華為大數據開發項目流程？

大數據開發步驟：

第一步：需求：數據的輸入和數據的產出；

第二步：數據量、處理效率、可靠性、可維護性、簡潔性；

第三步：數據建模；

第四步：架構設計：數據怎么進來，輸出怎么展示，最最重要的是處理流出數據的架構；

第五步：再次思考大數據系統和企業IT系統的交互；

第六步：最終確定選擇、規范等；

第七步：基于數據建模寫基礎服務代碼；

第八步：正式編寫第一個模塊；

第九步：實現其它的模塊，并完成測試和調試等；

第十步：測試和驗收；

大數據流程：

從流程角度上看，整個大數據處理可分成4個主要步驟。

第一步是數據的搜集與存儲;

第二步是通過數據分析技術對數據進行探索性研究，包括無關數據的剔除，即數據清洗，與尋找數據的模式探索數據的價值所在;

第三步為在基本數據分析的基礎上，選擇和開發數據分析算法，對數據進行建模。從數據中提取有價值的信息，這其實是真正的阿里云大數據的學習過程。這當中會涉及很多算法和技術，比如機器學習算法等;

最后一步是對模型的部署和應用，即把研究出來的模型應用到生產環境之中。

1) 數據采集：定制開發采集程序，或使用開源框架flume

2) 數據預處理：定制開發mapreduce程序運行于hadoop集群

3) 數據倉庫技術：基于hadoop之上的Hive

4) 數據導出：基于hadoop的sqoop數據導入導出工具

5) 數據可視化：定制開發web程序或使用kettle等產品