京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据猿们,是时候想想这几个问题了
其实这篇文章我很久前我就想写出来了,只是一直没有时间,直到昨天,一个人再次触动了我的神经。
事情过程是这样滴,昨天技术群里有人贴了张图,然后提问:
为什么我的storm命令执行不了?
然后有群友回了句:
permission denied,访问拒绝了。
然后,这哥们又问道:
为什么访问被拒绝了?
然后接下来,有群友跳出来,手把手的教他怎么+x附权限。然后这哥们又来事了:
为什么我storm提交命令还是出错?
然后有好心群友提了句:
你提交任务命令缺少了两个参数。
然后哥们继续:
缺少了什么哪两个参数?
然后我实在忍无可忍了:
再次建议百度一下,这种问题,随便查一下就有了。问问题之前,建议先自己动手解决,解决不了再试着从其他途径获取。这是一种好的获取知识的习惯,如果你习惯了一有问题就问,你慢慢的就失去了学习能力。
如上就是我的原话,事情的过程也就这样子的。同时,这也就是我想表达的第一个观点。
01 猿/媛们,别让自己失去学习的能力!
这种事情在技术群中属于半常态化的事,但我依然对此表示大大的不赞同。其实,类似这种问题,简单的百度甚至用不上谷歌,就能搞定。
或许有人会反驳了,问这种问题的大多都是新手,对于新手我们要宽容。
对此,我的意见是相反的:对于任何新手来说,掌握解决问题的方法尤其重要,而问题的答案个人认为恰巧是次要的。
遇到一个问题,问别人是最快的方式,但是,如果下一次你的问题没人会呢?所以,我们需要学会自己去解决问题,最简单的路子:先百度,百度找不到,找谷歌。
要相信一个事情:你所遇到的问题,百分之九十八以上别人都遇到过,然后这百分之九十八中又有百分之九十八在互联网上都能找到。
或许你在查找答案以及尝试解决的时候,并不是那么的顺利,但是,其中的一些收获是你直接从他人那里获取答案得不到的。
我们需要的是:一种遇到问题时解决问题的思维逻辑,养成良好的解决问题习惯。这样,才有长足的进步,而不是一直停留在,一有问题就想到问人,一没有人回答就两眼发白,脑袋空空。并且,不断的尝试,不断的实践,才有更多的进步!
02 求助是一种心态,学会尊重!
上面说到了请教问题,那么现在我们来说一下请教他人问题的话题。
先说一个场景,想必很多人遇到过,在技术群中:
某男:小弟初来乍到,请教一个问题,XXXXXX...
...(若干秒内,没人回答)
某男:没人回答吗?这不是XX技术群吗?问个这么简单的问题都没有人回答,真是垃圾群!
然后,某男在一分钟内完成了加群,入群,问问题,然后表达他的脏字功底,然后退群的整个过程。
作为一个2000人大群的群主,我遇到无数次这种情况了。当然,很多情节并没有这么严重,很多了不起等不到人回答,最多冷嘲热讽几句。
通常这种情况下,我会进行调节,并且传播如下“邪恶”思想:
首先,我们作为寻求他人帮助的一方,需要明白两点:第一、技术群里(当然,其他社区啥的都一样)的其他人并没有欠你钱;第二、你并没有给任何人咨询费。
所以,没有人帮助你是正常现象,有人帮助你,你是得感激的!
以上想法不单纯适用于程序猿这块,其实对任何相似场景都是适用的。
我们在寻求帮助时需要保持一种和平的心态,没人及时回答并不代表别人不知道,也不代表不愿意帮助,每个人都有自己的活要干,毕竟他得为自己得工资负责,或许他们只是没有时间,所以为何不能耐心的等一等呢?
换句话说,哪怕是真是没人愿意回答你,哪别人也依然不欠你什么,你也没有损伤什么。出口成脏只能降低你的格调,而不会额外的带来什么其他收获。
如果有好心人给了你答案,给了你提示,别忘了说声“谢谢”,说小了,这是一种良好的习惯,说大了,是你格调的提升!同时,这也是自身的一种待人处事的修养。
03 学会交流与分享!
说这个话题之前,我们来先看一张图。
学习金字塔
这张图,是我偶然看到的,相信很多都见过。看到之后感觉很契合我的一些观点,所以就直接拿过来用了。
我曾和好几个人讨论过类似的问题,记得,组织第一期“米特吧大数据技术沙龙”的时候,跟提供场地的创业公司老大聊过这个话题。他说,良好的交流氛围是建立在双方具有同等水平的前提下进行的。
对于这点,我深表赞同,不过个人的意思并不是说一定要两者拥有完全学识,但是最起码交流时要有自己的见解,又自己的思想火花,话语是经过自己思考说出来的。
还是以技术分享交流活动为例,并不是说每个人都上去分享,但是对于某个话题,每个人都必须有自己的见解,有疑惑,有讨论,这才是良性的技术氛围。而不至于只是为了听而听,如果是这样,那就没有意义了。
我们再回到刚才上面这张图就知道了,技术交流的是建立在自己对某个话题深思熟虑,或者有自己的见解基础上进行的,这样才会有更大的收获。
每个人都能从对方的观点中获取到一定的东西,其乐融融!
而在交流之后,进行自己的实践,累积到一定的程度,进行分享出来,再与他人讨论你的收获,形成一个良性的循环。
说到这里,其实我们这节的主题就忽然欲出了:如何建立起良好的技术交流氛围?首先,自己得有充分的思考,提出来的问题也好、建议也好,才有深度,然后才有各抒己见的讨论;然后从他人的见解中获得进步(结合自己的思考,当然,他人也同样);在整理之后,再分享出来(这是你听N次啥流弊XX大会都收获不来的)!
这是一个良性的循环过程,提倡有深度的交流,提倡收获之后的分享,这一直是我心目中的完美技术圈子!这也是为何我一直坚持“进步始于交流,收获源于分享”的原因所在!
04 今天你看书了吗?
看书是一个良好的习惯,这点毋庸置疑。
特别对于从事大数据方向的朋友来说,尤其重要。这是为何呢?
首先,正如我上一篇文章《你们是不是很缺大数据工程师?》所说,这个领域在国内的积累其实并不算太多,也就意味着我们需要花费比较多的时间去积累这方面的知识。而看书是一种快速积累知识的方式。
此外,大数据领域也是一个技术快速迭代的技术领域,每一年都会涌现很多新的技术,很多新的框架,哪怕是用不上,但是,很多依然是可以参考的。所以,如果需要跟上这个节奏,我们同样也需要及时的吸取书中的新东西。
看书也是一种自我提升的方式,所以,除了本质工作涉及的一些知识以外,我们完全可以扩大书籍的范围,横向扩展自己的认知。
关于看书的方式以及时间,我的建议是:尽量的碎片化。
如果让你放下所有的事,专门花费一两个小时去读一本书。我相信大部分人都会按耐不住的,所以,我们可以抓住一些碎片时间,比如敲代码敲累了,比如等电梯、等地铁。
书中有没有颜如玉不知道,但书中一定是有黄金屋的(比如你跳槽时,能跟面试官侃天侃地,然后拿到offer钞票哗哗的来,想想就鸡冻)!
05 总结
以上几点就是我想表达的一些东西了。总体来说,其实不止大数据程序猿,其他搞IT的盆友也是一样的。往深处说,不止搞挨踢的,其他人也是一样的。
很多时候,这是做事的一个方法,处事的一种态度!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06