开源（Open Source）用之于大数据技术，其作用有二：一方面，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，犹如雨后春笋般涌出，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（如图1所示）：关键架构层图1：大数据处理的关键架构层文件系统层：在这一层里，分布式文件系统需具备存储管理、容错处理、高可扩展性、高可靠性和高可用性等特性。数据存储层：由于目前采集到的数据，十之有七八为非结构化和半结构化数据，数据的表现形式各异，有文本的、图像的、音频的、视频的等，因此常见的数据存储也要对应有多种形式，有基于键值（Key-Value）的，有基于文档（Document），还有基于列（Column）和图表（Graph）的。如果采用单一的数据库引擎，“一刀切式”的满足所有类型的数据存储需求，通常会严重降低数据库管理的性能。因此，我们需要“兵来将挡，水来土掩”式的、多元的（）【1】数据库解决方案（这就好比，如果“兵来了”和“水来了”，都要“将”去挡，遇到“兵”时，“将”可以“酣畅淋漓”，而遇到“水”时，还用“将”去挡，那这个“将”估计就要“舍生取义”了。文献【1】是一本有关NoSQL数据处理的图书）资源管理层：这一层是为了提高资源的高利用率和吞吐量，以到达高效的资源管理与调度目的。资源协调层： 在本层的系统，需要完成对资源的状态、分布式协调、一致性和资源锁实施管理。计算框架层：在本层的计算框架非常庞杂，有很多高度专用的框架包含其内，有流式的，交互式的，实时的，批处理和迭代图的（Batch and Iterative Graph，BSP）等。为这些计算框架提供支撑的是运行时引擎，如【2】(Spark) 和 Flink等（注：这里的BDAS是指“Berkeley Data Analytics Stack”，即伯克利数据分析栈。文献【2】为Spark核心作者Ion Stoica的讲座幻灯片文档）。数据分析层：在这一层里，主要包括数据分析(消费)工具和一些数据处理函数库。这些工具和函数库，可提供描述性的、预测性的或统计性的数据分析功能及机器学习模块。数据集成层：在这一层里，不仅包括管理数据分析工作流中用到的各种适用工具，除此之外，还包括对元数据（Metadata）管理的工具。操作框架层：这一层提供可扩展的性能监测管理和基准测试框架。架构的演进减少数据生产者和消费者之间的处理延迟，一直是现代计算构架不断演进的主要动力。由此，诞生了实时和低延迟处理的计算构架，如Lambda和Kappa等，这类混合架构取长补短，架起传统的批处理层和交互式层之间连接的桥梁。【3】 -该架构是经典的大数据处理范式，是由南森?马兹（Nathan Marz）提出的一个实时大数据处理框架。更多有关Lamda的信息，请读者访问。（注：文献【3】是由James Kinley在轻博客网站Tumblr发表的一篇博文：Lambda 架构：构架实时大数据系统的原则）。【4】-该计算构架可视为Lambda的一个强有力替代者，Kappa将数据处理的上游移至流式层（注：文献【4】是一篇博客文章，作者是Jay Kreps是Linkedln的一名在线数据架构技术高管。Kreps认为，虽然Lambda构架的理念很有价值，但终究还是一个临时解决方案。他设计了一个替代架构Kappa，是基于他在Linkedin构建Kafka和Samza的经验设计而成）。【5】-这是一个参考模型，用来桥接在线处理模式和传统处理模式。Summingbird是由Twitter（推特）公司用Scala语言开发的、并开源的大规模数据处理框架，支持开发者以批处理模式（基于Hadoop）或流处理模式（基于Storm），或混合模式（即前两种模式的组合）以统一的方式执行代码。（注：文献【5】是Summingbird的主要设计者Oscar Boykin、Sam Ritchie等人于2014年发表于知名期刊PVLDB中论文，其中论文的二作Sam Ritchie大有来头，他是计算机科学界的传奇人物、C语言和Unix的设计者Dennis Ritchie的侄子）。在你尚未深入了解下面的各个具体的框架层次之前，建议你认真阅读一下下面的几篇非常有价值的文献，它们帮为你“恶补”一下诸如NoSQL（非结构化）数据存储、数据仓库大规模计算及分布式系统等相关领域的背景知识：【6】（Data center as a computer）-文献【6】是威斯康星大学-麦迪逊分校Mark D. Hill教授主编的一个论文集式的图书，在这本图书中，收集了很多有关数据仓库大规模计算的论文（注：将数据中心视为一台计算机，与传统的高性能计算机有很大不同。计算中心的实例将以虚拟机或者容器的形式存在，计算资源的配置对于用户而言是透明的，这样就大幅降低系统部署的复杂度、并提高资源使用的灵活性）。【7】– 文献是由Rick Cattell撰写的论文，论文讨论了可扩展的结构化数据的、非结构化的（包括基于键值对的、基于文档的和面向列的）数据存储方案（注：NOSQL是支撑大数据应用的关键所在。事实上，将NOSQL翻译为“非结构化”不甚准确，因为NOSQL更为常见的解释是：Not Only SQL（不仅仅是结构化），换句话说，NOSQL并不是站在结构化SQL的对立面，而是既可包括结构化数据，也可包括非结构化数据）。