认识达内从这里开始

很多时候，我们不是不够努力，可是如果方向错了，再多努力似乎也没有用。阿里内部有句话说的是“方向对了，路就不怕远”，雷军也说过“不要用你战术上的勤奋，掩盖你战略上的懒惰”。这两句话都是说，要找好方向、找准机会，不要为了努力而努力，要为了目标和价值而努力。而王兴则更加直言不讳：“很多人为了放弃思考，什么事情都干得出来”。

我们回头看看Hadoop的成长历程。从2004年Google发表论文，到2008年Hadoop成为Apache的开源项目，历时4年。当时世界上那么多搜索引擎公司似乎都对这件事熟视无睹，Yahoo、百度、搜狐(是的，搜狐曾经是一家搜索引擎公司)，都任由这个机会流失。只有Doug Cutting把握住机会，做出了Hadoop，开创了大数据行业，甚至引领了一个时代。

我们可以从Hadoop历史中学到的第一个经验就是识别机会、把握机会。有的时候，你不需要多么天才的思考力，也不需要超越众人去预见未来，只需要当机会到来的时候，能够敏锐地意识到机会，全力以赴付出才智和努力，就可以脱颖而出了。

结合大数据来说，虽然大数据技术已经成熟，但是它和各种应用场景的结合方兴未艾，如果能看到大数据和你所在领域结合的机会，也许就找到了一次脱颖而出的机会。

另一方面，如果观察一下Hadoop几个主要产品的架构设计，就会发现它们都有相似之处，即都是一主多从的架构方案。HDFS，一个NameNode，多个DataNode;MapReduce 1，一个JobTracker，多个TaskTracker;Yarn，一个ResourceManager，多个NodeManager。

事实上，很多大数据产品都是这样的架构：Storm，一个Nimbus，多个Supervisor;Spark，一个Master，多个Slave。

大数据因为要对数据和计算任务进行统一管理，所以和互联网的在线应用不同，需要一个全局管理者;而在线应用因为每个用户请求都是独立的，而且为了实现高性能和便于集群伸缩，会尽量避免全局管理者。

所以我们从Hadoop中可以学到大数据领域的一个架构模式：集中管理，分布存储与计算。

使用Hadoop，要先了解Hadoop、学习Hadoop、掌握Hadoop，要做工具的主人，而不是工具的奴隶，不能每天被工具的各种问题牵着走。最终的目标是要超越Hadoop，打造适合自己业务场景的大数据解决方案。

在学习大数据的时候，不要局限在大数据技术这个领域，要从更开阔的视野和角度看待大数据、理解大数据。这样一方面可以更好地学习大数据技术本身，另一方面也可以把以前的知识都融会贯通起来。

计算机知识更新迭代非常快速，如果只是什么技术新就学什么，或者什么热门学什么，就会处于一种永远在学习，永远都学不完的境地。

如果这些知识点对于你而言都是孤立的，新知识真的就只是新的知识，无法触类旁通，无法利用已有的知识体系快速理解这些新知识，进而掌握这些新知识。这样不但学得累，而且就算“学”完了，忘得也快。

所以不要纠结在仅仅学习一些新的技术和知识点了，构建起你的知识和思维体系，不管任何新技术出现，都能够快速容纳到你的知识和思维体系里面。这样你非但不会惧怕新技术、新知识，反而会更加渴望，因为你需要这些新知识让你的知识和思维体系更加完善。

关于学习新知识我有一点心得体会。我在学习新知识的时候会遵循一个5-20-2法则，用5分钟的时间了解这个新知识的特点、应用场景、要解决的问题;用20分钟理解它的主要设计原理、核心思想和思路;再花2个小时看关键的设计细节，尝试使用或者做一个demo。

如果5分钟不能搞懂它要解决的问题，我就会放弃;20分钟没有理解它的设计思路，我也会放弃;2个小时还上不了手，我也会放一放。请相信我，一种真正有价值的好技术，即便这次放弃了，过一阵子它还会换一种方式继续出现在你面前。这个时候，你再尝试用5-20-2法则学习，也许就能理解了。我学Hadoop实际上就是经历了好几次这样的过程，才终于入门。而有些技术，当时我放弃了，它们再也没有出现在我面前，被历史淘汰了，我也没有因此浪费自己的时间。

还有的时候，你学某门新技术却苦苦不能入门，可能仅仅就是因为你看的文章、书籍本身写得糟糕，或者作者写法跟你的思维方式不对路而已，并不代表这个技术有多难，更不代表你的能力有问题，如果换个方式、换个时间、换篇文章重新看，可能就豁然开朗了。

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