大数据开发不难？快pick这五点

在这个数据时代，对于大数据，应该没有多少人会感到陌生。不过非技术人员对于大数据的各项流程可能没有很清晰的认知，尤其是对大数据的基础实现步骤中的大数据开发的难度，更是一头雾水。

在此，小编为大家总结一下大数据开发的难点。

大数据的开发主要分为四个阶段：数据采集、数据汇聚、数据转换和映射、数据应用。四个阶段中，每个阶段都有它的难点。

数据采集

数据采集分为两种，一种是线上采集，一种是线下采集。程序员一般是以线上采集的方式进行数据采集，他们一般是通过爬虫以及抓取，或者通过已有应用系统的采集。在这个阶段中，依托python或者nodejs制作的爬虫软件，使用ETL工具或者自定义的抽取转换引擎，编造一个大数据的采集平台，从文件、数据库、网页等专项获取数据。

数据采集的难点在于多数据源，例如mysql、postgresql、sqlserver 、 mongodb 、sqllite。还有本地文件、excel统计文档、甚至是doc文件。将他们规整的、有方案的整理进大数据流程中也是必不可缺的一环。

数据汇聚

数据汇聚这一阶段可以说是整个大数据流程中最为关键的一环。在这个阶段中，可以对数据进行标准化，可以对数据进行清洗与合并；还可以将数据进行存档。在将确认可用的数据经过监控流程，进行整理归类之后，产出的数据便是企业的数据资产。

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而数据汇聚的难点在于如何将数据标准化，例如表名标准化、表的标签分类、表的用途、数据的量等。

数据转换和映射

在数据汇聚之后，接下来就需要考虑，汇聚产出的数据资产该如何提供给其他企业使用？数据该如何应用？这时候就需要将数据资产中的数据表转换成能够提供服务的数据。

这一阶段的难点与数据汇聚的难点类似，不过相对简单一些。

数据应用

这个阶段相对于前三个阶段来说，是相对简单的一个阶段。数据应用的方式有很多，主要分为对内以及对外。可以通过restful API提供给用户，或者提供流式引擎 KAFKA 给应用消费，或者直接组成专题数据，供自己的应用查询。

难点在于，必须在前期拥有大量的数据资产。

除了这四个阶段中的难点之外，还有一个比较大的难点，那就是监控！开发人员在采集数据的过程中，要是没注意，大量采集数据，没有将无用的数据剔除，并且直连了数据库，短期来看，这些问题比较小，可以矫正。 但是在资产的量不断增加的时候，这就是一颗定时炸弹，随时会被引爆，然后引发一系列对数据资产的影响，例如数据混乱带来的就是数据资产的价值下降，客户信任度变低