大數據相關技術、Hadoop生態、LinkedIn內部實戰
董老師開講了《大數據入門》2015.01.17 硅谷創業協會講座筆記：
同學們好，今天的講座主題是大數據入門，我的大綱如下
首先自我介紹一下，我叫董飛，目前在硅谷的一家做在線教育公司Coursera做數據工程師，之前本科南開大學畢業，加入創業公司酷迅，做實時信息檢索， 后來進入百度基礎架構組，搭建了Baidu App Engine的早期版本，隨后去杜克大學留學，攻讀碩士期間，做跟Hadoop大數據相關的研究項目Starfish，之后在Amazon EC2部門實習，了解它們的內部架構，畢業后加入Linkedin，做廣告組的架構，涉及Hadoop調優，Data Pipeline, 實時系統。在多年工作中，除了對技術的不懈追求，也積累了大量的面試經驗，從國內的一線互聯網百度，阿里巴巴，奇虎，到美國一線公司 非死book，Google，Linkedin，推ter，到熱門 Startup，Uber，Pinterest，Airbnb，Dropbox，Snapchat，拿到10+ offer，并且在Linkedin期間，也積極參與面試過近200人，代表校園招聘，成為全公司前三的面試官，參與面試題制定，樂于分享并幫助很多人成 功求職，實現目標。在知乎上寫完關于技術，求職的幾個帖子，引起強烈反響，
在硅谷大家非常熱情的談創業談機會，我也通過自己的一些觀察和積累，看到了不少最近幾年涌現的熱門創業公司。
我給大家一個列表，這個是華爾街網站的全世界創業公司融資規模評選（http://graphics.wsj.com/billion-dollar-club/）。它本來的標題是billion club，我在去年講座也分享過，不到一年的時間，
截至到2015年1月17日，現在的排名和規模已經發生了很大的變化。首先估值在10Billlon的達到了7家，而一年前一家都沒有。第二第一名是中國人家喻戶曉的小米，第三，前20名中，絕大多數（8成在美國，在加州，在硅谷，在舊金山！）比 如Uber, Airbnb, Dropbox, Pinterest. 第四 里面也有不少相似模式成功的，比如Flipkart就是印度市場的淘寶，Uber與Airbnb都是共享經濟的范疇。所以大家還是可以在移動 (Uber)，大數據（Palantir），消費級互聯網，通訊(Snapchat)，支付(Square)，O2O App里面尋找下大機會。這里面很多公司我都親自面試和感受過他們的環境，我下面有機會也會一一給大家詳細介紹。
在Linkedin，它每年評選一個最有需求的創業公司名單，基本上結合Linkedin用戶訪問量，申請數做出的挖掘。我這里列出了最近3年，大家可以 做個判別和趨勢分析，里面還是很大靠譜的，比如不少上榜名單已經成功IPO（GoPro. Hortonworks, Splunk)，里面有很多大數據領域公司（Splunk, Box, Nimble Storage, Violin Memroy, Dropbox）除了之前看到的一些互聯網項目，在一些醫療健康（theranos），智能硬件(leap motion, fitbit, Jawbone)，在線教育（Coursera),也吸引了很大注意力。
看了那么多高估值公司，很多人都覺得非常瘋狂，是不是很大泡沫了，泡沫是不是要破了，這是很多人的疑問。在硅谷這個充滿夢想的地方，投資人鼓勵創業者大膽 去做同樣也助長了泡沫，很多項目在幾個月的時間就會估值翻2，3倍，如Uber，Snapchat上我也驚訝于他們的巨額融資規模。
