學生黨以及很多沒設計過大數據開發的小伙伴呢，都對大數據這么一個領域感到非常非常的好奇非常非常的神秘，我今天就非要戳穿給你們看。
1、對，我們做大數據的也寫普通的 Java 代碼，寫普通的 SQL。
比如 Java API版的 Spark 程序，長得跟 Java8 的Stream API 一樣一樣的。
JavaRDD lines = sc.textFile("data.txt");
JavaRDD lineLengths = lines.map(s -> s.length());
int totalLength = lineLengths.reduce((a, b) -> a + b);
再比如，刪除一個 Hive 表。
DROP TABLE pokes ;
2、對，Hadoop 、Spark 、Hive 的啟動和機器運維都跟一個普通的 Java 應用和數據庫沒什么區別。
比如啟動hdfs
bash ./start-dfs.sh
比如啟動yarn
bash ./start-yarn.sh
比如啟動hive
bash ./hive
完事了，有啥神秘的????不就是配一堆所有系統都有的配置嗎?
3、對不起，沒有一門叫數據倉庫的技術。
數據倉庫是一個集結了某個范圍內所有經過清洗的統一的數據存儲、分析的地點，并沒有一門叫數據倉庫的技術。
在實戰中，美國站群服務器 亞洲服務器，我們一般會使用 Hive 來當數據倉庫的載體，在沒有大數據基礎架構的公司也會使用各種傳統 DB 來當數據倉庫的載體，所以不要再說什么你要學習數據倉庫 ok ? 要學 Hive 就說要學 Hive，要學數據治理就說要學數據治理。
4、對，我們大數據就是死寫SQL的，但腦回路跟你們不一樣
你們寫 SQL 優先想功能，我們寫SQL優先想這他媽能不能跑出來。 你們寫 SQL 可以一直調一直調，我們寫 SQL 要想好久才調一次，域名注冊，連機器是什么跑的都要想清楚。 你們寫 SQL 壓根不管數據分布，我們寫 SQL 第一件事就是他媽不會數據傾斜吧? 你們寫 SQL 用都能直接寫，我們寫 SQL 前要寫一萬個 SQL 做數據清洗。
5、對，10倍，100倍，100萬倍 的數據增長我們就需要一直改方案，改改改。
你的 SQL 在10倍量下能跑，在100萬倍下，你可能要付出非常久非常久的思考和努力才能基本跑出來，比如一個簡單的去重統計。
你的SQL count(1) group by 一下就出來了。
我的如果寫得跟你一樣我估計這輩子都出不來結果了。
不解釋了，大數據計數系列了解一下。
大數據計數原理1+0=1這你都不會算(十)No.77
6、Spark 很快，但 Spark 也很慢
Spark是純內存計算，但Spark也是批量計算，其中存在的缺陷你們思考一下，對比一下 FLink 這類純流式計算。
7、即使你有100T數據，你也不是在做大數據。
第一數據存儲占用空間大不代表就是大數據，第二即使你數據量級夠思維不對你也不是在做大數據。
8、大數據跟機器學習是一家，壓根離不開
你可能永遠也不會知道 分而治之，統計學，概率論 在這兩個學科的統一性和重要性。
