1、对，我们做大数据的也写普通的 Java 代码，写普通的 SQL。
比如 Java API版的 Spark 程序，长得跟 Java8 的Stream API 一样一样的。
JavaRDD<String> lines = sc.textFile("data.txt");
JavaRDD<Integer> lineLengths = lines.map(s -> s.length());
int totalLength = lineLengths.reduce((a, b) -> a + b);再比如，删除一个 Hive 表。
DROP TABLE pokes;
2、对，Hadoop 、Spark 、Hive 的启动和机器运维都跟一个普通的 Java 应用和数据库没什么区别。
比如启动hdfs
bash ./start-dfs.sh
比如启动yarn
bash ./start-yarn.sh
比如启动hive
bash ./hive
完事了，有啥神秘的？？？？不就是配一堆所有系统都有的配置吗？
3、对不起，没有一门叫数据仓库的技术。
数据仓库是一个集结了某个范围内所有经过清洗的统一的数据存储、分析的地点，并没有一门叫数据仓库的技术。
在实战中，我们一般会使用 Hive 来当数据仓库的载体，在没有大数据基础架构的公司也会使用各种传统 DB 来当数据仓库的载体，所以不要再说什么你要学习数据仓库 ok ? 要学 Hive 就说要学 Hive，要学数据治理就说要学数据治理。
4、对，我们大数据就是死写SQL的，但脑回路跟你们不一样
你们写 SQL 优先想功能，我们写SQL优先想这他妈能不能跑出来。
你们写 SQL 可以一直调一直调，我们写 SQL 要想好久才调一次，连机器是什么跑的都要想清楚。
你们写 SQL 压根不管数据分布，我们写 SQL 第一件事就是他妈不会数据倾斜吧？
你们写 SQL 用都能直接写，我们写 SQL 前要写一万个 SQL 做数据清洗。
5、对，10倍，100倍，100万倍 的数据增长我们就需要一直改方案，改改改。
你的 SQL 在10倍量下能跑，在100万倍下，你可能要付出非常久非常久的思考和努力才能基本跑出来，比如一个简单的去重统计。
你的SQL count(1) group by 一下就出来了。
我的如果写得跟你一样我估计这辈子都出不来结果了。
不解释了，大数据计数系列了解一下。
6、Spark 很快，但 Spark 也很慢
Spark是纯内存计算，但Spark也是批量计算，其中存在的缺陷你们思考一下，对比一下 FLink 这类纯流式计算。
7、即使你有100T数据，你也不是在做大数据。
第一数据存储占用空间大不代表就是大数据，第二即使你数据量级够思维不对你也不是在做大数据。
8、大数据跟机器学习是一家，压根离不开
你可能永远也不会知道 分而治之，统计学，概率论 在这两个学科的统一性和重要性。
9、对不起，你别以为大数据只有 Hadoop，大数据技术栈广和深得你几乎不可想象。
你以为你学完了，完全不可"棱"。
https://mp.weixin.qq.com/s/ynz-mLlyO052LxyhbyovAw
大数据从大量、快速变化、多种特征、低价值数据中得到不可替代的价值，其挑战和难点不少，现在不少重复的数据处理工作要人来做，需要有工具自动化思维来变革。