那么這張圖就是講“新興技術炒作”周期，把各類技術按照技術成熟度和期望值分類，這是硅谷創業孵化器YCombinator 課程How to start a startup（http://startupclass.samaltman.com/） 提到。創新萌芽Innovation Trigger”、“期望最頂點Peak ofInflated Expectation”、“下調預期至低點Trough of Disillusion”、“回歸理想Slope ofEnlightenment”、“生產率平臺Plateau of Productivity”，越往左，技術約新潮，越處于概念階段；越往右，技術約成熟，約進入商業化應用，發揮出提高生產率的效果。縱軸代表預期值，人 們對于新技術通常會隨著認識的深入，預期不斷升溫，伴之以媒體炒作而到達頂峰；隨之因技術瓶頸或其他原因，預期逐漸冷卻至低點，但技術技術成熟后，期望又 重新上升，重新積累用戶，然后就到了可持續增長的健康軌道上來。今年和去年的圖對比顯示，物聯網、自動駕駛汽車、消費級3D打印、自然語言問答等概念正在處于炒作的頂峰。而大數據已從頂峰滑落，NFC和云計算接近谷底。
未來趨勢是什么？大家都很關心。我先提一個最近看的一部電影《Imitation Game》,講計算機邏輯的奠基者艾倫圖靈（計算機屆最高獎以他命名）艱難的一生，他當年為破譯德軍密碼制作了圖靈機為二戰勝利作出卓越貢獻，挽回幾千萬 人的生命，可在那個時代因為同性戀被判化學閹割，自殺結束了短暫的42歲生命。他的一個偉大貢獻就是在人工智能的開拓工作，他提出圖靈測試（Turing Test）,測試某機器是否能表現出與人等價或無法區分的智能。我們現在回到今天，人工智能已經有了很大進步，從專家系統到基于統計的學習，從支持向量機 到神經網絡深度學習，每一步都帶領機器智能走向下一個階梯。在Google資深科學家吳軍博士（數學之美，浪潮之巔作者），他提出當前技術發展三個趨勢，第一，云計算和和移動互聯網，這是正在進行時；第二，機器智能，現在開始發生，但對社會的影響很多人還沒有意識到；第三，大數據和機器智能結合，這是未來時，一定會發生，有公司在做，但還沒有太形成規模。他認為未來機器會控制98％的人，而現在我們就要做個選擇，怎么成為剩下的2％？http://chuansong.me/n/1089215 李開復在2015年新年展望也提出未來五年物聯網帶來龐大創業機會。
大數據入門，我們做個思考，以前有個國王很闊綽也很愛排場，有天他很高興想獎賞他的寵臣，然后說讓他來提任何獎勵，這個大臣給國王看下面這個棋盤，是個 8＊8的方格，如果我在每個標號的格子內放米粒，第一個格子放1粒米，后面的格子總是前面格子的兩倍。那么問題來了，如果我把整個棋盤放滿，需要多少米 粒？我們學過級數的話，可以快速做個演算，它的推演是 1 + 2 + 4 … + 2^63 ＝ 2^64 – 1 這個數字多大很多人沒印象，反正如果真的要兌現的話，這個國家肯定是破產了。其實我把這個棋盤分成上下兩半，在上一半總共需要的米粒是2^32, 這并不是個很大的數，其實前幾年計算機的32位就是那么大，但下半場就完全不一樣了，這是個平方級別的scale，我下面會給大家一個交代。現在大家也經 常聽到什么手機64位處理器，其實并無實際意義。
我們接著看這張曲線圖是信息時代的增長，其實在工業革命之前（1820年），世界人均GDP在1800年前的兩三千年里基本沒有變化，而從1820年到 2001年的180年里，世界人均GDP從原來的667美元增長到6049美元。由此足見，工業革命帶來的收入增長的確是翻天覆地的。這里面發生了什么， 大家可以去思考一下。但人類的進步并沒有停止或者說穩步增長，在發明了電力，電腦，互聯網，移動互聯網，全球年GDP增長 從萬分之5到2％，信息也是在急劇增長，根據計算，最近兩年的信息量是之前30年的總和，最近10年是遠超人類所有之前累計信息量之和。在計算機時代，有 個著名的摩爾定律，就是說同樣成本每隔18個月晶體管數量會翻倍，反過來同樣數量晶體管成本會減半，這個規律已經很好的match了最近30年的發展，并 且可以衍生到很多類似的領域：存儲，功耗，帶寬，像素。