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打个比方,我们是个厨子,告诉吃客,我的特长在于做三样:鸡、鸭、鱼,但是是川味的、还是淮扬风味的;作料是花椒多点、还是需要海鲜吊鲜,鸭要柴鸭还是南京桂花鸭;以及由此导致的流程——是先炖后煮还是先炸后溜,等等,并没有深入的去思考——要知道,对于一个专业的厨师,其实无论是鸡还是鱼,在他眼里都是肉,这个本身不是最重要的;而由选材、配料、烹制工艺、口味、作料等这些因素,决定了产品的本质与定义。

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生产环境里面如果数据量不大,大数据平台就显得有点over design了,此时我们有更多的选择。首选,仍然是Spark平台,不过我们不需要分布式的容器YARN和分布式数据分发的路由Kafka了。为什么首选还是Spark呢?因为我们要考虑扩展,现在数据量不大,不代表以后数据量不大。这也是我参与的一些小型数据分析项目也是选择Spark的原因。当然我觉得还有一些原因是Spark同时支持了Python, Java, Scala和R。这降低了很多程序员的参与门槛。我参与的Spark项目中,开发语言主要是Java和Scala。Python没有选择是因为一些速度的原因和系统其它部分都是用Java写的。

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