一.抓住機會
大學期間，我利用課餘時間報過很多社會上的培訓，比如管理，創業，技術等等，也結交了很多年輕的創業者，有的朋友甚至剛剛要步入大學校園。
在我工作幾年以後，偶爾翻開朋友圈，發現有極少數的創業朋友能真正堅持下來，實現了經濟的獨立。
而大部分的朋友，由於缺乏正確的指引，東打一槍，西打一槍，在外人看來充滿了創業者的激情，但是創業的專案最終都難以實現商業價值。
不積跬步無以至千里，可是如果方向錯了，再多努力似乎也沒有用。
阿里巴巴有句話說“方向對了，路就不怕遠”，雷軍也說過“不要用你戰術上的勤奮，掩蓋你戰略上的懶惰”。
這兩句話都啟發我們，要找好方向、發現趨勢，不要為了努力而努力，要為了目標和價值而努力。
而王興則更加直言不諱：“很多人為了放棄思考，什麼事情都幹得出來”。
說了那麼多，我們回頭看看Hadoop的發展歷程。
從2004年Google發表論文，到2008年Hadoop成為Apache的開源專案，歷時4年。當時世界上那麼多搜尋引擎公司似乎都對這件事熟視無睹，Yahoo、百度、搜狐（搜狐曾經是一家搜尋引擎公司），都任由這個機會流失。只有 Doug Cutting 把握住機會，做出了Hadoop，開創了大資料行業，甚至引領了一個時代。
所以，我們能從Hadoop中學到的第一個經驗就是識別趨勢、把握機會。
有的時候，我們不需要多麼天才的思考力，也不需要超越眾人去預見未來，我們只需要當機會到來的時候，能夠敏感地意識到機會，全力以赴付出你的才智和努力，就可以脫穎而出了。
二.主從架構
我們可以發現Hadoop幾個主要技術的架構設計都有相似性，它們都是一主多從的架構方案：
HDFS，一個NameNode，多個DataNode；
MapReduce，一個JobTracker，
多個TaskTracker；
Yarn，一個ResourceManager，
多個NodeManager。
事實上，很多其他大資料技術都是這樣的架構方案：
Storm，一個Nimbus，多個Supervisor；
Spark，一個Master，多個Slave。
大資料因為要對資料和計算任務進行統一管理，所以和網際網路線上應用不同，需要一個全域性管理者。而線上應用因為每個使用者請求都是獨立的，而且為了高效能和便於叢集伸縮，會盡量避免有全域性管理者。
所以我們從Hadoop中可以學到大資料領域的一個架構模式，也就是集中管理，分佈儲存與計算。利用這種架構方案，我們同樣可以搭建一個我們自己的分散式應用。
三.要做技術的主人
最後我希望我們新時代所有的大資料開發者，我們使用Hadoop等大資料技術之前，一定要要先了解它們、學習它們的思想、掌握它們的技巧，而不是當別人交給我們的需求時候我們才去查詢資料。
我們一定要要做工具的主人，而不是工具的奴隸，不能每天被工具的各種問題牽著走。
雖然現在的大資料專案都建立於Hadoop，Spark等大資料技術之上，但我們最終的目標是要超越這些技術，打造適合自己業務場景的大資料解決方案。