而下面這個是馮諾伊曼，20世紀最重要的數學家之一，在現代計算機、博弈論和核武器等諸多領域內有 杰出建樹的最偉大的科學全才之一。他提出(技術)將會逼近人類歷史上的某種本質的奇點,在那之后 全部人類行為都不可能以我們熟悉的面貌繼續存在。這就是著名的奇點理論。目前會越來越快指數性增長，美國未來學家Ray Kurzweil稱人類能夠在2045年實現數字化永生，他自己也創辦奇點大學，相信隨著信息技術、無線網、生物、物理等領域的指數級增長，將在2029 年實現人工智能，人的壽命也將會在未來15年得到大幅延長。
我們在回到現在，地球上至今的數據量從GB，TB，PB，EB到達ZB，我們之前提出的2^64就相當于16EB的大小
大數據的用途，所謂學以致用，大數據領域在各個行業都可以應用，這里舉出幾個有趣的例子，在Linkedin的時候，CEO提出經濟圖譜的概念，希望整合 用戶，公司，工作機會，技能，學校，帖子變成一個復雜而有蘊含無限可能的數字化社會。找對象，有個國外的極客，他抓取了dating網站的數據，根據有些 指標如地理，年齡，興趣，建立下面的3D模型找到真愛；例如阿里巴巴通過數據魔方（它們的大數據產品），提煉出消費跟女生胸部成正比的結論。在移動App 上，今日頭條通過你的個人社會化信息，建立起興趣圖譜推薦文章并且隨著你的使用會越來越聰明；在線教育領域：MOOC中的M就是大規模的意思；其他如互聯 網金融人人貸，通過大數據積累信用，釋放一些傳統金融體系下未被滿足而又廣泛存在的巨大需求，最近也是拿到1.3億美金的融資。硅谷有家 Wealthfront做大數據理財，23andMe提供個人基因組的“大數據“。等等
除了大數據，從另一個微觀角度如何看小，這就像相對論和量子力學，Google院士Jeff Dean給出了一些非常基本，但也是學計算機需要掌握的數字。在計算機體系結構里有個局部性原理（Locality）越往上的就越快，當然代價就是非常珍 貴，從寄存器到CPU L2 Cache, 從內存到Flash到磁盤到網絡，從連續讀到隨機讀，它們的速率都是相差數量級的。
這是2014年別人總結的Big Data公司列表，我們大致可以分成基礎架構和應用，而底層都是會用到一些通用技術，如Hadoop，Mahout，HBase，Cassandra，我在下面也會涵蓋。我可以舉幾個例子，在 分析這一塊，cloudera，hortonworks，mapr作為Hadoop的三劍客，一些運維領域，mangodb，couchbase都是 nosql的代表，作為服務領域AWS和Google BigQuery劍拔弩張，在傳統數據庫，Oracle收購了MySQL，DB2老牌銀行專用，Teradata做了多年數據倉庫。上 面的Apps更多，比如社交消費領域Google, Amazon, Netflix, 推ter, 商業智能：SAP，GoodData，一些在廣告媒體領域：TURN，Rocketfuel，做智能運維sumologic等等。最后還有個去年的新星 Databricks 伴隨著Spark的浪潮震撼Hadoop的生態系統。
對于迅速成長的中國市場，大公司也意味著大數據，BAT三家都是對大數據的投入也是不惜余力，我4年前在Baidu的的時候，就提出框計算的東東，最近兩 年成立了硅谷研究院，挖來Andrew Ng作為首席科學家，研究項目就是百度大腦，在語音，圖片識別大幅提高精確度和召回率，最近還做了個無人自行車非常有趣。騰訊作為最大的社交應用對大數據 也是情有獨鐘，自己研發了C++平臺的海量存儲系統。淘寶去年雙十一主戰場，2分鐘突破10億，交易額突破571億，背后是有很多故事，當年在百度做 Pyramid（按Google三輛馬車打造的金字塔三層分布式系統）有志之士，繼續在OceanBase創造神話。而阿里云當年備受爭議，馬云也懷疑是 不是被王堅忽悠，最后經歷了雙十一的洗禮證明了OceanBase和阿里云的靠譜。小米的雷軍對大數據也是寄托厚望，一方面這么多數據幾何級數增長，另一 方面存儲帶寬都是巨大成本，沒價值就真破產。