【8】-该文献是德国斯图加特传媒大学Christof Strauch撰写的学位论文，该论文对分布式系统和第一代非结构化系统提供了非常系统的背景知识介绍。【9】-文献是加拿大阿尔伯塔大学的研究人员撰写的一篇综述，讨论了大数据应用程序的大规模数据管理系统，传统的数据库供应商与新兴的互联网企业，它们对大数据管理需求是不同的。文章的讨论范围涵盖很广，数据模型、系统结构及一致性模型，皆有涉及。【10】：论文讨论了分布式系统中的各种不同的一致性模型。（注：原文给出的链接可能有误，因为根据所提供的链接下载而来的论文是关于“MapReduce中日志处理的Join算法”的综述文章，与“最终一致性”的讨论议题无关。这里推荐2篇新的相关论文：（1）综述文章：【10】new1；（2）微软研究人员2013年发表于SIGMOD的文章：【10】new2”。）【11】-文献以“CAP理论十二年回顾：”规则”已经变了”为题，探讨了CAP理论及其演化，是篇非常不错的介绍CAP理论的基础性论文（注：论文作者Eric Brewer是加州大学伯克利分校的知名计算机科学学者。该文首发于《Computer》杂志，随后又被InfoQ和IEEE再次发表。CAP理论断言，任何基于网络的数据共享系统，最多只能满足数据一致性（Consistency，C）、可用性（Availability ，A）、分区（Partition，P）容忍性这三要素中的两个要素。但通过显式处理分区，系统设计师可做到优化数据的一致性和可用性，进而取得三者之间的妥协与平衡）。在过去，在大规模数据处理上，传统的并行数据库管理系统（DBMS）和基于Map Reduce（映射-规约，以下简称MR）的批处理范式之间，曾发生激烈辩论，各持己见。并行数据库管理系统的【12】（注：由耶鲁大学、微软和麻省理工学院的研究人员于2009年发表在SIGMOD的一篇文章）和另外【13】（注：2010年发表于《美国计算机学会通讯》上的论文：“MapReduce和并行数据库管理系统，是朋友还是敌人？”），被【14】（注：发表于美国计算机学会通讯的论文：MapReduce:一个弹性的数据处理工具）狠狠地给批驳了一番。然而，令人讽刺的是，从那时起，Hadoop社区开始引入无共享的（Shared-Nothing）的MPP（大规模并行处理）风格的大数据处理模式，文献“【15】”，便是例证。要知道，MPP是并行数据库管理系统（DBMS）的灵魂，这样，Map Reduce绕了一大圈，又似回到它当初离开的地方。文件系统层由于文件系统层关注的焦点，开始向“低延时处理”方向转移，所以传统基于磁盘存储的文件系统，也开始向基于内存计算的文件系统转变 —— 这样做，会大大降低I / O操作和磁盘序列化带来的访问开销。Tachyon 和 Spark 【16】就是朝这个方向演化的范例（注：这里RDD指的是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets），它是一种高度受限的共享内存模型，文献【16】由伯克利大学加州分校的Matei Zaharia等撰写的，他们提出了一种面向内存集群运算的容错抽象模型）。【17】-该文献是分布式文件系统的奠基之作，著名的Hadoop 分布式文件系统（HDFS），亦脱胎于GFS，基本上可视为GFS的一个简化实现版（注：文献【17】提出了一个可扩展的分布式文件系统GFS，可用于大型分布式数据密集型应用。文献认为，组件故障是常态而不是异常。其所提出的GFS，着眼在几个重要的目标，比如性能、可伸缩性、可靠性和可用性。GFS的新颖之处，并不在于它采用了多么令人惊艳的技术，而在于它能利用所提出的方案，采用廉价的商用机器，来构建高效的分布式文件系统。有用的创新，才是真的创新，GFS做到了！）。【18】-该文献由雅虎公司的计算机科学家Konstantin Shvachko等人联合撰写的，论文给出了HDFS的进化历史背景及其架构的设计内涵，是了解Hadoop技术的经典之作。【19】-Ceph是HDFS有力的【20】（注：Ceph文件系统是加州大学圣克鲁兹分校（USSC）博士生Sage Weil博士期间的一项有关存储系统的研究项目。初出茅庐，略有小成。之后，在开源社区的推动下，Ceph逐渐羽翼渐丰，风云叱咤，功成名就，逐渐发展成为一个 Linux系统下 PB 级分布式文件系统。文献【19】是Weil本人在2006年顶级会议OSDI发表的有关Ceph的开山论文。文献【20】则是Weil率领他的一帮小伙伴们再次发文强调，Ceph是HDFS）。【21】–是一个高容错的分布式内存文件系统，其设计的核心内涵是，要满足当下“低延迟”的数据处理要求（注：Tachyon是在内存中处理缓存文件，允许文件以访问内存的速度在集群框架中进行可靠的共享，类似于Spark。Tachyon的吞吐量比HDFS高出100倍。Spark框架虽然也提供了强大的内存计算能力，但其没有提供内存文件的存储管理能力，而Tachyon则弥补了Spark的不足之处。文献【21】是伯克利大学加州分校和麻省理工学院的研究者联合撰写的，发表在2014年的 SoCC国际会议上，论文一作UC Berkeley AMP实验室博士生李浩源，他亦是Spark核心开发人员之一）。