使用ElasticSearch进行大数据聚合统计主要包括以下步骤：准备工作、创建索引和映射、导入数据、构建聚合查询。下面将详细介绍每个步骤。

1. 准备工作：
在使用ElasticSearch进行大数据聚合统计之前，首先需要配置好Elasticsearch环境，并确保可以访问到Elasticsearch的服务。
同时，也需要准备好待导入的数据，数据可以从数据库、日志文件等获取。在导入数据之前，需要了解待导入数据的结构和字段含义，以便后续的索引和聚合操作。

2. 创建索引和映射：
在Elasticsearch中，数据由索引组织，所以需要先创建对应的索引。可以使用Elasticsearch的API或者客户端工具来创建索引。创建索引时，需要指定索引的名称和字段的映射关系。
映射关系决定了字段的类型，例如字符串、整数、日期等，并可以设置一些字段的属性，例如是否分词、是否存储等。

3. 导入数据：
数据准备完毕后，就可以将数据导入到Elasticsearch中。可以使用API或者客户端工具进行数据的导入。导入数据可以一次性导入整个数据集，也可以分批次导入。
导入数据的方式有多种，可以使用Elasticsearch的Bulk API批量导入，也可以使用Logstash等工具进行数据的同步和导入。

4. 构建聚合查询：
聚合查询是Elasticsearch中对大数据进行聚合统计的核心操作。聚合查询可以根据某个字段进行分组，并对每个分组进行统计分析，例如计算分组的个数、平均值、最大值等。开发者可以根据具体需求构建不同的聚合查询。
在构建聚合查询时，可以使用Elasticsearch提供的聚合查询API，也可以在Kibana等工具中进行可视化的配置和操作。

总结：
以上是使用Elasticsearch进行大数据聚合统计的基本步骤。在实际应用中，可以根据具体需求进行更复杂的聚合操作，并结合其他工具和技术实现更多的功能和效果。使用Elasticsearch进行大数据聚合统计可以快速得到各种统计指标，并灵活地进行数据分析和可视化展示。