大數據相關技術，最緊密的就是云計算，我列出主要是Amazon Web Service和Google Cloud Platform，在國內還有阿里云，金山云，百度云，騰訊云，小米云，360云，七牛。。每個里面都是大量技術文檔和標準，從計算到存儲，從數據庫到消 息，從監控到部署管理，從虛擬網絡到CDN，把所有的一切用軟件重新定義了一遍。
我本人在Amazon 云計算部門工作過，所有還是比較了解AWS，總體上成熟度很高，有大量startup都是基于上面開發，比如有名的 Netflix，Pinterest，Coursera。Amazon還是不斷創新，每年召開reInvent大會推廣新的云產品和分享成功案例，在這里 面我隨便說幾個，像S3是簡單面向對象的存儲，DynamoDB是對關系型數據庫的補充，Glacier對冷數據做歸檔處理，Elastic MapReduce直接對MapReduce做打包提供計算服務，EC2就是基礎的虛擬主機，Data Pipeline 會提供圖形化界面直接串聯工作任務。
這邊還可以說一下Redshift，它是一種（massively parallel computer）架構，是非常方便的數據倉庫解決方案，就是SQL接口，跟各個云服務無縫連接，最大特點就是快，在TB到PB級別非常好的性能，我在工 作中也是直接使用，它還支持不同的硬件平臺，如果想速度更快，可以使用SSD的，當然支持容量就小些。
在數據庫領域，我就列出三種代表，一類是關系型數據庫管理系統，它的特點是A(Atomic), C(consistent), I(isolation), D(duration), 連起來就是ACID（酸） 簡單說就是支持事務回滾和外鍵關聯。而NoSQL是與之對應的Base（堿），所謂Basic 可用，為了擴大Scale，犧牲一些一致性和事務。而Google提出F1，希望解決在大規模數據的同時還要做到事務強一致性。在這里面都是非常常見的 NoSQL, 這些公司可能你都沒聽過，但它們都是融資過億，估值都非常高，在幾個billion以上。
我會花一些篇幅介紹Hadoop，首先看Hadoop從哪里開始的，不得不提Google的先進性，在10多年前，Google出了3篇paper論述分 布式系統的做法，分別是GFS, MapReduce, BigTable,非常NB的系統，但沒人見過，在工業界很多人癢癢的就想按其思想去仿作，當時Apache Nutch Lucene的作者Doug Cutting也是其中之一，后來他們被Yahoo收購，專門成立Team去投入做，就是Hadoop的開始和大規模發展的地方，之后隨著Yahoo的衰 落，牛人去了非死book, Google, 也有成立了Cloudera, Hortonworks等大數據公司，把Hadoop的實踐帶到各個硅谷公司。而Google還沒有停止，又出了新的三輛馬車，Pregel, Caffeine, Dremel, 后來又有很多步入后塵，開始新一輪開源大戰。
那么為啥Hadoop就比較適合做大數據呢？首先擴展很好，直接通過加節點就可以把系統能力提高，它有個重要思想是移動計算而不是移動數 據，因為數據的移動是很大的成本需要網絡帶寬。其次它提出的目標就是利用廉價的普通計算機（硬盤），這樣雖然可能不穩定（磁盤壞的幾率），但通過系統級別 上的容錯和冗余達到高可靠性。并且非常靈活，可以使用各種data，二進制，文檔型，記錄型。使用各種形式（結構化，半結構化，非結構化所謂的 schemaless），在按需計算上也是個技巧。
