大数据开发任务怎么做出来的

大数据开发任务的制定是一个系统性的过程，需要结合项目需求、团队能力和资源情况来综合考虑。以下是制定大数据开发任务的几个关键步骤：

1. 明确项目目标和需求

• 收集信息：与利益相关者进行沟通，了解他们的需求和期望。这可能包括客户、业务分析师、产品经理等。
• 定义指标：确定项目的关键绩效指标（kpis），这些将用于衡量项目的成功与否。
• 分析数据：对现有数据进行分析，以了解数据的规模、类型和结构。

2. 确定技术栈和工具

• 评估能力：评估团队的技术能力，确定可以采用的技术栈。
• 选择工具：根据项目需求选择合适的大数据处理和分析工具，如hadoop、spark、kafka、hive等。
• 考虑成本：选择性价比高的工具和服务，确保项目预算合理。

3. 设计数据处理流程

• 数据清洗：确定数据预处理的步骤，包括去重、缺失值处理、异常值检测等。
• 数据集成：设计如何整合来自不同来源的数据。
• 数据存储：选择合适的数据存储解决方案，如hadoop分布式文件系统（hdfs）或云存储服务。

4. 规划性能优化

• 计算资源：根据预计的数据量和查询频率，规划所需的计算资源，如cpu、内存和存储空间。
• 扩展性：考虑未来可能的数据增长，设计可扩展的架构。
• 监控：实施实时监控，以便及时发现并解决问题。

5. 制定风险管理计划

• 风险识别：识别可能影响项目的风险因素，如技术难题、时间延误、资源不足等。
• 风险评估：评估每个风险的可能性和影响，为每个风险分配优先级。
• 应对策略：为每个高优先级风险制定应对策略，包括预防措施和应急计划。

6. 制定项目时间表

• 里程碑：设定关键的项目里程碑，如需求确认、设计完成、代码实现、测试和部署。
• 时间管理：使用甘特图或其他项目管理工具来跟踪进度，确保按时交付。

7. 编写项目文档

• 文档规范：制定文档的标准格式和内容要求。
• 记录过程：详细记录项目的开发过程，包括决策点、变更历史和问题解决策略。

8. 执行和监控

• 执行计划：按照项目计划执行任务，确保每个阶段的工作按时完成。
• 监控进度：定期检查项目进度，与计划进行比较，确保项目按计划推进。

9. 质量保证

• 测试：设计全面的测试计划，包括单元测试、集成测试、性能测试和安全测试。
• 反馈机制：建立有效的反馈机制，确保在开发过程中能够及时调整和改进。

10. 项目收尾

• 验收测试：进行最终的验收测试，确保所有功能都符合需求。
• 文档归档：整理项目文档，包括设计文档、代码库、测试报告等，供未来的参考。
• 经验总结：总结项目中的经验教训，为未来的项目提供参考。

通过上述步骤，可以系统地制定出大数据开发任务，确保项目的顺利进行和成功交付。