谈谈大数据编程的风格与思想

可能说思想，太高大上了点，其实就是个人在编程过程中，对于程序的设计与组织的一些心得，在这里声明一下只能代表我个人观点，各位朋友不喜勿喷，有不同的见解，可以留言评论

1、在写程序之前，尽可能地理清思路，如果是复杂的设计，最好画出流程图或序列图，然后安装思路边测试边修正，会事半功倍

2、代码不是越精简、越晦涩越好，个人喜欢既通俗易懂 又不冗余，既灵活或者说模块化，又规范化的编程，不要把逻辑放在一个类里面，而是适当地将职责分配给更多的类，当然 也不是越多越好，要有适当的抽象，类似的功能经常使用的可以抽象出来，修改的时候 改一处就好了，也方便扩展，这里想到了面向对象设计的六大原则：

1、单一职责；

2、开闭原则，对扩展开放对修改关闭；

3、里氏代换原则，子类只能去扩展基类，而不是隐藏或覆盖基类；

4、依赖倒换原则；

5、接口隔离原则，“将大的接口打散成多个小接口”； 迪米特法则或最少知识原则，一个对象应当尽可能少的去了解其他对象

3、在选型和算法实现上，选择稳定成熟、自己能掌控的语言和技术，才能保证产品的稳定和维护

4、一定有测试环境和线上环境，最近一直在从事大数据开发，这点特别重要，有些错误在线上环境出了之后，可能会造成无法挽回的后果，所以一定要先在本地进行小规模地测试，测试通过后，在修改相应的配置 在服务器上运行。大数据一次任务运行的时间一般都比较长，调试起来很不方便，所以要尽可能地把错误限制在本地测试的过程中解决。

5、不能过度依赖其他人的实现，得学会自己造工具实现特定的需求，调试起来也得心应手

6、编程是考验创造力的一种劳动，所以要适当让大脑休息，保持轻松的心态，利于萌生灵感，要学会用程序去模拟现实中的场景或者蕴含的思想

…. 暂时就写到这，后面再补充