另一個問題，我們提到Hadoop一般不會說某一個東西，而是指生態系統，在這里面太多交互的組件了，涉及到IO，處理，應用，配置，工 作流。在真正的工作中，當幾個組件互相影響，你的頭疼的維護才剛剛開始。我也簡單說幾個：Hadoop Core就三個HDFS，MapReduce，Common，在外圍有NoSQL: Cassandra, HBase, 有非死book開發的數據倉庫Hive，有Yahoo主力研發的Pig工作流語言，有機器學習算法庫Mahout，工作流管理軟件Oozie，在很多 分布式系統選擇Master中扮演重要角色的Zookeeper。
這是Hortonworks提出的data platform,這個公司比較強勢，它有最多的Hadoop committee成員，是真正的標準制定者。而2。0就是由它們提出。在Hadoop 1。0之前，是0.16到0.19,0.20，還有一只是0。23進化成現在的2。0，應該說現在大致都是被2。0取代了。主要區別是 1.0只能支持MapReduce框架，資源和數據處理限制在一起。而2。0首先抽象出Yarn這個資源管理器，然后上層可以支持各種插件機制，便于擴 展，Hortonworks還研發了Tez作為加速引擎把一些相關任務合并共享或者并行來優化。
這個是Intel給出的Hadoop Stack，Intel也是個對技術前沿由追求的公司，雖然它主業是處理器，但在互聯網的時代，為了抓住一些軟件機會，它們也在積極融合，為生態系統做貢獻。
Cloudera是老牌Hadoop公司，成立了7，8年了，當年的Hadoop之父就是在那做首席架構，它提出的CDH版本是很多公司的穩定Hadoop版本，一般公司也不會自己去搭Hadoop最新版，否則出了Bug會很痛苦，它提供了一個打包方便部署。
下面的內容涉及技術細節甚至源代碼，可能有些枯燥，我也盡量深入淺出。我們先說HDFS，所謂Hadoop的分布式文件系統，它是能真正做到高強度容錯。 并且根據locality原理，對連續存儲做了優化。簡單說就是分配大的數據塊，每次連續讀整數個。如果讓你自己來設計分布式文件系統，在某機器掛掉還能 正常訪問該怎么做？首先需要有個master作為目錄查找（這里就是Namenode），那么數據節點是作為分割好一塊塊的，同一塊數據為了做備份不能放 到同一個機器上，否則這臺機器掛了，你備份也同樣沒辦法找到。HDFS用一種機架位感知的辦法，先把一份拷貝放入同機架上的機器，然后在拷貝一份到其他服 務器，也許是不同數據中心的，這樣如果某個數據點壞了，就從另一個機架上調用，而同一個機架它們內網連接是非常快的，如果那個機器也壞了，只能從遠程去獲 取。這是一種辦法，現在還有基于erasure code本來是用在通信容錯領域的辦法，可以節約空間又達到容錯的目的，大家感興趣可以去查詢。
接著說MapReduce，首先是個編程范式，它的思想是對批量處理的任務，分成兩個階段，所謂的Map階段就是把數據生成key, value pair, 再排序，中間有一步叫shuffle，把同樣的key運輸到同一個reducer上面去，而在reducer上，因為同樣key已經確保在同一個上，就直 接可以做聚合，算出一些sum， 最后把結果輸出到HDFS上。對應開發者來說，你需要做的就是編寫Map和reduce函數，像中間的排序和shuffle網絡傳輸，容錯處理，框架已經 幫你做好了。但據說google內部早不用這種，又有新的強大工具出現了。
HBase 就是對應的BigTable的克隆版，它是基于列的存儲，可以很好的擴展型，這里面出現了Zookeeper作為它高可靠性的來源，我們在分布式系統中經 常怕Single Point of Failure，它能保證在少于一半節點損害情況下，還是可以工作的。這里的region server是說把數據的key做范圍的劃分，比如region server1負責key從1到1w的，region server2負責1w到2w的，這樣劃分之后就可以利用分布式機器的存儲和運算能力了。
