此“圈”太乱我们理解错了大数据

2014-08-18 00:06

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导读： 经过笔者总结，发现大数据的误区还真是不少，尤其是国内，很多人以讹传讹，造成了很多基本概念的偏差。我现在就谈谈大数据中的一部分误区，供大家拍砖

　　大数据这个词，恐怕是近两年IT界炒的最热的词汇之一了，各种论坛、会议，言必谈大数据，“大数据”这个词，在IT界已经成了某果一样的“街机”或者叫“街词”，不跟风说两句“大数据长，大数据短”都不好意思跟人说自己是搞IT的。从某种程度来讲，大数据这个“圈”太乱了，一点不比“贵圈”好。

　　先从概念上来说，大数据是什么？其实数据处理从人类诞生时期就有了，古人结绳记事就是基本的统计，统计自己吃了几顿饭打了几次猎等等；再往近说，皇帝每晚翻嫔妃的牌子也是数据处理，在翻牌子之前，要从一大堆牌子里分析“方便”、“热度高”、“新鲜度”等指标；更近的说，数据仓库早在大数据这个词出现前就已经成熟发展了好几十年了。所以说，大数据并不新鲜，只是某些技术如Hadoop、MR、Storm、Spark发展到一定阶段，顺应这些技术炒出来的概念，但是这些概念都基于一个基本的理念“开源”，这个理念是之前任何阶段都没有过，可以节省费用提高效率，所以大家才都往这个行业里扔火柴（话说现在很多人跟风乱吵，个人认为也不是坏事）。

此“圈”太乱我们理解错了大数据

　　误区一：只有搞大数据技术开发的，才是真正“圈内人”。

　　笔者曾经参加过若干会议，70%是偏技术的，在场的都是国内各个数据相关项目经理和技术带头人，大家讨论的话题都是在升级CDH版本的时候有什么问题，在处理Hive作业的时候哪种方式更好，在Storm、Kafka匹配时如何效率更高，在Spark应用时内存如何释放这些问题。参会者都一个态度：不懂大数据技术的人没资格评论大数据，您要不懂Hadoop 2.0中的资源配置，不懂Spark在内存的驻留时间调优，不懂Kafka采集就别参加这个会！对了，最近Google完全抛弃MR只用Dataflow了，您懂吗？

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