Hadoop是当前重要的大数据计算平台，它试图摒弃传统数据库的理念，重新构建一套新的大数据体系。但是，这并不是件很容易的事，在Hadoop的设计和实现中能看到一些先天不足的地方，其中一点就是把理论问题和工程问题给搞拧了。

所谓理论方法，是指试图解决问题的一般情况，设计通用的算法能适应尽量多的情况，并努力使算法的复杂度降低。在研究问题时不会考虑具体环境下某个具体动作是否可以执行以及该动作消耗的资源，而会假想一个理想的环境；工程方法则相反，不需要考虑普遍的一般情况，而是针对某个具体问题，充分利用当前环境提供的便利，并充分考虑每个具体动作消耗的资源（包括时间），尽量高效率低成本地实现目标。原则上，在设计体系模型时要理论化，而在编码实现时则要工程化，这样才能做出一个即能解决足够多问题且效率也可接受的产品。

但是，Hadoop在不少地方把这个事