一、华为大数据开发项目流程？

大数据开发步骤：

第一步：需求：数据的输入和数据的产出；

第二步：数据量、处理效率、可靠性、可维护性、简洁性；

第三步：数据建模；

第四步：架构设计：数据怎么进来，输出怎么展示，最最重要的是处理流出数据的架构；

第五步：再次思考大数据系统和企业IT系统的交互；

第六步：最终确定选择、规范等；

第七步：基于数据建模写基础服务代码；

第八步：正式编写第一个模块；

第九步：实现其它的模块，并完成测试和调试等；

第十步：测试和验收；

大数据流程：

从流程角度上看，整个大数据处理可分成4个主要步骤。

第一步是数据的搜集与存储;

第二步是通过数据分析技术对数据进行探索性研究，包括无关数据的剔除，即数据清洗，与寻找数据的模式探索数据的价值所在;

第三步为在基本数据分析的基础上，选择和开发数据分析算法，对数据进行建模。从数据中提取有价值的信息，这其实是真正的阿里云大数据的学习过程。这当中会涉及很多算法和技术，比如机器学习算法等;

最后一步是对模型的部署和应用，即把研究出来的模型应用到生产环境之中。

1) 数据采集：定制开发采集程序，或使用开源框架flume

2) 数据预处理：定制开发mapreduce程序运行于hadoop集群

3) 数据仓库技术：基于hadoop之上的Hive

4) 数据导出：基于hadoop的sqoop数据导入导出工具

5) 数据可视化：定制开发web程序或使用kettle等产品

二、大数据开发就业如何？好找工作吗？

好找工作，但前提得是肚子里有货，现在找工作，比较大点的公司，就得先笔试，过了笔试才能进一步交流。面试时各种问题砸来，防不胜防，感觉找个工作，跟升学似的。大数据方向，自学练手比较难，不像学软件，一台电脑就能搞定，学大数据，没有两三台服务器供你折腾，很难学好的。客观条件的限制，导致了大数据人员的缺乏。总之，学好了找工作肯定是不用愁的。

三、大数据开发如何保证数据的可恢复？

大数据开发中，数据的可恢复性可以通过多种方式来保障。

首先，可以通过定期的备份和数据复制来确保数据的备份和冗余存储，以防止数据丢失。

其次，可以采用分布式存储和容错机制来确保数据在节点故障或网络故障时能够快速恢复。

另外，还可以使用数据校验和检测算法来保证数据的完整性和一致性，以便在数据出现异常时能够及时发现并修复。综合利用以上技术手段可以有效地保证大数据的可恢复性。