在某大型公司做大数据四年多，一直在大数据门口转悠，感觉自己从未迈进去过这个大门。

　　数据清洗，降低二次开发成本，将传输的速度达到极致，同时做到不丢数据。说起来简单，但是放在四年前，从0做到1还是很不简单的。java、javascipt，tomcat，SSH，Hadoop，Mapreduce，spark，hive。。。。这些不断出现的工具，构建了一个能将各处的杂乱数据，最终汇总到一起的工具。

　　曾经有个人看到我们的配置、调度、运行监控界面时，问了我一句：你们这个界面化配置和运维挺不错的，比Hadoop的强多了；我自己是不是弄几个开源软件组合一下，也可以玩出来？我将我知道的几个不错的开源都告诉他了，他完全可以自己去试试，花钱和不花钱的差距。

　　但是，毕竟已经做了四年。虽然我们可以不断用新的底层引擎，虽然我们可以把界面不断的互联网化，虽然我们可以浏览器化。但是，为什么其他厂商不愿意做？因为投入产出比不高。而且，随着时间的推移，底层的开源软件，已经越来越简单。比如spark在小数据量的上的处理速度，以及提供的很多原生的数据转换接口等等，完全可以让其它团队来弯道超车。

　　这一年，我要好好考虑下，放下那些学会的流程，那些熟悉的代码。重新学习一些新的框架，来看看自己这四年来，真正沉淀了哪些。

大数据平台－－没有数据的平台