提到大数据，我们首先会想到3V,即：数据量大、业务复杂、速度快。而对开发者来说，我们无需关心什么是大数据，大数据会带来哪些影响。开发者的日常工作，主要是解决哪些业务问题，通过哪些技术手段增加企业的业务价值，并进一步提高用户体验。但是，如果我们能全面地了解大数据的当前和未来状态，可以让开发工作变得得心应手。

  那么，开发人员在处理大数据时，需要记住哪些要领呢?

  1、把基本流程自动化，重点关注业务问题

  很多开发者都知道，要想构建一个更酷的解决方案，需要关注最重要的业务问题，并且要与各个部门通力合作，共同完成。但是，开发人员不了解的是，很多流行的大数据技术，只满足于特定用例，我们需要根据特定的应用场景，选择适合的解决方案。所以，在构建大数据解决方案时，我们要充分了解数据逻辑，构建数据提取规则，并考虑数据的遵从性和安全性要求，还要考虑如何与其他软件无缝集成。

  如果只借助开发人员或者解决方案架构师的思维来考虑问题，我们的最终方案肯定不够全面，如何让我们的解决方案覆盖面更广，尽可能地解决更多的问题，其实是有规律可循的。首先，把思考数据来源作为常态;其次，我是否与主抓业务数据的人建立了合作关系;其三，我处理业务的结果是什么，业务人员是否能看到价值?

  假如，你从事的是零售业，就应该从开发的角度进一步提高零售体验;假如你从事的是石油和天然气行业，就要想如何通过技术手段有效地从地下开采石油。总之，作为开发人员，要专注于如何为特定业务提供价值，进而影响到特定行业，而不是把大量时间都花费在横向功能的扩展上。

  从头开始，构建一个端到端的数据管道。虽然一开始非常有成就感，但是后期随着企业业务的扩张，你需要构建10个、100个甚至1000个数据管道，就会被大数据所累了。因为你的原始代码限制了你数据管道的扩展能力。所以，把基本流程自动化，会让我们有更多时间关注专业的业务功能。

  2、智能数据系统可解决大规模数据带来的问题

  对于大规模数据，有人害怕，而人则觉得不足为奇，无非是提供更多的存储空间，把所有的数据存储下来。其实，过于担心和毫不关心，都不可取。

  大数据虽然不是什么新鲜物种，但是随着数据量的增多，数据的安全性、数据访问等问题，就会接踵而来。一旦出现问题，由大数据带来的惩罚，就会被放大更多倍。大规模数据其实不止体现在容量上，在种类、使用方式等，都有很多不同点，我们需要通过自助式服务改变传统的大数据管理模式。并且，开发人员不能凭空想象随意构建大数据解决方案，需要通过大量的测试案例去规避一些性能、安全和可伸缩性等问题。

  智能数据系统是一种新型大数据应用，也是过去软件开发过程中的核心应用。现在，智能数据系统也可以用于大数据开发，解决大数据系统的可靠性、可伸缩性和可扩展性等问题。

  3、全面提升数据安全意识

  无论是静止数据，还是动态数据，当数据返回数据中心时，请确保有足够的保护措施和服务器空间。尤其是静态数据，更要关注其安全性。必要的时候，开发人员要接受专业的数据保护培训。

  另外，不只是开发人员自己要有数据保护能力，还要让整个企业都要有提升数据安全性的意识。

  4、远离关系型数据库

  从数据库的选择上，要远离关系型数据库。关系型数据库非常善于处理事务的更新操作，尤其是处理更新过程中复杂一致性的问题。但是，关系型数据库并不擅长处理一些大数据管理方面的关键操作，比如：无法大规模扩展，无法动态地创建新的集群，不善于处理非结构化数据等。即使有些关系型数据库，能构建大数据解决方案，但是代价非常昂贵。并且，在SQL和关系型数据库的组合模式中，难以实现某些类型语句的简单查询。

  在大数据解决方案中，NoSQL是最大赢家，这种数据库结构可以适用于微服务架构。另外，在大数据的不同用例下要使用不同的编码工具，所以Kubernetes (k8)变得越来越重要，成为DevOps解决方案中最终的应用。

  5、掌握几个关键的大数据技术

  在硅谷，如果你掌握了Kafka、Spark等主流的大数据技术，意味着你可以找到一份非常不错的工作。这说明，拥抱新技术是大势所趋。但这并不代表这些大数据技术就是万能的，我们要通过更有效的方法和更成熟的经验不断调优，让企业构建适合的大数据平台。

  总之，构建一个全面、灵活的大数据平台，并非易事。对于开发者来说，如果你只专注于某一个数据模型，那么可能会陷入大数据的“坑”，未来大数据扩展会成问题。如果你想构建一个完全原始、干净的数据平台，那么在实际应用中，你所构建的数据平台将无法进行工作。（文章来源/IT168）