大数据系统研发和应用开发是两个不同的概念，它们在目标、方法和技术应用上存在显著差异。
1. 目标：
- 大数据系统研发：主要目标是设计和实现一个能够处理和分析大规模数据集的系统。这涉及到数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等多个方面。大数据系统研发的目标是提高数据处理效率，减少数据丢失，确保数据的准确性和完整性，以便从数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。
- 应用开发：主要目标是根据用户需求设计和实现特定的应用程序。应用开发的目标是解决特定问题或满足特定需求，如电子商务平台、在线教育平台、医疗信息系统等。应用开发需要考虑到用户体验、界面设计、功能实现等方面，以满足用户的实际需求。
2. 方法：
- 大数据系统研发：通常采用分布式计算、云计算、机器学习等技术来实现。分布式计算可以有效地处理大规模数据集，云计算提供了弹性的资源分配，而机器学习则可以帮助我们从数据中提取模式和规律。此外，大数据系统研发还需要关注数据治理、数据安全和数据隐私等问题。
- 应用开发：通常采用面向对象编程、事件驱动编程、服务导向架构等技术来实现。面向对象编程使得代码更加模块化和可重用，事件驱动编程可以提高程序的响应速度和灵活性，服务导向架构则可以将不同的功能模块组合在一起，形成一个完整的应用程序。应用开发还需要关注性能优化、安全性和可扩展性等方面的考虑。
3. 技术应用：
- 大数据系统研发：涉及的技术包括Hadoop、Spark、Hive、Kafka、Flink等大数据处理框架；NoSQL数据库如MongoDB、Cassandra等；数据仓库技术如Hive、Pig等；数据挖掘和机器学习算法如聚类、分类、回归等。这些技术共同构成了大数据系统的核心技术体系。
- 应用开发：涉及的技术包括前端开发技术如HTML、CSS、JavaScript；后端开发技术如Java、Python、PHP等；数据库技术如MySQL、Oracle、PostgreSQL等；Web开发框架如Spring、Django、Ruby on Rails等；移动应用开发技术如Android、iOS等。这些技术共同构成了应用开发的核心技术体系。
总之，大数据系统研发和应用开发虽然都涉及到数据处理和分析，但它们的侧重点和方法有所不同。大数据系统研发更注重于构建一个能够处理大规模数据集的系统，而应用开发则更注重于实现具体的业务逻辑和功能。
