖掘有价值的信息和规律，支持预测分析、关联规则挖掘等高级应用。

大数据运算的逻辑是一个涉及数据收集、存储、处理、分析和应用的复杂过程。通过采用先进的数据处理技术和算法，可以充分挖掘大数据的价值，为企业带来显著的竞争优势和商业价值。