第一次接触大数据的书籍，起源是在找神经生物学书籍的时候找到一本《教育的未来-与大数据同行》，刚开始看到时候感觉到这本书的作者很不专业，没有从认知生物学的角度来写这个问题。我可能有点过于多虑，或者是本身对于认知生物学了解的不是很多。把整本书看完以后，觉得作者的立意是非常好的。每个学生个体的发展其实都是独特的，需要借助数据分析的威力来发掘每个不同个体的学习方法和内容。 考虑到这一点所以想看看大数据的相关问题。那么问题就是:大数据到底是什么？大数据到底能给教育带来什么样的希望和结果？大数据能给未来的教育指一条光明大道吗？

可以这么说，以前一直听说大数据如何神奇，如何的威力无穷，但是都不知道怎么来应用。看到这本书以后，算是找到一个方向能够把学习到的计算机技术和以前的专业有机结合起来了。或许是一个契机，如果不是也不要紧，计算机技术发展太快，没有那种技术是一出生就注定可以统治世界的。开始大数据的漫长之旅。
最近的编程学习中对于javascript的技术有了一定的认识，期待的是能够依托javascript的大数据分析平台，不用再学习其他语言。
任何软件的发展都是依托于实际的应用背景，或许从古代开始，教育学家都期待要因材施教，但是对于材的定义和认识都不足。终于到现在可以借助计算机技术来实现这个过程。

这是一个中点，也是一个新的起点.我的起点从这本《hadoop基础教程》开始。

hadoop其实只是一种数据处理的框架，具体去处理什么问题，不是平台本身决定的。hadoop的出现时源于现实中存储和需要分析的数据的激增，最终要解决什么问题是看使用者要解决什么问题。

现在的计算机技术都是以数据为核心。作为一个认知生物学的业余爱好者，渴望能够发现学习的奥秘，这其中包括国家背景，城市背景，学校背景，居住背景，家庭背景，个人遗传背景，个人活动背景。 作为一个社会人，每个人的行为和发展都不是孤立的。现在的教育环境下总是会出现只见小草，不见森林的误区，没错，可以这么说，在很长一段时间内提出的德，智，体，美，劳的口号，在目前的所谓的一对一教学，各种奥数辅导班，补课中变得苍白无力。正在写这篇文章的时候，邻桌的两个年轻的女士在谈论自己孩子的学习问题，讨论的话题是：做道题的时候没有看清楚题目要求，丢了几分，可惜。另一个话题是：某某老师口音不好，辅导学生不细致等等。的确这些因素是有一定影响的，但是怎么影响学生的最终发展。针对这个问题，负责任的态度是只能给出分析，不能下结论。 如果把学生的发展作为一个函数，这个函数的参数和初始化条件太复杂了点。
说的形象一点，拿足球比赛来说，如果足球是一项系统性的运动，那么现在的家长只是处于看台的观众，大多数人对于整个运动背后的国家策略，青年培训体系，整体赛事水平都缺乏了解。在这种情况下，做出的决策和判断都是非常的片面的。稍微有点经验的观众可以看出赛场上球队的打法和配合。当某个球员不在状态的时候，非常热爱这项运动的观众可以从八卦杂志网站上看到该球员离婚官司缠身的新闻。这样看似不想关的因素联系到了一起。数据之间是有一定联系的.这个过程和人类的认知过程是完全一样的，当你投入的时间越多，联系到的因素越多就会发现更多因素的相互作用。

我的观点对于教育是要有系统和长远的眼光。这是认识的态度。在认识过程中要不断的调整个人发展函数的参数和初始化条件。不要抱定一个老概念不放。

好了基于以上看法终于回到hadoop的话题。

Hadoop的硬件构架是为了解决庞大的数据分析和存储问题所开发的一套灵活扩展，便于使用的框架。框架本身结构也比较大。我这里不多说。
站在我的角度，我想了解的是Hadoop框架是不是能满足我的需求，所以先跳过硬件框架部分，直接跳到本书的第四章，看看怎么进行大数据分析。

第四章--获取UFO目击时间的数据集。

这个话题也是我非常感兴趣的，上小学中学的时候，有一本非常有意思的刊物《飞碟.探索》，讲述各种飞碟目击事件和地球上的神秘事件和古迹。暂不考虑这些内容的真实性，话题本身都非常有意思，满足了读者的探索未知领域的好奇心。

那么着急的人可能会马上想知道这个UFO目击事件大数据分析的意义和目的是什么？ 很着急。我再重复一下大数据分析只提供分析手段，不提供决策意见。分析手段和决策是两个不同的过程。当完成大数据分析以后得出的结论可能和先前预想的结果大相径庭。或许在这个过程中就会有分析人员有篡改数据的念头。 所以最好的方法是尽可能多的分析数据，但是不能干扰决策阶段的实施，不要被偶然因素所蒙蔽了。

在这里我举一个我自己的例子。今年一年跑步量达到了2600公里，对于我的改变是：体重减轻了10公斤，学习注意力提高，睡眠质量提高，自信心增强，整个健康的观念都改变了，注意饮食，注意热量的摄入，甚至是不断的想把自己这一套观念强加于人。

如果你也经过很长时间的跑步，你可能会同意我的观点。对吗？

以上看法完全是错误的。一个个体的数据积累并不能说明任何问题。

运动就一定会健康长寿吗？ 我母亲就总是拿这个反驳我。 我一提运动问题。我母亲就会说：“你看，电视上那个教健美操的马华。死了！”遇到这样的问题，你只能用统计数据来说明问题。

跑步就一定会减肥吗？错误。有跑步的经历的越跑越胖的人很多的。跑步和减肥没有任何关系。 用《跑步圣经》里的话，健康只是跑步的副产品而已。那么急切的人总想知道那跑步和健康到底有没有关系。这个问题随着你的了解程度加深，关系是不断变化的，要想了解这种变化关系，需要分析相关的大量数据才行。结论呢？不得而知。

所以在刚开始看这个里的时候，我总想知道到底分析了UFO目击事件的数据以后得出了什么结论呢？
可以说没有。看完这一章没找到这个结论。
可以说是有。看完这一章知道怎么根据数据进行不同方面的数据综合分析。这就是这里实例的结论。
UFO目击事件的大数据分析为你在《飞碟.探索》写一篇UF目击事件和当晚该地牛的数量的关系提供了一个依据。 开个玩笑。

好吧！没有更多内容了。这个话题本身是很复杂的。这篇算是开端。

因为学习了js->开发rn-app->想开发神经生物学新闻app->翻出了以前看的一些神经生物学书->拔出萝卜带出泥，看了大数据与未来教育->开始看Hadoop->UFO目击事件分析。