近年來，
隨著電腦性能的提升和互聯網資訊的大爆發，
大資料和雲計算這兩個詞已經火遍了全球，
越來越多的企業和技術人員轉入所謂的“大資料”領域。
那麼大資料和雲計算到底是什麼呢？為什麼這麼多人要拼命的擠入這個領域？轉入這個領域真的會給他們帶來前所未有的商機和利益嗎？此領域未來的發展前景究竟會怎樣？
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我們先來看看在很多人眼中的大資料。
很多培訓機構在招生時，
總是會大吹特吹的說，
來我們這裡吧，
你可以學習到IT領域中最前沿的技術，
其中就包括了“大資料”技術；很多企業在招聘員工時也提出：要求懂得“大資料”相關前沿技術，
甚至更明確的提到“會使用Hadoop、MapReduce等相關技術的人員優先考慮。
”就目前的多數IT企業來說，
他們所提到並使用的“大資料”技術都是在一些Linux系統上（RedHat、CentOS、UbuntuServer等）使用Hadoop、MapReduce、Kafka、Zookeeper、Flume、Storm等這些相關的工具。
對他們而言，
在Linux系統上能夠把這些大資料相關工具的使用環境搭建起來，
能跟指定的業務系統關聯，
使用並存儲這些業務資料就是所謂的“大資料”。
對很多人而言這個過程並不簡單。
因為Linux系統對他們來說非常陌生，
在Linux系統上搭建一套完整的大資料處理環境就變得更加困難了，
其中涉及到多台伺服器的訪問和通訊，
設置使用金鑰登錄來替代密碼登錄，
需要配置每一台伺服器的防火牆規則，
配置各個軟體的運行環境和運行參數……但值得慶倖的是現在的網路資源非常豐富，
我們可以很方便的在網上找到相關的資料，
並按照指定的步驟完成這些複雜的工作。
然而，
“在Linux系統搭建大資料處理環境”這一工作真的有很高的技術含量嗎？不見得，
對於一個Linux的長期使用者來說，
這不過是在多台伺服器上安裝和配置軟體，
這些內容在日常工作時也常常使用，
並沒有什麼特別之處。
對大資料利用其實是要製作一系列有著人工智慧的電腦，
來對我們的工作和生活做各式各樣的分析與預測。
當然，
這並不是一個簡單的工作（參見《機器學習筆記》），
我們需要不斷的學習相關知識，
並將這些技術充分的運用到實際問題中。
就目前的大資料存儲和計算而言，
Hadoop是一個很優秀的分散式大資料存儲系統，
而MapReduce則負責將一個複雜的過程分解成多個簡單的過程交付多台伺服器並行處理，
這些工具已經被非常專業的團隊研發出來了，
我們要做的不只是要使用好它們，
更要在這個基礎上將大資料的真正價值挖掘出來。
無論是機器學習還是深度學習，
或是目前很流行的語音辨識和機器視覺，
這些技術都離不開大資料和雲計算，
智慧演算法、大資料的訓練與預測才是它們背後的技術根基，
如果我們只把“學會使用那些大資料處理軟體”當做目標的話就與真正的技術背道而馳了。
人工智慧必將引領下一次技術革命，
然而並非總是會水漲船高，
在浪潮之巔，
那些腐朽破舊的小船將會被捲入海底，
而乘風破浪的終究是那些製作精良的遊輪和母艦。
風口之上，
豬也會飛上天，
但不要高興的太早，
別忘了飛得越高，
摔的越重。
可以在藍天白雲間自由穿梭的一定是那些真正學會了飛翔的人們。
