“你有多少大数据和Hadoop的经验？”他们问我。我一直在用Hadoop，但很少处理几TB以上的任务。我基本上只是一个大数据新手——知道概念，写过代码，但是没有大规模经验。
他们给我一个U盘，里面有所有的数据，600MB，对，他们所有的数据。不知道为什么，我用pandas.read_csv（Pandas是一种Python数据分析库）而不是Hadoop完成了这个任务后，他们显得很不满意。
Hadoop里，所有计算都必须按照一个map、一个group by、一个aggregate或者这种计算序列来写。这和穿上紧身衣一样，多憋得慌啊。许多计算用其他模型其实更适合。忍受紧身衣的唯一原因就是，可以扩展到极大极大的数据集。可你的数据集实际上很可能根本远远够不上那个数量级。
可是呢，因为Hadoop和大数据是热词，世界有一半的人都想穿上紧身衣，即使他们根本不需要。

'use strict';
if (1) {
    let b = 2;
    console.log(b);	   //2
}
console.log(typeof b); //undefined

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在指定生成设置（二）一文中，我们为大家介绍了如何生成步骤、添加自定义生成步骤以及清理步骤等。在本文中，我们将继续为大家介绍构建环境、批量编辑以及清理系统环境等内容。

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