大规模数据处理学习02：
1.对于复杂的处理架构，会使用多个Map和Reduce，而每一个需要依赖其他的map或reduce，所以每一个map或reduce在进行前都会去做很多检查，最后这个系统就会不堪重负。
解决办法：我们用有向图建模，图中的每一个节点都可以被抽象地表达成一种通用的数据集，每一条边都被表达成一种通用的数据变换，如此，就可以用数据集和数据变换描述极为宏大复杂的数据处理流程，而不会迷失在依赖关系中无法自拔
2.对于MapReduce复杂的配置（为了时间性能优化的配置）需要自动化进行性能优化，如果人容易犯错误，就让人少做一点，让机器多做一点；还有一种自动的优化是计算资源的自动弹性分配
3.在数据处理开始前，需要有一个自动优化的步骤和能力，而不是按部就班的就把每一个步骤直接扔给机器去执行
4.用有向图进行数据处理描述的话，实际上数据处理描述语言部分完全可以和后面的运算引擎分离，有向图可以作为数据处理描述语言和运算引擎的前后端分离协议，比如数据描述可以用Python描述，由业务团队使用，计算引擎用C++实现，可以由数据底层架构团队维护并且高度优化，或者我的数据描述在本地写，计算引擎在云端执行
5.批处理处理的是有界离散的数据，比如处理一个文本文件；流处理处理的是无界连续的数据，比如每时每刻的支付宝交易数据，MapReduce的一个局限是它为了批处理而设计的，应对流处理的时候不再那么得心应手

6.要设计一套基本的数据监控能力，对于数据处理的每一步提供自动的监控平台
7.总体架构图：