后端开发通常也称作为服务端开发，需要解决的问题要根据实际的应用场景来确定，技术选型与服务规模有直接的关系，如果是大型服务，那么后端服务往往是比较复杂的，需要综合考虑并发处理、事务处理、安全处理、资源调度优化等问题，往往会采用分布式架构来提升系统的处理能力和稳定性。如果服务规模比较小，通常后端服务在实现上也会轻松不少。

　　大数据开发通常指的是大数据应用开发，出发点是满足系统的大数据处理任务，为后续的数据分析提供支撑，当然大数据开发岗位还包括大数据平台研发。与后端服务开发不同，大数据开发通常以数据操作为主，紧紧围绕大数据平台提供的API来完成具体的数据操作任务。相对来说，大数据开发往往可以进行功能性封装和复用，这在一定程度上能够减轻一定的开发负担。另外，由于大部分数据处理的任务都可以通过平台提供的功能来完成，所以大数据开发通常并不需要考虑系统级问题，这也能够让开发者更加专注。

　　通常情况下，后端开发和大数据开发都有一定的压力，但是至于哪个压力更大则与开发的业务类型和业务规模有直接的关系，并不能一概而论。当前正处在大数据时代，对于后端开发人员来说，掌握大数据开发的相关知识是有必要的，而且对于后端开发人员来说，学习大数据开发也会比较顺利。

　　最后，从行业发展的趋势来看，未来与大数据开发相关的工作岗位通常会有更多的发展机会，尤其在产业互联网阶段。返回搜狐，查看更多