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开源（Open Source）对大数据影响，有二：一方面，在大数据技术变革之路上，开源在众人之力和众人之智推动下，摧枯拉朽，吐故纳新，扮演着非常重要的推动作用；另一方面，开源也给大数据技术构建了一个异常复杂的生态系统。每一天，都有一大堆“新”框架、“新”类库或“新”工具涌现，乱花渐欲“迷”人眼。为了掌控住这些“新玩意”，数据分析的达人们不得不“殚精竭虑”地“学而时习之”。

无论你是一个大数据的布道者，还是一个日臻成熟的技术派，亦或你还在大数据这条路上“小河才露尖尖角”，多花点时间，深入理解一下大数据系统的技术体系演进，对你都会有莫大益处。全方位地理解大数据体系结构中的各个组件，并掌握它们之间的微妙差别，可在处理自己身边的大数据案例时，助你张弛有度，“恢恢乎，其于游刃必有余地矣!”

在过去的几年里，我阅读了很多不错的大数据文献，这些文献陪我成长，助我成功，使我成为一个具备良好教育背景的大数据专业人士。在这里，撰写此文的目的，不限于仅仅和大家分享这些很不错的文献，更重要的是，借此机会，想和大家一起，集众人之智慧，破解大数据开源系统之迷宫。

需要提醒的是，下文提及到的100篇参考文献（这些文献中大多都是一些开创性的研究论文），将会为你提供结构性的深度剖析，绝非泛泛而谈。我相信，这可从根本上帮助你深度理解大数据体系组件间的细微差别。但如果你打算“走马观花”般地快速过一遍，了解大数据为何物，对不起，这里可能会让你失望。

那么，准备好了吗？让我们走起！

在介绍这100篇文献之前，首先让我们看一下大数据处理的关键架构层。

关键架构层

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原标题：PayPal 高级工程总监：读完这 100 篇文献，就能成大数据高手

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