第一章 基础概述
1.1 基于现状的一些思考
在过去十几年里，随着互联网产业的普及和高速发展，各种格式的互联网数据也呈现爆炸性增长之势。与此同时，在数据应用的另一个重要领域：商业和科学计算，在各种新兴技术和产业需求的推动下，对数据存储和计算要求也日益提高，并且对计算数据的准确性和精度也远高于互联网数据。而在这些现象的背后，当前的数据计算早已经突破MB量级，GB成为常态，TB变得流行，正在向PB迈进的时候，面对如此庞大的数据量，如果管理和使用它们，满足各种计算需求，发现和筛选其中有价值的信息，通常以提高芯片性能，增加内存、磁盘的做法，已经变得越来越难以为继，甚至不可行。在这种背景下，以网络和网络通信技术为基础，将分散在不同地理位置的计算机连接起来，组成空间上分散、逻辑上统一的计算机集群，就成为实施大规模数据处理的必需选择。
计算机集群的优势在于：它强调整体的处理能力，每台计算机做为一个节点参与处理过程，承担其中一部分处理任务，处理能力的强弱由全部节点来共同决定。这种工作模式极大地发挥出集体的力量，使得单台计算机的处理性能变得不再重要。并且因为网络的连接，每台计算机随时可以加入或者撤离计算过程。这种类似U盘“热插拔”的功能，使得计算机集群在运行过程中可以动态地调整自己的计算能力，赋与了集群计算近乎无限增长的可能，这是传统的集中式计算无法比拟的。同时因为不再追求单台计算机的处理性能，在采购硬件设备时，可以根据实际需要酌情考量，为节约成本提供了选择的空间。
但是必须看到，正如硬币的两面一样，集群计算在提供了前所未有的处理能力的同时，也有它与生俱来的许多问题。
首先由于连接的节点众多且分散，集群的组织结构变得十分庞大。个体硬件品质良莠不一，网络线路、通信设备、计算机之间的连接和通信过程存在着大量的不确定性，硬件设备本身、设备与设备、设备与外界环境，彼此互相交叉影响。在这样的条件下，保证每台设备完全稳定运行已无可能，解决计算机集群在不安定状态下的稳定存储和计算成为首要要求。
另外，与单台计算机的数据处理根本区别是，集群的数据处理是一个分散的计算过程。它在前端受理大量的请求任务，然后将这些任务分配到后端众多的计算机上去执行。一个高效并且合理的分布计算算法成为必须。这个算法需要解决的问题包括：任务分配、过程调度、故障容错、数据筛选、数据平衡、数据汇总等诸多环节的工作，最终形成与集中计算一样的数据处理结果。这个过程十分复杂。
数据管理益变得重要。在成批量并行处理的数据队列中，要保证完全正确的处理结果，任何单点上的数据都不能遗漏。这需要感知每个数据的存在，确定数据的物理位置，验证数据的可用性和正确性，即使在故障状态下，仍然需要保证计算过程的正常进行。这是数据处理的基本要求。
但是，随着数据储量的不断增加，另一个现象开始凸显出来，并且已经不容忽视：当前的各种数据已经越来越超越数字内容本身，逐渐演变成一种资产，其中蕴藏和可能产生的价值有时候往往不可估量。如何保护好这些数据只被数据所有人拥有，而不会受到外来的侵犯，成为必须要解决的问题。
更重要的一项来自用户体验。没有人会喜欢一个复杂、繁琐、难以维护的系统。相反，一个人机界面友好、容易操作和管理的产品更容易受到用户青睐。这需要在产品设计阶段做很多工作，综合考量产品的应用范围、处理效率、运营成本，以及用户的使用行为和习惯，做出必要的取舍，辅以技术实现，才能获得良好的用户体验。
当能够提供的硬件基础设施已经固定，各种应用需求还在不断发展和变化中，如何适应这种变革的趋势，贴近用户的使用需求，开发出用户满意的产品，以上种种，都是大数据软件设计者们需要思考的问题。