雖然MapReduce強大，但編寫很麻煩，在一般的工作中大家不會直接寫MapReduce程序。有人又開動大腦，簡化開發。Hive的簡單介紹，它主要是非死book開發，確實很容易上手，如果做data scientist，經常也要用到這個工具
我們還是看個基本的例子，看看到底怎么寫Hadoop的代碼，每個編程語言都有個hello world的版本，對應的Hadoop就是Word Count。需求很簡單，就是為文檔中的每個單詞統計詞頻，當然這個文檔如果很小，用PC上Linux命令就可以做到，問題是如果是1Billion以上 的文本呢？單機無法裝的下。這時候典型的思路就是分而治之：先對每個文檔片段做個Map，生成單詞到頻率（1）的對應，然后把同樣單詞（key）送入到同 一個reducer上面去，最后每個reducer加一下就拿到最后結果，是不是很簡單？
好，我們分別看下Java/Hive/Pig的版本，總體上Hive最精煉。
我們想MapReduce模型有什么問題？第一：需要寫很多底層的代碼不夠高效，第二：所有的事情必須要轉化成兩個操作，這本身就很奇怪，也不能解決所有的情況。那么下面就看看有么有什么可以做的更好的
我還是介紹一些Spark的起源。發自 2010年Berkeley AMPLab，發表在hotcloud 是一個從學術界到工業界的成功典范，也吸引了頂級VC：Andreessen Horowitz的 注資 AMPLab這個實驗室非常厲害，做大數據，云計算，跟工業界結合很緊密，之前就是他們做mesos，hadoop online, 在2013年，這些大牛（Berkeley系主任，MIT最年輕的助理教授）從Berkeley AMPLab出去成立了Databricks，引無數Hadoop大佬盡折腰，其實也不見得是它們內心這么想，比如Cloudera也有自家的 impala，支持Spark肯定會讓它自家很難受，但如果你的客戶強烈要求你支持，你是沒有選擇的。另外起名字也很重要，Spark就占了先機，它們 CTO說Where There’s Spark There’s Fire。它是用函數式語言Scala編寫，Spark簡單說就是內存計算（包含迭代式計算，DAG計算,流式計算 ）框架，之前MapReduce因效率低下大家經常嘲笑，而Spark的出現讓大家很清新。 Reynod 作為Spark核心開發者, 介紹Spark性能超Hadoop百倍，算法實現僅有其1/10或1/100。
為啥用Spark，最直接的就是快啊，你用Hadoop跑大規模數據幾個小時跑完，這邊才幾十秒，這種變化不僅是數量級的，并且是對你的開發方式翻天覆地 的變化，比如你想驗證一個算法，你也不知道到底效果如何，但如果能在秒級就給你反饋，你可以立馬去調節。其他的如比MapReduce靈活啊，支持迭代的 算法，ad-hoc query, 不需要你費很多力氣花在軟件的搭建上。如果說你用Hadoop的組建集群，測試，部署一個簡單任務要1周的時間，Spark可能只要一天。在去年的 Sort benchmark上，Spark用了23min跑完了100TB的排序，刷新了之前Hadoop保持的世界紀錄。
下面這個是跟Hadoop跟Spark在回歸算法上比較，在Hadoop的世界里，做迭代計算是非常耗資源，它每次的IO 序列畫代價很大，所以每次迭代需要差不多的等待。而Spark第一次啟動需要載入到內存，之后迭代直接在內存利用中間結果做不落地的運算，所以后期的迭代 速度快到可以忽略不計。
Spark也是一個生態系統，除了核心組建Spark，它也是可以跑在Hadoop上面，而它還提供了很多方便的庫，比如做流式計算，Spark Streaming，比如GraphX做圖的運算，MLBase做機器學習，Shark類似Hive，BinkDB也很有意思，為了達到高效，它允許你提 供一個誤差概率，如果你要求的精確度越低，它的運算速度就越快，在做一些模糊計算時像推ter的follower數目，可以提高效率。