文件系统的演化历程，其实也见证了文件格式和压缩技术的发展历程。下面的参考文献，可以让你了解到，“面向行”或“面向列”存储格式各自的优缺点，并且还可让你了然文件存储技术发展的新趋势——嵌套式的面向列的存储格式，这种存储格式可极大提高大数据的处理效率。当前，在文件系统阶段，数据管理的最大挑战之一就是，如何处理大数据中的数据冗余。纠删码（Erasure code）是很有创意的冗余保护机制，它可以减少三倍的冗余副本，还不会影响数据的可恢复性与可用性。【22】—该文献是是2008年发表于SIGMOD的一篇论文，该文对数据的布局、压缩及物化（materialization）策略都做了很不错的综述。【23】-这是由Facebook数据基础设施小组和俄亥俄州立大学的华人学者共同提出的文件存储格式，他们走了一个“中庸之道”，充分吸取面向列和面向行存储模式的优点，扬长避短，提出了一种混合的数据存储结构PAX（注：目前这种以行/列混合存储技术已成功应用于 Facebook 等国内外大型互联网企业的生产性运行体系）。【24】– 这是一种面向行的存储格式，其设计理念源于谷歌 Dremel论文（注：Parquet主要用于 Hadoop 的生态系统中。文献【24】是Julien Dem在Github发表的一篇博客文章）。【25】–这是一种被Hive（一种基于Hadoop的数据仓库工具）采用的、面向列存储的改进版存储格式（注：文献【25】是2014年发表于顶会SIGMOD的一篇学术论文）。【26】-这是是一篇阐述在Hadoop生态系统下的常见压缩算法的综述性文章，文章对常见的压缩算法和其适用场景以及它们的优缺点，做了非常不错的归纳总结。【27】-这是一篇是田纳西大学EECS系教授James Plank撰写的、有关存储系统纠删码技术的入门级的文献。有关纠删码改进技术的阐述，读者可参阅来自南加州大学和Facebook的7名作者共同完成的论文《【28】》（注：文献【28】的作者开发了纠删码家族的新成员——基于XOR的本地副本存储LRC，该技术是面向Hadoop生态系统的，可显著减少修复数据时的I/O操作和存储开销）。数据存储层宽泛地讲，据对一致性（consistency）要求的强弱不同，分布式数据存储策略，可分为ACID和BASE两大阵营。ACID是指数据库事务具有的四个特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。ACID中的一致性要求比较强，事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。而BASE对一致性要求较弱，它的三个特征分别是：基本可用（Basically Available）, 软状态/柔性事务（Soft-state，即状态可以有一段时间的不同步）, 最终一致性（Eventual consistency）。BASE还进一步细分基于键值的，基于文档的和基于列和图形的 – 细分的依据取决于底层架构和所支持的数据结构（注：BASE完全不同于ACID模型，它以牺牲强一致性，获得基本可用性和柔性可靠性，并要求达到最终一致性）。在数据存储层，还有很多类似的系统和某些系统的变种，这里，我仅仅列出较为出名的几个。如漏掉某些重要系统，还请谅解。BASE键值存储（Key Value Stores）【29】– 这是由亚马逊工程师们设计的基于键值的高可用的分布式存储系统（注：Dynamo放弃了数据建模的能力，所有的数据对象采用最简单的Key-value模型存储，可简单地将Dynamo理解为一个巨大的Map。Dynamo是牺牲了部分一致性，来换取整个系统的高可用性）。【30】 – 这是由Facebook工程师设计的一个离散的分布式结构化存储系统，受亚马逊的Dynamo启发，Cassandra采用的是面向多维的键值或面向列的数据存储格式（注：Cassandra可用来管理分布在大量廉价服务器上的巨量结构化数据，并同时提供没有单点故障的高可用服务）。【31】 –这又是一个受亚马逊的Dynamo启发的分布式存储作品，由全球最大的职业社交网站LinkedIn的工程师们开发而成（注：Voldemort，这个在《哈利·波特》中常被译作“伏地魔”的开源数据库，支撑起了LinkedIn的多种数据分析平台）。面向列的存储（Column Oriented Stores）【32】 –这是一篇非常经典的学术论文，阐述了面向列的分布式的数据存储方案，由谷歌荣誉出品。（注：Bigtable是一个基于Google文件系统的分布式数据存储系统，是为谷歌打拼天下的“三驾马车”之一，另外两驾马车分别是分布式锁服务系统Chubby和下文将提到的MapReduce）。【33】 –目前还没有有关Hbase的定义性论文，这里的文献提供了一个有关HBase技术的概述性文档（注：Hbase是一个分布式的、面向列的开源数据库。其设计理念源自谷歌的 BigTable，用Java语言编写而成。文献【33】是一个有关Hbase的幻灯片文档）。【34】–文献是一个有关“Hypertable”的技术白皮书，对该数据存储结构做了较为详细的介绍（注：Hypertable也是一个开源、高性能、可伸缩的数据库，它采用与Google的Bigtable类似的模型）。