提高分析问题的抽象能力

​

​ 最近在学习Hadoop和Spark，了解大数据的同学肯定都知道相关的技术都用到了 MapReduce这个东西，由于本人之前是做Android开发的，没实际接触过MapReduce这个东西，一开始完全搞不懂MapReduce到底是啥，但在学习过程中总是会反复提及MapReduce。好吧，那就深入理解下这东西到底是啥？作者的本意是想要用这个奇怪的东西解决什么问题？他的内部到底是怎么执行的。

​ 实际上MapReduce 是个计算框架，也是一个编程模型。这个模型既简单又强大，简单是因为它只包含 Map 和 Reduce 两个过程，强大之处又在于它可以实现大数据领域几乎所有的计算需求。这也正是 MapReduce 这个模型令人着迷的地方。关于 MapReduce 计算框架的内容，我会在自己已经理解透彻的情况下总结一篇文章，因为现在也是一知半解感觉还不是很通透。

​ 今天主要分享一位大佬（李智慧）对“模型”以及“抽象”这个事情的理解，大佬的这个理解本人在工作中深有感触。分享给大家希望能帮助更多的同学。

​ 李智慧：说起模型，我想跟你聊聊我的体会。模型是人们对一类事物的概括与抽象，可以帮助我们更好地理解事物的本质，更方便地解决问题。比如，数学公式是我们对物理与数学规律的抽象，地图和沙盘是我们对地理空间的抽象，软件架构图是软件工程师对软件系统的抽象。通过抽象，我们更容易把握事物的内在规律，而不是被纷繁复杂的事物表象所迷惑，更进一步深刻地认识这个世界。通过抽象，伽利略发现力是改变物体运动的原因，而不是使物体运动的原因，为全人类打开了现代科学的大门。这些年，我自己认识了很多优秀的人，他们各有所长、各有特点，但是无一例外都有个共同的特征，就是对事物的洞察力。他们能够穿透事物的层层迷雾，直指问题的核心和要害，不会犹豫和迷茫，轻松出手就搞定了其他人看起来无比艰难的事情。有时候光是看他们做事就能感受到一种美感，让人意醉神迷。这种洞察力就是来源于他们对事物的抽象能力，虽然我不知道这种能力缘何而来，但是见识了这种能力以后，我也非常渴望拥有对事物的抽象能力。所以在遇到问题的时候，我就会停下来思考：这个问题为什么会出现，它揭示出来背后的规律是什么，我应该如何做。甚至有时候会把这些优秀的人带入进思考：如果是戴老师、如果是潘大侠，他会如何看待、如何解决这个问题。通过这种不断地训练，虽然和那些最优秀的人相比还是有巨大的差距，但是仍然能够感受到自己的进步，这些小小的进步也会让自己产生大大的快乐，一种不荒废光阴、没有虚度此生的感觉。我希望你也能够不断训练自己，遇到问题的时候，停下来思考一下：这些现象背后的规律是什么。有时候并不需要多么艰深的思考，仅仅就是停一下，就会让你察觉到以前不曾注意到的一些情况，进而发现事物的深层规律。这就是洞察力。