这个想法源自于我看了《Hadoop: The Definitive Guide》的Part I Ch 2中MapReduce的引入和介绍,书中先说了怎么通过原始的办法处理数据,然后引入到如何通过Hadoop来处理,接着简要的介绍其原理。

如果没有Hadoop或者其他类似的工具,我们存储和分析大数据的时候就是,遇到一个问题然后想办法解决,然后不断完善解决方案。比如,刚开始数据很小,还是简单的文本,就写一个脚本用awk处理完全可以,结果数据越来越多,一个机器处理不过来,就开始想用并行来解决,并行又遇到会出现某些机器坏掉的问题,然后再想办法解决,后来又要处理不同类型的数据,等等等等一大堆事情,然后自己就造出个轮子。为了开发和学习效率,我们没必要去一个个造轮子,学习别人的框架,拿来分析和使用,既能方便我们高效解决问题,又能从中发现一些需要我们去个性化的地方,然后去主动修改,然后分享给他人,然后产生一个良性的循环,这就是我所理解的开源的意义。拿来用不代表完全不去理解它的思想和机制,不然怎么能够找到与自己相关的契合点,即自己需要的那部分功能,以及需要改动和完善的地方。

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