大数据开发主要可以分为以下几种方式：
1. 数据采集：这是大数据开发的第一步，主要是通过各种手段（如网络爬虫、API接口等）从各种数据源中获取数据。数据采集的方式有很多种，如Web爬虫、数据库抓取、文件读取等。
2. 数据处理：在采集到大量的原始数据后，需要进行数据的清洗、转换和整合，使其适合后续的分析处理。数据处理主要包括数据清洗、数据转换、数据整合等步骤。
3. 数据分析：通过对处理后的数据进行统计分析、模式识别、预测等操作，提取出有价值的信息。数据分析的方法有很多，如描述性统计、相关性分析、回归分析、聚类分析、分类分析等。
4. 数据存储：将处理后的数据保存在合适的数据存储系统中，以便于后续的查询和分析。数据存储的方式有很多种，如关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
5. 数据可视化：将分析结果以图表等形式展示出来，使用户能够直观地理解数据的含义。数据可视化的方法有很多，如柱状图、折线图、饼图、热力图等。
6. 数据挖掘：通过对大量数据进行深层次的挖掘，发现隐藏在数据中的规律和知识。数据挖掘的方法有很多，如关联规则挖掘、序列模式挖掘、分类挖掘、聚类挖掘等。
7. 数据安全与隐私保护：在大数据开发过程中，需要考虑到数据的安全性和隐私保护问题。这包括数据的加密、访问控制、审计追踪等措施。
8. 机器学习与人工智能：利用机器学习和人工智能技术对数据进行分析和预测，以提高数据分析的准确性和效率。机器学习和人工智能的方法有很多，如监督学习、无监督学习、强化学习等。
9. 云计算与大数据平台：利用云计算和大数据平台进行大数据的开发和应用，可以提供弹性的计算资源、高效的数据处理能力以及丰富的数据分析工具。云计算和大数据平台的主要功能包括数据存储、计算、分析和可视化等。
10. 大数据生态系统：构建一个包含数据采集、处理、分析、存储、可视化、挖掘、安全、隐私保护、机器学习、人工智能、云计算和大数据平台的完整大数据生态系统，实现大数据的全流程管理。
