大数据开发与常规软件开发是两个不同的领域，它们之间存在许多区别和联系。
1. 数据量：大数据开发通常涉及到处理和分析海量、高维度的数据，而常规软件开发则主要关注于处理和生成有限、低维度的数据。因此，大数据开发需要具备处理大规模数据集的能力，而常规软件开发则需要具备处理小规模数据集的能力。
2. 技术栈：大数据开发通常需要使用到分布式计算、流式处理、机器学习等技术，而常规软件开发则主要依赖于传统的编程技术和工具。因此，大数据开发需要掌握一些新的技术栈，而常规软件开发则需要熟悉一些传统的技术。
3. 数据处理方式：大数据开发需要采用批处理、实时处理、流处理等多种数据处理方式，以便应对不同类型的数据。而常规软件开发则主要采用批处理方式，即一次性处理所有数据。
4. 性能要求：大数据开发对性能的要求非常高，因为它需要在短时间内处理大量的数据。而常规软件开发对性能的要求相对较低，因为它通常只需要处理少量的数据。
5. 应用领域：大数据开发主要应用于金融、电商、医疗、交通等领域，因为这些领域产生的数据量巨大且具有很高的价值。而常规软件开发则主要应用于各种软件系统，如操作系统、办公软件、游戏等。
6. 团队结构：大数据开发团队通常由数据科学家、工程师、数据分析师等组成，他们需要具备跨学科的知识和技术能力。而常规软件开发团队则主要由程序员组成，他们主要负责编写代码和实现功能。
7. 成本投入：由于大数据开发需要处理大量数据并采用多种技术，因此其成本投入相对较高。而常规软件开发的成本投入相对较低，因为它主要关注于实现功能和满足用户需求。
总之，大数据开发与常规软件开发在数据量、技术栈、数据处理方式、性能要求、应用领域、团队结构和成本投入等方面存在许多区别。然而，它们之间也存在联系，例如都需要遵循一定的开发流程和方法，都需要进行需求分析和设计，都需要进行测试和部署等。因此，在进行软件开发时，需要根据项目的需求和特点选择合适的开发方式。
