至此，两个头痛的问题就算解决了。面对海量数据存储难题，谷歌推出了分布式文件系统 GFS、结构化存储系统 BigTable；面对海量数据的计算难题，谷歌推出了 MapReduce。
不过静下来想想，GFS 也好、MapReduce 也罢，无非都是秉承了大道至简、一人掌权、其它人办事、人多力量大的设计理念。另外画龙画虎难画骨，建议闲暇之余也多些思考：为什么架构要这么设计？架构设计的目标到底是如何体现的？
基于谷歌的“三驾马车”，出现了一大堆开源的轮子，不得不说谷歌的“三驾马车”开启了大数据时代。了解了谷歌的“三驾马车”的设计理念后，再去看这些开源的轮子，应该会比较好上手。
好了，门外汉“撩”大数据就聊到这儿吧，希望通过上文的分享能够了解几个关键词：大道至简、衍化至繁、谷歌三驾马车（GFS、MapReduce、BigTable）、痛则思变、开源轮子。
白头：番外篇 扯淡：不妨换一种态度本文至此也即将接近尾声，最后是番外篇~
首先，借用日本剑道学习心诀“守、破、离”，希望我们一起做一个精进的人。
最后，在有限的时间内要多学习，不要停下学习的脚步，在了解和使用已经有的成熟技术之时，更要多思考，开创适合自己工作场景的解决方案。
文章来源：宜信技术学院 & 宜信支付结算团队技术分享第6期-宜信支付结算部支付研发团队高级工程师许赛赛《揭秘：“撩”大数据的正确姿势》
分享者：宜信支付结算部支付研发团队高级工程师许赛赛
原文首发于公号-野指针