面向文档的存储（Document Oriented Stores）【35】– 这是一款面向文档的、开源数据存储管理系统（注：文献【35】是一本Apache CouchDB的400多页的官方文档）。<a target="_blank" rel="nofollow" style="margin: 0 padding: 0 color: rgb(21, 164, 250); 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3秒自动关闭窗口走在路上?考研；“这是最美好的时代，这是最糟糕的时代”，查尔斯?；面对考研，面对这个大背景，我想这句话真的再合适不；我现在是清华物理系大四学生，成绩比较一般，从零开；可是，对我来说则不然；我一直对物理犹豫不决；思前想后，我得出结论：我不会在物理学领域取得心目；2004年6月中旬，大三的期末考试结束了；以大三第一学期为例，我每星期做三次家教，每次花掉；选择光华
走在路上?考研
“这是最美好的时代，这是最糟糕的时代”，查尔斯?狄更斯在《双城记》中如是说。
面对考研，面对这个大背景，我想这句话真的再合适不过了。考研，几家欢乐几家愁。就像列夫?托尔斯泰在《安娜?卡列尼娜》中说的“幸福的家庭都是一样的，不幸的家庭各有各的不幸。”
我现在是清华物理系大四学生，成绩比较一般，从零开始，跨专业考研，从物理到金融。当然，对于大牛来说，这样的跨越非常简单，在零起点的情况下，只要花上四五个月，随便突击一下专业课的知识和数学、英语、政治，就可以轻轻松松、稳稳当当、游刃有余，实现自己角色的转变，人生之旅就能够通往一个自己日思夜想夙兴夜寐的地方。
可是，对我来说则不然。我很弱，本来想交叉到经管，可是直接被拒绝。于是我便选择了考研这条路。我是一个不太喜欢冒险的人，不愿意冒着再来一年的风险，可是如果被逼无奈，我会很坚定地走上那条“不归路”。
我一直对物理犹豫不决。说实话，我还是喜欢物理的，只是兴趣不很浓厚。我隐约地感觉到里面的思想很巧妙，通过这种自然科学的学习，自己的推导能力、思考能力都能得到很大的提高。早在高中，我就想像着自己一辈子热衷于物理学研究，默默工作、不求闻达。可是在大学的学习中，我遇到了不少困难。我的物理成绩不算好，而且对很多东西的理解不够深入；更重要的，我感觉自己没有天赋，没有物理学直觉，我并不擅长这个方向。我一直信奉这句话：“如果你对你的方向极感兴趣有很擅长，那么应该坚定不移地走下去；如果并非如此，首先要从事自己感兴趣的方向；如果不能如愿，就从事自己非常擅长的方向。只有这样，才能真正对得起自己；这样的工作才真正适合自己。”
思前想后，我得出结论：我不会在物理学领域取得心目中想象的成功，很有可能这条路荆棘丛生，是我难以逾越的障碍。所以我开始考虑，是不是该换一个更适合自己的方向呢？ 我觉得，与其在一个兴趣不浓的方向“混”日子，不如彻底解脱，从头再来。对于自己来说，兴趣是最重要的。如果不打心眼里喜欢，学习就变成了一件苦差事，动力肯定不足。人生四平八稳固然好，可是波澜起伏、充满风险未必不能造就最终的辉煌。
2004年6月中旬，大三的期末考试结束了。大三，我学了很多的课程，把自己三年来的学分绩提高了不少，我获得了保送研究生资格。这是非常不容易的努力结果。大学一年级的时候，我的成绩非常烂，我曾经表示了绝望。可是，我对生活的定位还算积极。我一向认为生活还是应该充满阳光。所以我从大学二年级开始了奋斗历程。但是，由于基础不好，二年级的努力效果没有达到预期结果。到了三年级，我开始“卖力气”。说这句话一点都不过分。
以大三第一学期为例，我每星期做三次家教，每次花掉一个晚上，晚上6点钟出门，11点半才能回来。另外选了30个学分的课程，还报了4级，6级，英语水平1，水平2考试。这段时间赚足了自己的生活费，添饱了自己的肚子，同时也赚足了学分。 大三暑假，对我来说是非常困惑的时候。我始终带着“人生何去何从”的思考，无所事事。整个暑假，我一直在犹豫，到底该学什么？搞不清问题的我开始从电影和电视剧中寻找答案，整天地沉醉于电影和电视。可是，事实证明， “罗曼蒂克”式的经历和跌宕起伏的情节，这些只属于电影世界。 生命不能像平静的流水一样，无声无息地逝去，总要做点事情，实现自己的价值的，履行自己的责任的。
选择光华 根据我的了解，觉得经济学很有意思。不过，我也发现金融方向也不错。最后我选择了光华的金融。 我选择光华是一个漫长、矛盾、逐渐权衡的过程，这里面有很多故事、良多感慨。有慷慨激昂，有事出无奈；有豪情，有怯懦。做出选择前的那段日子，是我的情感非常丰富的日子，有的时候茶饭不思，夜不能寐。
作出这个选择，说起来话就长了。其实选择金融方向，可以有好几个不错的去处，光华是很好的一个选择，与此同时也有好几个其他选择，比如清华经管，北大的经济学院，经济研究中心，中国人民银行研究生部，或者人民大学。 我当初很犹豫，不知道该去哪里好。经过了一番思考我才作了决定。
