贵州山区小学生和杭州程序员造了一枚火箭，这一活动有什么意义

山区小学生、程序员两者都是造火箭的门外汉，但有一个火箭梦，意义非常重大，以下是我个人认为的一些意义：对学生的意义：值得注意的是，他们是一群山区小学生，是充满好奇的年纪，对这个世界保持着期待，通过这次造火箭事件，学生们感受到科技的力量，科学的奥妙，同时，在制造火箭过程中，屡次失败后，经过不断求助、学习、改进，终于成功造一枚火箭，这是一件多么骄傲的事情，更何况，他们只是小学生，对很多专业知识与技术能力方面非常欠缺，他们难能可贵的是有憧憬、有想象、有动力，这是这群孩子的可贵之处。贵州山区不论是生活环境较差，学习资源还比较匮乏，他们对很多事物都感到新奇，他们勇于发问“能不能自己造箭”等问题，勇于解决问题。我相信，在这群孩子的心中，一定播下了科学的种子，产生了对科学的热爱，增强了他们对科技的求知欲，提高了他们的创造能力。因此，这件虽微不足道却能震惊世人的事情，它的影响力已经远远超乎我们的想象。对程序员的意义：该程序员没有想到，因为孩子们的发问，再加上自己的热情，作为“门外汉”的自己合作完成了一枚火箭，同时也少不了其它热心人士的帮助，我认为，通过这件事情，程序员一定很庆幸自己在完成孩子们的火箭梦路上做了回领路人，非常荣幸能帮助他们实现梦想，同时，也更坚定地要为自己的梦走下去。

对社会的意义：这是一件极具正能量的事件，告知了我们要有科学创新能力，敢于发问，敢于求知，敢于与失败作斗争。要心怀梦想，才能春暖花开。

想要创业，您至少需要考虑以下几个方面的问题：

1、考虑合适的创业项目。比如您是想从事餐饮行业、服装行业、互联网行业、教育行业还是其他行业；是以加盟的形式创业，还是独立经营；是经营网店还是实体店铺。同时还要考虑您选择的创业项目是否有发展前景，是否能够盈利。

2、考虑自身是否具备资质。比如，如果您想从事餐饮行业，是否有这方面的经验和必备知识。

3、考虑创业资金问题。任何创业都离不开创业资金，您是否已经准备好充足的资金。另外，任何创业都有失败的可能，您是否已经做好可能亏损的准备。

如果您正在创业，周转资金不足，那么可以尝试申请借款。现在有很多助力小微企业资金周转的信贷平台，记得一定要选择正规平台，比如度小满金融，额度高利率低，据了解度小满金融的信贷用户中，有七成是小微企业主，大品牌更安心。

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这是一篇科普性质的文章，希望能过用一个通俗易懂的例子给非计算机专业背景的朋友讲清楚大数据分布式计算技术。大数据技术虽然包含存储、计算和分析等一系列庞杂的技术，但分布式计算一直是其核心，想要了解大数据技术，不妨从MapReduce分布式计算模型开始。该理论模型并不是什么新理念，早在2004年就被Google发布，经过十多年的发展，俨然已经成为了当前大数据生态的基石，可谓大数据技术之道，在于MapReduce。

在进入到分布式计算技术这个概念之前，我们要先回顾一下传统计算技术，为了使计算机领域的相关概念能够生动形象深入浅出，我们要将计算机类比为人：

下面我们要用一个简单的案例，分析“人型计算机”是如何利用传统计算技术解决实际问题的。在开始之前，要增加一些限定，如同正常计算机的内存是有上限的，我们的“人型计算机”也存在记忆力的上限，这里我们假设一个“人型计算机”最多可以同时在“内存”中记住4种信息，例如：苹果、梨等四种水果的个数：

好了，背景知识已经足够了，让我们进入正题

首先，什么是分布式计算？简单点理解就是将大量的数据分割成多个小块，由多台计算机分工计算，然后将结果汇总。这些执行分布式计算的计算机叫做集群，我们仍然延续前文中人和计算机的类比，那么集群就是一个团队，单兵作战的时代已经过去，团队合作才是王道：

为什么需要分布式计算？因为“大数据”来了，单个计算机不够用了，即数据量远远超出单个计算机的处理能力范围：有时候是单位时间内的数据量大，比如在12306网上买票，每秒可能有数以万计的访问；也有可能是数据总量大，比如百度搜索引擎，要在服务器上检索数亿的中文网页信息。

实现分布式计算的方案有很多，在大数据技术出现之前就已经有科研人员在研究，但一直没有被广泛应用。直到2004年Google公布了MapReduce之后才大热了起来。大数据技术、分布式计算和MapReduce的关系可以用下图来描述，MapReduce是分布式计算在大数据领域的应用：

