“呀，這是蘇小木學長！”
“在哪呢，在哪呢……”
“哇，小木同學開車來上學了？”
“這麼有錢的嗎？”
“你怕是不知道小木學弟纔拿了多少獎金吧？ACM-ICPC的總冠軍獎金都是美元爲單位的。”
“買個小大衆，問題不大的。”
“小大衆？怎麼那麼像邁騰？要一二十萬吧？”
“小木學長在校外供職於某公司，拿的是高工資，說不定還是公司給配的車呢！”
“哇，小木學弟關車門的姿勢好帥！”
“彎腰拿包的姿勢也好帥啊……”
“……”
蘇小木根本不知道就這短短的一兩分鐘的時間裡，就產生了這麼多的議論。
倒是有感覺到不少灼熱、炙熱的視線。
習以爲常，並沒有太多的想法。
很快就根據課表去了教室。
如今不管是什麼樣的課程，哪怕是馬哲，蘇小木也會認真去聽。
“其實不是知識限制了我的想象力。”
“是知識面與偏見。”
蘇小木喃喃自語。
因爲對歷史心存偏見，所以完全不看重歷史。
卻不知道，哪怕所有的歷史都是由勝利者書寫的，那也是有參考意義的。
看看蘇荷，並沒有專修歷史，但也對很多歷史事件信手捏來。
就更不用說萬黛了。
時間就在學習中飛快度過，論專注，蘇小木還是有點發言權的。
上午的課程結束後，蘇小木並沒有回家或者去木數。
而是去了張可教授的課題實驗室。
…………
…………
蘇小木剛剛走進去，迎面就碰到正在操作檯上搗鼓着什麼的譚凌擡頭。
譚凌笑着道，“來了，小老弟。”
“誒，學長。”蘇小木應了聲。
“教授要1點30分纔過來，他們也得一會纔過來，你自己招呼，我還得忙一下。”譚凌說完就繼續忙自己的事情了。
課題實驗室並不是每時每刻都有人忙。
偶爾也會遇上沒人的時候，以及現在這樣，就譚凌孤零零的時候。
蘇小木也是熟門熟路的人，自己找了個操作檯坐下。
很快，張可跟林唐等人一塊過來了。
“呦，小木同學今天來挺早。”張可呵呵笑道。
平時蘇小木來得都算比較晚的。
畢竟本科階段，尤其是……本科才二年級，學業還是挺繁忙的，不像其他碩士階段和博士階段的學長學姐。
大多數時間都是泡在課題研究上。
蘇小木撓了撓頭，靦腆一笑。
自從林唐知道蘇小木有女朋友後，明顯沒那麼開懷了。
都不怎麼撩蘇小木了。
只是簡單打了個招呼。
一羣人看着張可，大家都不知道今天張可突然召集大家過來做什麼。
“今天找大家過來，是因爲所有的課題前準備已經完全完成，譚凌，你先跟大家簡單說一下。”張可也沒多囉嗦，直接開始了正事。
譚凌點頭，起身說道。
“經過近一個月的準備，前期所有的相關知識儲備與小課題實驗研究已經全部完成，包括課題實驗所需的雲計算平臺、存儲、實驗參考數據……等均已準備完成……”
“……”
張可接過話頭，“今天，我們便啓動『大數據·算法、主導數據與行爲模型』課題。”
張可的話語落下後，蘇小木等人都沒有太意外。
這個大課題拖的時間挺長了。
也是時候開始了。
不過大家都有意無意的看了眼蘇小木，心裡都明白張可有很大概率是爲了等蘇小木完成ACM總決賽。
沒等大家開口，張可問道，“你們覺得，什麼是大數據？”
這個問題問出後，蘇小木、譚凌、林唐等人都陷入了沉思。
張可教授要聽的肯定不是網絡上的那些爛而化之的回答。
而是他們每一個人自己的總結。
從生活中、從學習中、從自身經歷的方方面面進行總結歸納並給出答案……
一般看來，大數據指無法在一定時間範圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
從技術上看，大數據與雲計算的關係就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分，必須採用分佈式架構，必須依託雲計算的分佈式處理、分佈式數據庫和雲存儲、虛擬化技術。
同時大數據還需要特殊的技術，來有效處理大量的容忍經過時間內的數據。
這些技術包括大規模並行處理數據庫、數據挖掘、分佈式文件系統、分佈式數據庫、雲計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。
IBM也曾提出了大數據的特點：大量、高速、多樣、低價值密度、真實性。
但，大家都不會簡單的從這些概念上的東西來進行回答。
良久。
譚凌開口道，“我認爲大數據就是數量龐大的任意數據，甚至這些數據本身並沒有什麼卵用，而且還沒什麼價值，扔之可惜。”
“當然，大數據其實始終貫穿着人類的歷史，從古至今的各種法例都能看到大數據的蹤跡。”
“比如連環案件分析？”林唐插嘴道。
也不知道林唐是不是最近看柯南看多了，張口就是連環案件。
其他幾人各有回答。
獨剩下蘇小木沉默不語。
“小木同學，你來說說？”張可點了名。
蘇小木簡單的答道，“說不好，我覺得大數據無非就是多維分析，最終針對的還是人。”
“每個人都有每個人對大數據的理解，我們的課題只是從大數據出發，探索主導數據、行爲模型的一個片段。”
張可道。
“大家可以通過課題，去找到每個人對大數據的新理解。”
“硬件層面的準備基本完善，但軟件層面的部署還得我們親自來，首先是分佈式文件系統，我們討論一下，是否直接使用Hadoop實現的分佈式文件系統：HDFS？”
張可的問題引發了課題實驗組每個成員的意見發表。
首先HDFS基本上是個通用的大數據分佈式文件系統，最重要的一點是設計就是用來部署在低廉硬件上的。
包括Hadoop，完全就是爲了大數據而開發的程序。
Hadoop框架最核心的設計就兩點，HDFS和MapReduce。
HDFS爲海量數據提供了存儲方式，MapReduce爲海量數據提供了計算。
蘇小木試圖爭取了一下，“教授，如果我們課題的時間足夠長的話，不如我們試試自己實現，不借用Hadoop，重新設計分佈式文件系統、並行運算算法、並行處理數據庫這些。”
“這樣一來，專業針對的就是課題本身的算法、主導數據與行爲模型。”
蘇小木的話是有道理的，當然也是有私心的……
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