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“呀,这是苏小木学长!”

“在哪呢,在哪呢……”

“哇,小木同学开车来上学了?”

“这么有钱的吗?”

“你怕是不知道小木学弟才拿了多少奖金吧?ACM-ICPC的总冠军奖金都是美元为单位的。”

“买个小大众,问题不大的。”

“小大众?怎么那么像迈腾?要一二十万吧?”

“小木学长在校外供职于某公司,拿的是高工资,说不定还是公司给配的车呢!”

“哇,小木学弟关车门的姿势好帅!”

“弯腰拿包的姿势也好帅啊……”

“……”

苏小木根本不知道就这短短的一两分钟的时间里,就产生了这么多的议论。

倒是有感觉到不少灼热、炙热的视线。

习以为常,并没有太多的想法。

很快就根据课表去了教室。

如今不管是什么样的课程,哪怕是马哲,苏小木也会认真去听。

“其实不是知识限制了我的想象力。”

“是知识面与偏见。”

苏小木喃喃自语。

因为对历史心存偏见,所以完全不看重历史。

却不知道,哪怕所有的历史都是由胜利者书写的,那也是有参考意义的。

看看苏荷,并没有专修历史,但也对很多历史事件信手捏来。

就更不用说万黛了。

时间就在学习中飞快度过,论专注,苏小木还是有点发言权的。

上午的课程结束后,苏小木并没有回家或者去木数。

而是去了张可教授的课题实验室。

…………

…………

苏小木刚刚走进去,迎面就碰到正在操作台上捣鼓着什么的谭凌抬头。

谭凌笑着道,“来了,小老弟。”

“诶,学长。”苏小木应了声。

“教授要1点30分才过来,他们也得一会才过来,你自己招呼,我还得忙一下。”谭凌说完就继续忙自己的事情了。

课题实验室并不是每时每刻都有人忙。

偶尔也会遇上没人的时候,以及现在这样,就谭凌孤零零的时候。

苏小木也是熟门熟路的人,自己找了个操作台坐下。

很快,张可跟林唐等人一块过来了。

“呦,小木同学今天来挺早。”张可呵呵笑道。

平时苏小木来得都算比较晚的。

毕竟本科阶段,尤其是……本科才二年级,学业还是挺繁忙的,不像其他硕士阶段和博士阶段的学长学姐。

大多数时间都是泡在课题研究上。

苏小木挠了挠头,腼腆一笑。

自从林唐知道苏小木有女朋友后,明显没那么开怀了。

都不怎么撩苏小木了。

只是简单打了个招呼。

一群人看着张可,大家都不知道今天张可突然召集大家过来做什么。

“今天找大家过来,是因为所有的课题前准备已经完全完成,谭凌,你先跟大家简单说一下。”张可也没多啰嗦,直接开始了正事。

谭凌点头,起身说道。

“经过近一个月的准备,前期所有的相关知识储备与小课题实验研究已经全部完成,包括课题实验所需的云计算平台、存储、实验参考数据……等均已准备完成……”

“……”

张可接过话头,“今天,我们便启动大数据·算法、主导数据与行为模型课题。”

张可的话语落下后,苏小木等人都没有太意外。

这个大课题拖的时间挺长了。

也是时候开始了。

不过大家都有意无意的看了眼苏小木,心里都明白张可有很大概率是为了等苏小木完成ACM总决赛。

没等大家开口,张可问道,“你们觉得,什么是大数据?”

这个问题问出后,苏小木、谭凌、林唐等人都陷入了沉思。

张可教授要听的肯定不是网络上的那些烂而化之的回答。

而是他们每一个人自己的总结。

从生活中、从学习中、从自身经历的方方面面进行总结归纳并给出答案……

一般看来,大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分,必须采用分布式架构,必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

同时大数据还需要特殊的技术,来有效处理大量的容忍经过时间内的数据。

这些技术包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

IBM也曾提出了大数据的特点:大量、高速、多样、低价值密度、真实性。

但,大家都不会简单的从这些概念上的东西来进行回答。

良久。

谭凌开口道,“我认为大数据就是数量庞大的任意数据,甚至这些数据本身并没有什么卵用,而且还没什么价值,扔之可惜。”

“当然,大数据其实始终贯穿着人类的历史,从古至今的各种法例都能看到大数据的踪迹。”

“比如连环案件分析?”林唐插嘴道。

也不知道林唐是不是最近看柯南看多了,张口就是连环案件。

其他几人各有回答。

独剩下苏小木沉默不语。

“小木同学,你来说说?”张可点了名。

苏小木简单的答道,“说不好,我觉得大数据无非就是多维分析,最终针对的还是人。”

“每个人都有每个人对大数据的理解,我们的课题只是从大数据出发,探索主导数据、行为模型的一个片段。”

张可道。

“大家可以通过课题,去找到每个人对大数据的新理解。”

“硬件层面的准备基本完善,但软件层面的部署还得我们亲自来,首先是分布式文件系统,我们讨论一下,是否直接使用Hadoop实现的分布式文件系统:HDFS?”

张可的问题引发了课题实验组每个成员的意见发表。

首先HDFS基本上是个通用的大数据分布式文件系统,最重要的一点是设计就是用来部署在低廉硬件上的。

包括Hadoop,完全就是为了大数据而开发的程序。

Hadoop框架最核心的设计就两点,HDFS和MapReduce。

HDFS为海量数据提供了存储方式,MapReduce为海量数据提供了计算。

苏小木试图争取了一下,“教授,如果我们课题的时间足够长的话,不如我们试试自己实现,不借用Hadoop,重新设计分布式文件系统、并行运算算法、并行处理数据库这些。”

“这样一来,专业针对的就是课题本身的算法、主导数据与行为模型。”

苏小木的话是有道理的,当然也是有私心的……

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2更。

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