不妨说一下吧。 首先，清华经管。招的人比较少，整个学院只招几十个人（30个吧），金融方向就更是少得可怜（听说去年只招了1个人，而且还是迫于外界压力才肯招的）。而经济学或者数量经济学方向招的也不多。而且，好马不吃回头草，既然被拒了，就不要死缠不舍了――天涯何处无芳草。而且换个大环境对自己也有好处。所以我下定决心：一定不考清华经管。 其次，说说北大经济学院。这是一个很好的选择。我几乎就要报名北大经济学院了，可是我得知：初试只考微观经济学和宏观经济学，而且题目有些难度。（当然这个还算好办）但是，复试的话要考财政学、货币银行学、国际金融、国际贸易四门课程。我想，即使进入复试，我肯定也没有这么多时间来复习。因为我以前一点都没有学过这些课程，要想短时间内学好是非常困难的，进去以后肯定被灭。所以，这个复试办法对我不利。我最后狠狠心，放弃了经济学院。
再者，说说经济研究中心。其实这也是个非常好的选择。但是经济中心招的人不太多。另外，我对经济研究中心了解也不太多，考虑到初试可以用物理类试卷，也可以用经济类试卷，这给我很大的矛盾。我是学物理的，如果参加物理类的考试，可能有优势，但是上了研究生我要把所有的经济学课程都补上，这是非常繁重的，压力太大了，另外这种办法让我想到了“剜肉补疮”，“拆东墙补西墙”，未免有些南辕北辙，舍近求远，缘木求鱼。
而且我现在想的是离开有所眷恋的物理，寻找更适合自己的路，如果通过考物理来达到这个目的，
一方面是对物理的玷污，把物理看作一种工具，一种前进的跳板，一种手段，这无异于计量经济学中的“工具变量”，卸磨杀驴，对于自己的老东家太不够意思了；另一方面，如果能考上，就说明物理学的还不错，既然学得不错干嘛还要转行；再者，本来就“有点意思”，加上几个月的“眉来眼去”，万一“日久生情”，那可如何脱身，到时候脚踏两只船的日子可不好过呀，心里面要经历多少次忏悔才能洗清罪孽，恐怕把《忏悔录》读上一千遍都无济于事。如果选择经济类试卷，在物理类试卷的考生中，我可能处于劣势。所以没有选择经济研究中心。（今年经济研究中心分数非常高，我觉得自己没有报考这个地方还算明智。当然我不知道是不是专业课内容考得比较简单。）
另外，我没有选择人民大学，是因为我觉得那里面竞争也很激烈，考的内容是金融联考，很多都是主观题，这对我这样的理科生，以前没有学过金融类的人和课程来说，是非常不利的。 至于中国人民银行研究生部，题目都是非常宏观的，比如如何扩大内需，如何解决三农问题，等等。这种问题看上去挺简单，平时电视报纸上经常出现这样的话题，但是真正回答起来并非那么容易。我觉得自己在回答这类问题方面比起经济学专业的学生来，处于劣势。
而且，从五道口理工学院，转到五道口男子学院，转来转去都没离开同一个地方，而且戴的“帽子”也不大好听呀。
综合以上考虑，我选择了光华的金融方向。人的偏好就是这么奇怪。因为当时我根本不知道什么是金融。我只知道我有一个同学在学习金融，所以我想我也应该学习金融。 专业课复习 到了八月初，暑假小学期开始了，按照教学计划，我们先要到实验室去体验四个星期，看看文献、做做试验、找老师讨论讨论问题、翻译一篇文章、再写篇报告。我正是在这个时候开始准备考研的。当时一边看physical review, PRL, nature上的文献，一边看考研的书。
“考研”大舞台只给了我五个月排练时间。我知道，即便没有做好准备，也要硬着头皮上场，然后收获一大堆臭鸡蛋、西红柿，明年再来。在此之前，没学过一门金融的课程，当时我连什么是收益率都不知道，也不知道金融到底是干什么的。当时那种感觉就好像从来没有学习过英语的人，听说了有一门语言叫做英语，于是就打算把这门语言掌握。
“万事开头难。”这话放在我身上，真的太适合了。放弃自己学了三年的东西，本身就是一件让人痛苦的事情，虽然学得不怎么好，可是看着那一本本咬着牙啃下来的教材，参考书，习题集，如数家珍似地在手上摸索，百般割舍不下。在这种心态下，学习经济学和金融学的知识，再加上时间仓促，困难程度也就可想而知了。
每天既要看考研书，又要思考到底该不该考研，还要看自己的文献。可以说在考研报名之前，我根本没有一个答案，我心里盘算的是：如果看书效果不好，如果觉得自己把握不大，就干脆保研物理算了，稳稳当当，不用受考研生活的煎熬。在一个保研盛行的大学，考研是最没有气氛的，我就是在这种没有气氛的“气氛”中，每天自习，近乎“孤独”地走在考研路上。 在决定考研以前，我犹豫过好多次。因为我知道从零开始的难处，也知道所面临的风险。我是在拿自己的青春作为赌注，把一年青春压在了不知道自己有多少胜算的赌局。当时有人开始考研倒计时，我和几个同学就开玩笑说：“距离考研还有150天吧？”“不，应该是515天。”
那段时间是痛苦的，我耐着极大的性子看了4个月的专业课――经济学原理，微观经济学，宏观经济学，金融学原理，投资学，公司财务学，货币银行学，保险学，还有一点高级微观经济学，一些金融工程。
这是什么概念呢？我自己都不太清楚。反正看的彻底明白是不可能的，那么多的书只能一目十行，像猪八戒吃人参果，食而不知其味。我也知道，这样的学习方法太“大跃进”了，可是没办法，我总共只有五个半月时间，花在专业课上4个月时间已经是我在时间计算上的失误了。不过我回想一下，这种安排刚好恰到好处。专业课再少看一点的话，可能连及格都保不住了；而分给其他课程的时间再多一点，也不一定能够创造分数。
