Hadoop MapReduce 虽然已经可以满足大数据的应用场景，但是其执行速度和编程复杂度并不让人们满意。于是 UC Berkeley 的 AMP Lab 推出的 Spark 应运而生，Spark 拥有更快的执行速度和更友好的编程接口，在推出后短短两年就迅速抢占 MapReduce 的市场份额，成为主流的大数据计算框架。
Hadoop MapReduce 虽然已经可以满足大数据的应用场景，但是其执行速度和编程复杂度并不让人们满意”，这句话其实是错误的。这样说好像可以让你更加清晰地看到事物发展的因果关系，同时也可以暗示别人自己有洞察事物发展规律的能力。然而，这种靠事后分析的因果规律常常是错误的，往往把结果当作了原因。
我们常常意识不到问题的存在，直到有人解决了这些问题。
当你去询问人们有什么问题需要解决，有什么需求需要被满足的时候，他们往往自己也不知道自己想要什么，常常言不由衷。但是如果你真正解决了他们的问题，他们就会恍然大悟：啊，这才是我真正想要的，以前那些统统都是“垃圾”，我早就想要这样的东西（功能）了。所以顶尖的产品大师（问题解决专家），并不会拿着个小本本四处去做需求调研，问人们想要什么。而是在旁边默默观察人们是如何使用产品（解决问题）的，然后思考更好的产品体验（解决问题的办法）是什么。最后当他拿出新的产品设计（解决方案）的时候，人们就会视他为知己：你最懂我的需求（我最懂你的设计）。乔布斯是这样的大师，Spark 的作者马铁也是这样的专家。
不要直接提出你的问题和方案，不要直接说“你的需求是什么？”“我这里有个方案你看一下”。
直向曲中求，对于复杂的问题，越是直截了当越是得不到答案。迂回曲折地提出问题，一起思考问题背后的规律，才能逐渐发现问题的本质。通过这种方式，既能达成共识，不会有违常识，又可能产生洞见，使产品和方案呈现闪光点。
此文章为11月Day02学习笔记，内容来源于极客时间《从0开始学习大数据》，强烈推荐该课程
