大數據的開發過程，如圖1-1所示。
圖 1-1大數據開發通用步驟圖
上圖只是一個簡化後的步驟和流程，實際開發中，有的步驟可能不需要，有的還需要增加步驟，有的流程可能更復雜，因具體情況而定。
下面以Google搜索引擎爲例，來說明以上步驟。
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1. 大數據採集
Google的數據來源於互聯網上的網頁，它們由Google Spider（蜘蛛、爬蟲、機器人）來抓取，抓取的原理也很簡單，就是模擬我們人的行爲，來訪問各個網頁，然後保存網頁內容。
Google Spider是一個程序，運行在全球各地的Google服務器之中，Spider們非常勤奮，日夜不停地工作。
2008年Google數據表明，它們每天都會訪問大約200億個網頁，而在總量上，它們追蹤着300億個左右的獨立URL鏈接。
可以說，只要是互聯網上的網站，只要沒有在robots.txt文件禁止Spider訪問的話，其網頁基本上都會在很短的時間內，被抓取到Google的服務器上。
全球的網頁，這是典型的大數據。因此，Google Spider所做的就是典型的大數據採集工作。
2. 大數據預處理
Google Spider爬取的網頁，無論是從格式還是結構等，都不統一，爲了便於後續處理，需要先做一些處理，例如，在存儲之前，先轉碼，使用統一的格式對網頁進行編碼，這些工作就是預處理。
3. 大數據存儲
網頁經過預處理後，就可以存儲到Google的服務器上。
2008年，Google已經索引了全世界1萬億個網頁，到2014年，這個數字變成了30萬億個。
爲了減少開銷，節約空間，Google將多個網頁文件合併成一個大文件，文件大小通常在1GB以上。
這還是15年以前的數字，那時，主流臺式機硬盤也就是60GB左右，1GB的文件在當時可以說是大文件了。
爲了實現這些大文件高效、可靠、低成本存儲，Google發明了一種構建在普通商業機器之上的分佈式文件系統：Google File System，縮寫爲GFS，用來存儲文件（又稱之爲非結構化數據）。
網頁文件存儲下來後，就可以對這些網頁進行處理了，例如統計每個網頁出現的單詞以及次數，統計每個網頁的外鏈等等。
這些被統計的信息，就成爲了數據庫表中的一個屬性，每個網頁最終就會成爲數據庫表中的一條或若干條記錄。
由於Google存儲的網頁太多，30萬億個以上，因此，這個數據庫表也是超級龐大的，傳統的數據庫，像Oracle等，根本無法處理這麼大的數據，因此Google基於GFS，發明了一種存儲海量結構化數據（數據庫表）的分佈式系統Bigtable。
上述兩個系統（GFS和Bigtable）並未開源，Google僅通過文章的形式，描述了它們的設計思想。
所幸的是，基於Google的這些設計思想，時至今日，已經出現了不少開源海量數據分佈式文件系統，如HDFS等，也出現了許多開源海量結構化數據的分佈式存儲系統，如HBase、Cassandra等，它們分別用於不同類型大數據的存儲。
總之，如果採集過來的大數據需要存儲，要先判斷數據類型，再確定存儲方案選型；
如果不需要存儲（如有的流數據不需要存儲，直接處理），則直接跳過此步驟，進行處理。
4. 大數據處理
網頁存儲後，就可以對存儲的數據進行處理了，對於搜索引擎來說，主要有3步：
1）單詞統計：統計網頁中每個單詞出現的次數；
2）倒排索引：統計每個單詞所在的網頁URL（Uniform Resource Locator統一資源定位符，俗稱網頁網址）以及次數；
3）計算網頁級別：根據特定的排序算法，如PageRank，來計算每個網頁的級別，越重要的網頁，級別越高，以此決定網頁在搜索返回結果中的排序位置。
例如，當用戶在搜索框輸入關鍵詞“足球”後，搜索引擎會查找倒排索引表，得到“足球”這個關鍵詞在哪些網頁（URL）中出現，然後，根據這些網頁的級別進行排序，將級別最高的網頁排在最前面，返回給用戶，這就是點擊“搜索”後，看到的最終結果。
大數據處理時，往往需要從存儲系統讀取數據，處理完畢後，其結果也往往需要輸出到存儲。因此，大數據處理階段和存儲系統的交互非常頻繁。
大數據處理和前面大數據預處理，在技術上是相通的，只是所處階段不同；
此處理環節是大數據開發階段的一個必需的環節！
5. 大數據可視化
大數據可視化是將數據以圖形的方式展現出來，與純粹的數字表示相比，圖形方式更爲直觀，更容易發現數據之間的規律。
例如，Google Analytics是一個網站流量分析工具，它統計每個用戶使用搜索引擎訪問網站的數據，然後得到每個網站的流量信息，包括網站每天的訪問次數，訪問量最多的頁面、用戶的平均停留時間、回訪率等，所有數據都以圖形的方式，直觀地顯示出來，如圖1-2所示
圖1-2 Google網站訪問量分析圖