最近两个月是真的忙，忙的公众号都没有坚持更新了。现在我又回来了。在此准备瞎扯几句，顺便推荐下自己的最近读过的书，
《scala函数式编程》：个人觉得是读过的scala最好的书，因为它叙述了scala的核心，把每个程序员都当成是程序员，而不是像java假设每一个程序员都是愚蠢的。同样也讲述了程序设计里的一个核心，函数式编程，这个编程范式，或者说，另一种高度抽象给了我对计算机世界的改观。当然这也是我接下来要推荐的另一本书的核心，按下不表。Scala是一门很优秀的语言，我觉得在某种程度上，比python和java做的都要好。里面大量使用的lambda表达式和高阶函数，都体现了一种过程抽象。
《spark》的相关书籍，这是因为工作需要读的，一共读了三本，分别是《spark快速大数据开发》，《spark最佳实践》，《spark源码剖析》。写的最容易上手的是《spark快速大数据开发》，另外就目前的实践而言，spark的DAG和RDD模型应该更像google内部应该使用的数据处理框架，极大的利用了内存。也正是因为如此，更适合于迭代计算。其他的，我觉得和mapreduce在2.0以后并没有太大的区别，当然，在机器学习火起来之后，计算框架更可能是是spark，而不是MR。想想，在任何一个机器学习算法里，数据的迭代计算都是最核心的内容，MR那简单粗暴的key-value拆分合并（最让人吐槽的是，join是直接把数据源放到一起，一点都没有数学的优雅，更像是工程师的产物）怎么能处理。所以我觉得不要神化spark，就认为一定比MR强。
spark的编程语言，我更推荐scala。它会让你走火入魔的，不过据说java 8持lambda了，但是也没见着几个人用。当然不可否认的是，hadoop和spark都是极为优秀的工程作品，值得每一位工程师去阅读。
《大型网站技术架构》，个人读完后，感觉里面的东西只适合吹牛逼，没啥实质性干货。可能是我道行太浅吧，没有品出来有价值的东西。
好了下面要开始推荐真正值得回味的书了。
《计算机程序的构造与解释》：神书，读了之后才发现的。表达式，组合式，条件表达式和谓词，过程的代换模型，高阶函数，黑盒，仅仅是第一章就足以让你打开一个新世界。第二章数据抽象，抽象屏障，数据的意义，层次性数据，闭包，符号数据。相信我，读完这两章，你会对程序语言有种不一样的理解。
《深入理解计算机系统》，现在这本书正在我手上，仅仅是序章，一个简单的‘hello world’的程序是如何呈现到你眼前的，就让你觉得其实你还没有登堂入室。虽然我现在也知道了。。。。。。
《python源码剖析》，好书一本，然后读完后不想写python了。因为感觉写下的代码我都知道在内存里怎么运行，会变成啥字节码，解释器怎么运行，再也没神秘感了。
接下来，我会逼着我一周至少更新两篇文章，不再是翻译的了，更多的是，我对我读过的书的理解。因为现在存在脑海里的东西太多了，既然很少人愿意听，那就写出来吧。
