.. ，宿主腦闊疼

　“呀，這是蘇小木學長！”

　“在哪呢，在哪呢……”

　“哇，小木同學開車來上學了?”

　“這麽有錢的嗎?”

　“你怕是不知道小木學弟才拿了多少獎金吧?acm-icpc的總冠軍獎金都是美元為單位的。”

　“買個小大眾，問題不大的。”

　“小大眾?怎麽那麽像邁騰?要一二十萬吧?”

　“小木學長在校外供職於某公司，拿的是高工資，說不定還是公司給配的車呢！”

　“哇，小木學弟關車門的姿勢好帥！”

　“彎腰拿包的姿勢也好帥啊……”

　“……”

　蘇小木根本不知道就這短短的一兩分鍾的時間裡，就產生了這麽多的議論。

　倒是有感覺到不少灼熱、炙熱的視線。

　習以為常，並沒有太多的想法。

　很快就根據課表去了教室。

　如今不管是什麽樣的課程，哪怕是馬哲，蘇小木也會認真去聽。

　“其實不是知識限制了我的想象力。”

　“是知識面與偏見。”

　蘇小木喃喃自語。

　因為對歷史心存偏見，所以完全不看重歷史。

　卻不知道，哪怕所有的歷史都是由勝利者書寫的，那也是有參考意義的。

　看看蘇荷，並沒有專修歷史，但也對很多歷史事件信手捏來。

　就更不用說萬黛了。

　時間就在學習中飛快度過，論專注，蘇小木還是有點發言權的。

　上午的課程結束後，蘇小木並沒有回家或者去木數。

　而是去了張可教授的課題實驗室。

　…………

　…………

　蘇小木剛剛走進去，迎面就碰到正在操作台上搗鼓著什麽的譚凌抬頭。

　譚凌笑著道，“來了，小老弟。”

　“誒，學長。”蘇小木應了聲。

　“教授要1點30分才過來，他們也得一會才過來，你自己招呼，我還得忙一下。”譚凌說完就繼續忙自己的事情了。

　課題實驗室並不是每時每刻都有人忙。

　偶爾也會遇上沒人的時候，以及現在這樣，就譚凌孤零零的時候。

　蘇小木也是熟門熟路的人，自己找了個操作台坐下。

　很快，張可跟林唐等人一塊過來了。

　“呦，小木同學今天來挺早。”張可呵呵笑道。

　平時蘇小木來得都算比較晚的。

　畢竟本科階段，尤其是……本科才二年級，學業還是挺繁忙的，不像其他碩士階段和博士階段的學長學姐。

　大多數時間都是泡在課題研究上。

　蘇小木撓了撓頭，靦腆一笑。

　自從林唐知道蘇小木有女朋友後，明顯沒那麽開懷了。

　都不怎麽撩蘇小木了。

　只是簡單打了個招呼。

　一群人看著張可，大家都不知道今天張可突然召集大家過來做什麽。

　“今天找大家過來，是因為所有的課題前準備已經完全完成，譚凌，你先跟大家簡單說一下。”張可也沒多囉嗦，直接開始了正事。

　譚凌點頭，起身說道。

　“經過近一個月的準備，前期所有的相關知識儲備與小課題實驗研究已經全部完成，包括課題實驗所需的雲計算平台、存儲、實驗參考數據……等均已準備完成……”

　“……”

　張可接過話頭，“今天，我們便啟動『大數據·算法、主導數據與行為模型』課題。”

　張可的話語落下後，蘇小木等人都沒有太意外。

　這個大課題拖的時間挺長了。

　也是時候開始了。

　不過大家都有意無意的看了眼蘇小木，心裡都明白張可有很大概率是為了等蘇小木完成acm總決賽。

　沒等大家開口，張可問道，“你們覺得，什麽是大數據?”

　這個問題問出後，蘇小木、譚凌、林唐等人都陷入了沉思。

　張可教授要聽的肯定不是網絡上的那些爛而化之的回答。

　而是他們每一個人自己的總結。

　從生活中、從學習中、從自身經歷的方方面面進行總結歸納並給出答案……

　一般看來，大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。

　是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

　從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分，必須采用分布式架構，必須依托雲計算的分布式處理、分布式數據庫和雲存儲、虛擬化技術。

　同時大數據還需要特殊的技術，來有效處理大量的容忍經過時間內的數據。

　這些技術包括大規模並行處理數據庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。

　ibm也曾提出了大數據的特點:大量、高速、多樣、低價值密度、真實性。

　但，大家都不會簡單的從這些概念上的東西來進行回答。

　良久。

　譚凌開口道，“我認為大數據就是數量龐大的任意數據，甚至這些數據本身並沒有什麽卵用，而且還沒什麽價值，扔之可惜。”

　“當然，大數據其實始終貫穿著人類的歷史，從古至今的各種法例都能看到大數據的蹤跡。”

　“比如連環案件分析?”林唐插嘴道。

　也不知道林唐是不是最近看柯南看多了，張口就是連環案件。

　其他幾人各有回答。

　獨剩下蘇小木沉默不語。

　“小木同學，你來說說?”張可點了名。

　蘇小木簡單的答道，“說不好，我覺得大數據無非就是多維分析，最終針對的還是人。”

　“每個人都有每個人對大數據的理解，我們的課題只是從大數據出發，探索主導數據、行為模型的一個片段。”

　張可道。

　“大家可以通過課題，去找到每個人對大數據的新理解。”

　“硬件層面的準備基本完善，但軟件層面的部署還得我們親自來，首先是分布式文件系統，我們討論一下，是否直接使用hadoop實現的分布式文件系統:hdfs?”

　張可的問題引發了課題實驗組每個成員的意見發表。

　首先hdfs基本上是個通用的大數據分布式文件系統， 最重要的一點是設計就是用來部署在低廉硬件上的。

　包括hadoop，完全就是為了大數據而開發的程序。

　hadoop框架最核心的設計就兩點，hdfs和mapreduce。

　hdfs為海量數據提供了存儲方式，mapreduce為海量數據提供了計算。

　蘇小木試圖爭取了一下，“教授，如果我們課題的時間足夠長的話，不如我們試試自己實現，不借用hadoop，重新設計分布式文件系統、並行運算算法、並行處理數據庫這些。”

　“這樣一來，專業針對的就是課題本身的算法、主導數據與行為模型。”

　蘇小木的話是有道理的，當然也是有私心的……

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　2更。
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