MapReduce模型是经过商业实践的成熟的分布式计算框架，与Google的分布式文件系统GFS、分布式数据存储系统BigTable一起，号称Google的大数据“三宝”，为大数据技术的发展提供了坚实的理论基础。但遗憾的是，谷歌并没有向外界公布自己的商业产品，而真正让大数据技术大踏步前进的是按照Google理论实现的开源免费产品Hadoop，目前已经形成了以Hadoop为核心的大数据技术生态圈。

让我们回到数扑克牌这个例子中，大数据时代的扑克牌问题是什么样子的？

我个人在查阅了一些资料、进行了一些实践以后，认为MapReduce的技术可以简单地用四字诀来总结：分、变、洗、合，分别代表“切分”、“变换”、“洗牌”、“合并”四个步骤：

下面来看如何用四字诀解决大数据扑克牌问题。

既然单个“人型计算机”无法完全处理完所有的扑克，那么我们就把扑克牌随机分成多份，每份扑克牌由一个“人型计算机”来处理，个数不超过单个计算机的处理上限，而且尽量让每份的数量比较平均。

这里我们要讲一下角色分工的问题，多台计算机合作，肯定要有角色分工，我们把负责数据切分的“人型计算机”可以理解为“指挥官”，“指挥官”一般只有一个（在实际中可能有多个），统筹调度之类的工作都归他管。负责执行具体运算任务的“人型计算机”则是“计算兵”，“计算兵”按照承担的任务不同分为“变计算兵”和“合计算兵”，前者负责第二步“变换“，后者负责最后一步“合并“。

“指挥官”在切分扑克牌之前，会先分配好“变计算兵”和“合计算兵”的数量，然后根据“变计算兵”的数量把扑克拆分成相应的份数，将每份扑克分给一个“变计算兵”，然后进入下一步。

每一个“变计算兵”都要对自己分得的每一张扑克牌按照相同的规则做变换，使得后续的步骤中可以对变换后的结果做处理。这种变换可以是加减乘除等数学运算，也可以是对输入数据的结构的转换。例如对于我们这个扑克牌问题来讲，目的是为了计数，所以可以将扑克牌转换为一种计算机更容易处理的数值结构：将每张扑克牌上贴一张小便签，这条小便签上写明了其个数为1。

我们把这种贴了标签的扑克牌叫做变种扑克牌。当在后续的步骤中统计牌型个数时，只需要把每个标签上的数字加起来就可以。有的朋友肯定会好奇为什么不让每个“计算兵”直接统计各自的所有牌型的扑克的个数，这是因为这种“映射变换”运算的本质在于将每张扑克牌都进行同一种相同规则的变换，统计个数的工作要留在最后一步完成。严格的流水化 *** 作，会让整体的效率更高，而且变换的规则要根据具体问题来制定，更容易适配不同种类的计算。

变换的运算完成之后，每个“变计算兵”要将各自的变种扑克牌按照牌型分成多个小份，每个小份要最终被一个指定的“合计算兵”进行结果合并统计，这个过程就是“洗牌”，是“变计算兵”将变换后的扑克牌按照规则分组并分配给指定的“合计算兵”的过程。

洗牌分两个阶段，第一阶段是每个“变计算兵”将变种扑克牌按照一定的规则分类，分类的规则取决于每个“合计算兵”的统计范围，分类的个数取决于“合计算兵”的个数。如上图所示，假设有3个“合计算兵”分别负责不同范围的牌型的统计，那么“变计算兵”需要根据每个“合计算兵”负责的牌型将自己的变种扑克牌分成3个小份，每份交给对应的“合计算兵”。洗牌的第二阶段，“合计算兵”在指挥官的指挥下，去各个“变计算兵”的手中获取属于他自己的那一份变种扑克牌，从而使得牌型相同的扑克牌只会在一个“合计算兵”的手上。洗牌的意义在于使相同牌型的变种扑克牌汇聚在了一起，以便于统计。

“合计算兵”将手中的变种扑克牌按照相同的计算规则依次进行合并，计算规则也需要根据具体问题来制定，在这里是对扑克牌上标签的数值直接累加，统计出最终的结果。

然后所有的“合计算兵”把自己的计算结果上交给“指挥官”，“指挥官”汇总后公布最终统计的结果。

ok，“分变洗合”四字诀介绍完毕，完整过程如下：

分布式处理技术在逻辑上并不复杂，但在具体的实现过程中会有很多复杂的过程，譬如“指挥官”如何协调调度所有的“运算兵”，“运算兵”之间如何通信等等，但对于使用MapReduce来完成计算任务的程序员来讲，这些复杂的过程是透明的，分布式计算框架会自己去处理这些问题，程序员只需要定义两种计算规则：第二步中变换的规则和第四步中合并的规则。

正所谓大道至简，万变不离其宗，理解了MapReduce就理解了大数据分布式处理技术，而理解大数据分布式处理技术，也就理解了大数据技术的核心。

如果你还没有理解或者发现了文中的逻辑漏洞，欢迎留言讨论。

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