大概的顺序是这样的。 经济学原理 先看了看曼昆的《经济学原理》，这本书虽然很砖头，但是很科普，所以没必要害怕，花上一个多星期时间，囫囵吞枣，就能知道一个经济学的大概内容。虽然影影绰绰，但是肯定能对经济学有个大概印象。就像在路上邂逅一名绝色女子，虽然只是远远地看上几眼，但是只要用心去看，肯定能留下非常美好的第一印象，记忆深刻，印在脑海，久久难以忘怀。天气很热，心里面更热。
不过由于考研还是一个很遥远的事情，所以一点都没有紧张，平时也没有珍惜时间，八点多钟起床，懒洋洋的，有时候在宿舍里面自习，有的时候到教室自习，生活不算有规律。这段时间经常上网，搜索一下到底哪个学校的金融比较好，哪个地方的经济学比较好，考研的要求是那些，等等。当时觉得自己还是考金融好一点。因为经济学专业都要求宏观经济学，而我当时很惧怕这门课程，因为当初学习马克思主义政治经济学的时候对老师讲的货币政策、需求、供给等宏观经济学概念产生了非常大的恐惧，觉得自己不适合学习这门课程。
由于没有经济学和金融学基础，我觉得：自己最好打一打基础。虽然考研指定参考书没有经济学原理，但是从个人知识储备角度，以及长远打算，学习一下经济学原理知识，还是很有帮助的。它能让你了解经济学最基本的理论，对于学习微观经济学和宏观经济学来说，可以说扫清了一些障碍。当然，直接学习微观经济学和宏观经济学也没什么，换句话说，经济学原理就内容来说非常简单，微观经济学和宏观经济学中全都涉及，而且更加深入，给人的感觉是经济学原理可学可不学。但是，经济学原理里面所涉及的思想，以及这类教材对你所培养的经济学直觉，是微观经济学和宏观经济学所不能替代的。 但从学习知识的角度考虑，没必要学习经济学原理；可是从更深入的层面考虑，还是应该看一看。而且曼昆的书确实很好，言
另外，经济学原理想要学好，并不是件容易的事情。 另外那么多的入门教材，看一本就差不多了。当然如果时间充裕，可以多欣赏几本，毕竟这些经济学“通行证”都是深入简出，道尽了经济学的实质。另外这也应该是学习金融的“护照”吧，学习金融也需要经济基础。如果把考研比作开车旅行，那么经济学原理可以说是一小瓶汽油，带上它有两个效果：增加了一点负担；多了一点应急之需。这个问题不是静态问题，而是动态问题，涉及到时间序列分析哦！这个问题更倾向于“永久收入”问题，而不是单期消费问题。至于如何权衡取舍，还要看自己的偏好。
微观经济学 接下来啃Varian的《Microeconomics-A modern approach》，6th edition。比起曼昆的《经济学原理》，说Varian这本书是砖头，未免不近人情，毕竟这本书只有6，7百页。不过论难度，可比经济学原理上了档次，虽然在同类的中级微观教科书中，这本书算是浅显的，但还是很花时间的。当然，我以前学过这门课，只是学的非常烂，只是没有在麾下“挂灯笼”，而且事隔一年多，忘得一干二净，所以只能从头再来。这一遍下来断然是非常痛苦的，基本上等于重新学了一遍，以前的记忆基本上被抹掉了，只留下几个可怜巴巴的名词，感觉好像似曾相识。这本书讲解非常仔细，自我感觉是所有中级微观经济学中最好的一本。所以极力推荐。
另外，一定要看第6版，而不是看中文翻译版的那本第2版《微观经济学――现代观点》。因为第6版的内容比第2版要丰富不少。而且今年专业课的一道博弈论的题目就是第6版上面讨论的一个内容，作者对这道博弈论问题的讲解非常仔细。而第2版就没有这个讨论。
看完这本书，又已经过去一个多星期了。 我看过的微观经济学的教材一共只有三本，一本是Varian的《Microeconomics-A modern approach》，6th edition，第二本是这本书的中文版，第2版《微观经济学――现代观点》，第三本是Varian的《Microeconomic Analysis》，3rd edition，不过由于时间很紧，这一本没有看完，只是零零散散看了一些，很多都不懂，什么库恩-塔克定理之类。
我当时觉得专业课考试不可能考得很难，所以就把前面两本看了好几遍，收获很大。 考虑到微观占了专业课分数的一半，我就更不能分心了。与其走马观花，像小蜜蜂那样在万花丛中穿梭，不如盯在一处，像小蜗牛般扎扎实实地稳扎稳打。这就是有人告诫中文系的学生：“与其一目十行地看全唐诗，不如踏踏实实背诵几十首。看得虽多，可是看过后都抛在了脑后，还给了别人；背诵得虽少，可是都是自己的。” 微观经济学的教材很多，国内国外的都是如此。可是，读书不在多，而在精。两三本书足够了，考试不是比谁看的多，而是比谁理解的深刻。同一个问题，一定要看三个作者的解释才能懂吗？不一定，只要看一本书就完全能够明白。当然在此基础上，可以看看别的作者是如何阐述这个问题的，毕竟思路多一些，对自己开阔眼界，发散思维有好处。
再说说微观经济学的重要性。还是拿物理作比喻吧。我们知道，宏观物质是由原子分子组成的，原子分子处于微观世界；宏观物质处于宏观世界。当然原子分子还可以再细分。如果没有微观的统计力学、量子力学基础，以及场论，量子电动力学??物理学的大厦恐怕简陋的只有几间地下室。正是有了微观的基础，才促进了宏观领域的发展。一切追根求源，总有其本质，总能顺藤摸瓜的。微观经济学对于整个经济学就好比量子力学对于物理学的意义，是基础的基础。 当然，正如量子力学受到不少非议一样，微观经济学也受到不少哂笑。比如效用函数的概念就好象薛定谔方程中的psi一样受到“种族歧视”，被某些人“打入冷宫”，“永不临幸”。这也算是正常现象。一个人，如果其他人都说他好，那他未必真的好；一门学问，如果任人都说它对，那这门学问未必真的就“炉火纯青”，“万无一失”，“包治百病”。