所以總體來說，Spark是一個非常精煉的API，它提供常用的集合操作，然后本身可以獨立運行，或者在Hadoop Yarn上面，或者Mesos，而存儲也可以用HDFS，做到了兼容并包，敏捷高效。是不是會取代Hadoop或者成為Hadoop的下一代核心，我們拭 目以待！
說到一些工業實踐，我可以拿Linkedin舉例子，在Linkedin，有很多數據產品，比如People you may like, job you may be interested, 你的用戶訪問來源，甚至你的career path都可以挖掘出來。 那么在Linkedin也是大量用到開源技術，我這里就說一個最成功的Kafka，它是一個分布式的消息隊列，可以用在tracking，機器內部 metrics，數據傳輸。數據在前端后端會經過不同的存儲或者平臺，每個平臺都有自己的格式，如果沒有一個unified log，會出現災難型的O(m*n)的數據對接復雜度，如果你設定的格式一旦發生變化，也是要修改所有相關的。所以這里提出的中間橋梁就是Kafka，大 家約定用一個格式作為傳輸標準，然后在接受端可以任意定制你想要的數據源（topics),最后實現的線性的O(m+n)的復雜度。對應的設計細節，還是 要參考設計文檔 http://kafka.apache.org/ 這里面主要作者Jay Kreps，Rao Jun 出來成立了Kafka作為獨立發展的公司。
在Linkedin，Hadoop作為批處理的主力，大量應用在各個產品線上，比如廣告組。我們一方面需要去做一些靈活的查詢分析廣告主的匹配，廣告預測 和實際效果，另外在報表生成方面也是Hadoop作為支持。如果你想去面試Linkedin 后端組，我建議大家去把Hive, Pig, Azkaban(數據流的管理軟件），Avro 數據定義格式，Kafka，Voldemort 都去看一些設計理念，linkedin有專門的開源社區，也是build自己的技術品牌。http://data.linkedin.com/
那同學們如果問如何開始學習大數據，我也有一些建議，首先還是打好基礎，Hadoop雖然是火熱，但它的基礎原理都是書本上很多年的積累，像Unix設計 哲學，數據庫的原理，這里也推薦了一些重量級的書可以參考。其次是選擇目標，如果你像做數據科學家，我可以推薦coursera的data science課程，通俗易懂https://www.coursera.org/specialization/jhudatascience/1
學習Hive，Pig這些基本工具，如果做應用層，主要是把Hadoop的一些工作流要熟悉，包括一些基本調優，如果是想做架構，除了能搭建集群，對各個 基礎軟件服務很了解，還要理解計算機的瓶頸和負載管理，Linux的一些性能工具。最后還是要多加練習，大數據本身就是靠實踐的，你可以先按API寫書上 的例子，能夠先調試成功，在下面就是多積累，當遇到相似的問題能找到對應的經典模式，再進一步就是實際問題，也許周邊誰也沒遇到，你需要些靈感和網上問問 題的技巧，然后根據實際情況作出最佳選擇。
這邊列出一些參考資料，比如數據庫系統，Hadoop 最經典的the definitive guide, 我在知乎上也有分享http://www.zhihu.com/question/23655827/answer/29611595
還有一些科普或者管理書籍不錯我都一并推薦。
我的聯系方式和最后的話，謝謝！
本文來自董飛投稿。
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來自36大數據（36dsj.com)：36大數據