在千锋郑州大数据培训班已经学习了两个多月了，我渐渐地适应了这里高强度的学习生活。一阶段JavaSE结束后，我们开始学习Hadoop的相关内容，我了解了大数据方面的就业方向和未来的主要工作内容，也明白了基础和学习方法的重要性。

　　大数据主要侧重于数据的处理，流数据、批量数据、图计算等。在数据处理过程中，批量的数据处理的代表工具是Hadoop，流数据的数据处理代表的是Storm技术，而图计算这种密集型的代表是Spark，Spark对于迭代算法的处理很有效。

　　Hadoop的模块可大致分为cluster，mapreduce，hdfs，yarn。mapreduce是一种分布式运算的框架，可以帮助我们来实现一些分布式运算，对数据进行分析和处理。hdfs的作用是在存储文件对大型文件进行切块，保存在服务器中的不同节点，然后当我们需要的时候来找到这些文件。

　　无论是Hadoop还是Spark的架构原理都侧重于分为三部分：资源的管理、服务计算状态的监控、服务的运行。把数据处理、数据处理监控和资源管理分开，可以更容易地进行分布式系统的扩展。现在我已经学会了搭建Linux上的Hadoop服务器和Windows版Hadoop，方便我们测试代码，而这个阶段的理论知识非常多，代码反而相对较少。

　　我认为，学习是一个循序渐进的过程，不仅是学习上，生活也需要自己的调整。作息时间对学习的影响很大，不仅是生理上的过程，学习思维的跟进是一个微妙的的东西，搞好了学习效率奇高，反之痛苦缓慢，而影响学习的正是这个东西。

　　当你调整了状态，会明显感觉到学习有了兴趣，但是自信心也会遭受打击，但是不要气馁，如果把自己的感受忘掉，会有一种很好的冲刺感，可以进行更多的尝试，虽然那很乏味，但自己可以在乏味中寻找乐趣，不断的进行这样的冲刺，也会有更好的收获。

　　在接下来的日子里，我会好好学习，天天向上，要对得起自己时间、精力的付出，期待未来找到一份高薪工作!

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