宏观经济学 然后看曼昆的《宏观经济学》。我还是贯彻了“一夫一妻制”，只看一本书。曼昆的书的确很“科普”，像我这种“经济盲”，看这种书最合适不过了，能够在短时间贯彻“扫盲”政策，为国家长远规划尽一分力嘛！
虽然没有指定这门课程，可是看宏观经济学，对于学习货币银行学很有帮助，而且我觉得看书不能主要为应付考试，再加上当时距离考研还比较远，所以心想，看看也不算浪费时间，毕竟有所收获嘛！当时我花了两个星期看了一遍中文版，看了以后，模模糊糊，感觉很多东西不太理解，而且中文的翻译太烂了，很多句子读不懂（遇到这种情况一定要保持自信，坚信是翻译有问题，而不是自己的理解能力有问题）。
所以，一怒之下，我买了一本英文书，和中文的对照着看。这样又花了一个多星期。相当于前后看了两遍，觉得已经理解了一些皮毛，至少知道什么叫做通货膨胀，什么是GDP,心里那个自豪啊！不过问我什么是ISLM，还是不太清楚。尤其是长期、中期、短期，以及各种学派的观点，更是糊里糊涂。不过实在没有多少时间在这方面耗，我只能转移阵地了。这个时候已经进入九月份了。
老实说，宏观经济学一点都没有看明白，尤其是里面的精髓，一点都不知道。另外，不同学派之间的基本假设、基本分歧、对经济变量的解释方法，完全都不懂。甚至，我对短期和长期也没有搞清楚。我对宏观经济学的自学效果有点失望，不过只能靠以后的时间再补充了，眼下的任务是看专业课书籍的时候了。
这个时候暑假开学了。我把物理课都退掉了，选了经管学院的课程――公司财务（2），投资学，证券投资学，货币银行学，保险学。另外还有一门外语课，一门体育课。保险学本来不想选，可是学校有最低学分要求，不选这门课就不够这个要求，所以只好选了。事后想来，我完全有理由暗自庆幸。因为光华考的课程我基本都选了，这对于我的专业科考试很有帮助。无形之中，这增加了我的信心。 考研，宏观地看，就有了战略思想和眼光。如果是“井底之蛙”般的眼见，自然短浅，只见树木不见森林，很有可能盲目地看书，以为看得多就好。
“多多益善”，就像宏观经济学中的变量决定一样，是有条件的，一定要搞清楚某个结论的适用范围。
与其在量上下功夫，不如在质上动脑筋。谋求量上的多，无异于在菜市场上讨价还价，生怕别人缺斤短两，最后很有可能被算计，“机关算尽太聪明”，曹雪芹先生早就料到了。谋求质上的提高，才是根本。现在都讲究以质取胜，所以要与时俱进了。考研无外乎那么多知识点，写在纸上，费不了多少墨水纸张，看得见摸得着的就那么一点点。看得再多，无外就这么一点东西，只不过换了包装纸，“新瓶装旧酒”，到底是想买瓶子还是买酒？每个作者都有自己的讲法，但是就知识的角度来讲，新鲜的并不多。再者，看书也有时间成本不是？学经济的还是要懂一点经济学思维的，考虑一下什么是机会成本。看一本厚厚的砖头难道没有机会成本吗？ 还是应该把时间有效利用起来。左一遍右一遍地看不同的人写的大同小异的东西，不如仔细回味一下，变成自己的东西；然后有剩余时间可以投资到别的学科。
投资学 接下来看的是投资学。最初看的是中国人写的一本投资学，看了一个星期，把基本的概念和理论理解了，比如NPV,CAPM,APT,EMH,看完了以后，我觉得自己的理解还不够，买了一本Zvi Bodie的Investments，将近1000页，非常厚，重重的。每天去自习，基本上只带这一本书，从头认认真真地读起，读了700多页。我可以说，那段时间是我感觉最累的时候，每天在老馆坐着，从早晨8点到晚上10点多，平均每天100页纸的速度。一天下来，头晕脑胀。一个星期下来，一个汉字都没有看过，天天面对着蚯蚓状的字母。最后一天，我发誓以后再也不这样干了。我还是应该培养对母语的热爱的。而且，打这以后，一看见汉字就特别亲切！可以说，这一个多星期是我看书最认真最刻苦也最肯吃苦的时间。除此以外，从来没有这么卖力气过。
因为当时刚刚决定要考研，所以不顾一切地看书。当时知道自己的时间不多，一定要下苦功夫，所以拼着命地看书。我仿佛在知识的海洋里徜徉，自由自在。书写得好，非常优雅；表述非常清晰，容易理解；语言并不复杂，没有生词。当然了，整本书还是被我跳出了十几个错误，不过都是小错，很多只是字母写错。我的印象中，英文书很少有错，这本书应该是我见到的错误最多的了。不过并不影响阅读，相反，这让自己注意力更加集中，不放过每一个错误。 读过这本书，我做了一些笔记，积累了很多英文专业课词汇，同时学到了一些分析方法。 我从最基本的投资环境学起，了解到了净现值，贴现，股票定价，债券定价，风险与收益的关系，投资组合理论，资本资产定价模型，因素理论，套利定价理论，有效市场假说，二项式模型，风险中性定价，期权定价理论，实物期权。
从这里，我真正地学到了金融学的一些知识，这对我后来参加考研有很大帮助。虽然最后没有发挥出来，但是我坚信，付出就会有回报。 学一本书，最重要的是掌握里面的重点，理解作者的写作意图。对于投资学，我想最重要的概念就是风险和收益，投资很大程度上研究二者的权衡取舍。所谓的金融工具就是在权衡风险与收益中得到运用。风险的降低是以牺牲收益为代价的。
