大数据开发的一般流程 大数据开发的一般流程是

开发的一般流程

数据源影响

数据源会影响质量的真实性、完整性、一致性、准确性和安全性。

数据去重和冗余处理

数据冗余和重复性可能导致数据分析和决策的偏差，需要去除。

建立数据模型

通过数据建模来描述现实世界中的数据，概括数据的特征和关系。

设计数据流

设计数据流的传输路径，包括数据如何进入系统和离开系统。

后端开发工作

掌握Springboot技术体系，完成数据应用产品的后端开发工作。

开发处理系统

设计、研发、维护和优化存储系统、分布式计算系统等。

架构设计

设计处理流出数据的架构，确保数据的合理流转和应用。

模块开发与测试

编写基础服务代码，完成模块开发并进行测试和调试。

通过以上流程，开发可实现数据的收集、清洁、建模、架构设计、系统开发、数据处理、模块开发与测试等一系列工作，最终实现处理的目标。在每个环节中，都需要仔细思考和准确执行，以确保数据的准确性和可靠性，为企业的决策提供有力支持。