在大数据的背后，我们无法直接目击的是超乎想象的大量数据，它们来自你无法预料的不同地方，不同的时刻，来自与人或者机器，它们的行为会混杂在一起，但有时又会出现“分歧”。大数据的种种挑战，大家可能已经耳熟能详。但请牢记，解决这些突破传统的问题就是我们的工作职责。
如何选择，如何统一
在语言和架构上，大数据和以往的网站开发，移动开发不一样，不是指具体的工具，而是大数据需要选择的太多。
首先是确定语言，网站开发无外乎JS,PHP或后端JAVA，移动开发更是大统的两种语言。而大数据？我是JAVA程序员起码，进入大数据后还掌握了SCALA和PYTHON，变得博而不精，因为哪怕只有一种语言都可以承担起大数据，但承担不好整个大数据。各行各业的公司都想轻松利用大数据，不需要太多的成本。如果你是负责人，就不得不考虑这个问题。要考虑公司已有的语言和第三方的语言，JAVA是个轻松的选择，应该它各方面都比较成熟，而且也适合团队协助。但它也未必一劳永逸，最主要的，它的人力成本不低，你需要供养一个大团队。而且如何与使用其它语言的合作方对接是同样要处理的问题。像SCALA和GO有明显的优势，但招聘和培训是个全球问题。
从我们自身出发，我们应该如何应对呢？其实大数据工程师是没有什么选择权的，这是个百家争鸣的大时代，由出生决定选择和路线。国内大公司多数是JAVA的大团队，万能且可靠可控，自己可以再捣鼓下SCALA。周边团队也职责清晰，跨语言的需求也不大或者稳定。而其它公司需要的是一条龙服务，这时就需要灵活了。多语言跨语言是必须的，Python一般是必需品，上手快开发快应对场景也广，和科学家合作或兼职科学家也直接方便。和其它语言更密切相关的是SDK，这个无法强求，什么时候来，来不来多留就好。还需要多扩展，看公司的主要领域，哪种语言更好，得保持互相学习和培训。总结来说，多语言是王道。
其次是架构和挑选“工具”。其它工程师对大数据的第一印象就是工具，这是无可厚非的。大数据的landscape里的图标就和你现在看到的字体一样大，每年还在缩小一个px。商用的开源的孵化的一大批，学全是不可能的，这辈子都不可能涉及完这个landscape的，哪怕最大的几个图标的掌握也不可能一年两年实现。公司需求变化快，调研和落地同一个deadline，想想就头痛。架构也是，一代接一代，是否追逐最新的架构，Kappa如何？一步到位，根治问题。
具体的工具和选择我无法细说。一个建议，先划分清楚自己和公司的领域，需求硬不硬，公司需求的收益和成本能不能平衡。百花齐放的landscape，要不想乱花迷眼，自然是想清楚自己是要采药，别想采花。要明白大数据不是单个领域，可以按照landscape的划分来采购，不是最紧急最基础的领域千万别留步。最核心的组件都要熟悉，毕竟原理和理念都是最经典的，对新组件的入手会很有帮助。架构也是，合适最重要，如果没有一个不求汇报的金大腿，简洁些比求新求全好，历史债务是不可避免的，首先实现最小的需求，启动组件最小的功能。最后要做好心理准备，“不计较全面不计较白费功夫”，走上架构师的同行共勉。
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