大数据开发流程

开发流程是指处理的一系列步骤和流程，可以分为获取、存储、处理、访问和编制五个步骤。以下是对这五个步骤的详细介绍。

1. 获取

获取是指获取一些辅助数据，包括来自CRM、生产数据的数据，并将其加载入分布式系统（如Hadoop），以便后续的处理和分析。

2. 存储

存储是将获取到的数据存储在适当的数据存储系统中，常见的存储系统包括Hadoop HDFS、NoSQL数据库等。这些存储系统具有高可扩展性、高容错性和高吞吐量的特点，能够应对大量数据的存储需求。

3. 处理

处理是对存储的数据进行清洗、转换和分析的过程。处理通常采用分布式计算框架（如MapReduce、Spark）进行，可以并行处理大规模的数据集。处理的目标是提取有价值的信息并进行进一步的分析。

4. 访问

访问是指通过各种技术手段对处理后的数据进行访问、查询和展示。这包括数据可视化、数据报表、数据仪表盘等，以便用户可以方便地查看和分析数据，并做出相应的决策。

5. 编制

编制是将开发的过程进行文档化和规范化，包括编写开发文档、测试脚本和部署脚本等。这有助于保证开发的可维护性和可靠性，减少开发过程中的错误和风险。

以上是开发流程的五个主要步骤。在实际的应用开发中，还可能涉及其他技术和流程，如数据同步、数据分析、数据展现等。掌握了这些流程和技术，可以更好地进行开发工作，提高数据的价值和利用效率。