除了风险与收益这条主线，最重要的几个概念就是：NPV, discounting, stock, bond, portfolio. 最重要的理论包括portfolio theory, CAPM, APT, EMH, B-S. 学习中还要比较一下所学过的理论，模型，概念。比如CML vs. SML vs. SCL; 比如CAPM, APT，B-S的基本假设，以及这些假设之间的区别，以及那些假设是合理的，哪些是不合理的，那些假设可以去掉，那些假设可以改进，等等。
当然有机会还可以看看经典的文献，你会为Sharpe, Ross, Markowitz, Black-Scholes喝彩的，他们的论文中体现的金融思想非常丰富，而且富有想象力。 投资学中很多东西，如果细细想来，都是很有思想。这让你感到非常震撼。金融市场上的东西初看起来是那么的复杂，风险与收益是那么的不可捉摸，感觉就像一片混乱，没有任何规律。可是经过整理和研究，这些复杂的东西竟然能够形成非常清晰的图像，真的让人感到不可思议。
掐指算一算，自己花在投资学上的时间不多，我看中文书大概四五天，然后看了一个星期的英文书，之后就是开学第6周左右到第15周每星期去上一次课，做了六七次老师布置的作业。除此之外就没看过了。如果换算成小时，大概有200个小时左右吧。事实证明，我的投资学学得很烂，很多概念、理论的本质东西都不懂，只是模模糊糊地记住了几个公式和一些推导思路。
投资学看了两本书，一本中文，一本英文。这两本书都是好朋友。从学习知识的角度看，基本够用；从学习投资思想以及深邃深远的角度看，可能不够。就像品味“深巷明朝卖杏花”，如果认为这只是作者的一种猜测，感觉古人真有雅致，算是“勉强”能够欣赏，对于入门来说，应该算说得过去了；如果能够读出一种苦味，好比“商女不知亡国恨，隔江犹唱《后庭花》”，那才是学出了味道。
不过，我只是停留在第一个阶段。就好象有人谈读《阿Q正传》，每一次感悟都与前面的有所不同，越来感悟越深。要想得到真谛，还需要思索。投资学里面的东西的确耐人寻味。
公司财务 看完了投资学，我就转战公司财务学。我选了经管学院的这门课，叫做公司财务2。也就是说，上一个学期已经开过公司财务1这门课了。我选这门课也很提心吊胆，心想：万一挂了怎么办？可是，我转念又一想：如果这门课都过不了，我还考研干什么？所以，义无反顾，果断地选了这门课。事实证明，虽然前面落下了很多内容，可是拼搏一下，很快就跟上了老师的进度，而且我觉得自己的表现不错，最后这门课成绩班上第一名，还是很自豪的。毕竟自己不容易嘛！不过我第一节课没有去，还在老馆看投资学呢。第二节课我要去的时候，老师讲的东西我已经有点消化不良了，所以没办法，只好去去买教材和参考书。
我先看Stephen Ross的Corporate finance,fifth edition。英文的。不过，前面看的英文太多了，所以实在看不下去，所以去海淀图书城买了一本中文的。然后津津有味地看了起来。这本书写的真好，所以我不是在看书，而是在欣赏。真的，后来有时间，我又看了看英文的书，里面一个错误都没有！我真的十分感慨。这样的书才是真正对读者负责，读者才敢相信书上的公式、图表、推导。而有些中国人的书，错误真的太
多，连最终的公式都是错的，弄得你自己都不敢确定，只好找另外的书来参考。这种情况是最无奈的。老师指定的教材是Brealey,and Myers,7th edition.我没舍得买第七版，因为要118块钱，即使在海淀图书城，最多也只能打7折，而且还要和老板费半天口舌，所以，我买了一本第六版，英文的，只花了60块。这个时候，时间已经很紧了。因为我算计了一下，还要看货币银行学、金融工程（指定了一本教材，但是我只看了一小部分，最后非常无奈地放弃，因为实在没有时间。这一点后面还会讲到。），所以时间不等人，只好又去海淀图书城买了一本中文的，这一次也不嫌贵了，所谓饥不择食，慌不择路嘛！原价好像是118块，好说歹说让老板打了7折，然后兴冲冲地回来。
我还记得当时正在六教自习，看那本英文的书。但是感觉看的速度太慢，而且不如看中文的理解更深刻，所以马上冲了出去，骑车到海淀图书城买了这本书。我还掐了一下时间，刚好用了一个小时！买回来以后，我就匆匆地看这本中文书，翻译的还不错，里面的错误比较少，而且翻译的风格和原著差不多，所以我看起来特别起劲。那本书和Stephen Ross的《公司理财》，是我见到的金融类教材中翻译的比较不错的，讲解非常详细准确。读这样的书，真的就是一种享受，你会舍不得放下书本，不停地看，直到10点半下自习的时候。我就不断地对照中英文的Principles of coporate finance，认真地把与老师讲的相关的内容看了最少两遍（中英文各两遍）（当然，全部看完是不可能的，这本书英文版的有1000多页！我想我大概看了700页的样子。还有一些内容感觉考研不大可能涉及，所以只是浏览了一遍）。
这四本公司财务的书，中英文各两本，相互对照，是我看的时间最长的。大概从9月中下旬开始一直到11月下旬期末考试（这门课程期末考试比较早，老师也是非常认真，尽职尽责，这一点令当时很多选课学生都很感动。）我在这门课上花的时间最多，也最零散，持续了将近两个月，有时间就看一点，没时间就不看；想看就看一点，不想看就不看。公司财务方面的几本书，我没有给自己任何的强制性要求，比如非要几天之内看完一遍之类。
我是慢慢悠悠地欣赏，就像晨曦之中雾霭缭绕漫步在青草依依的小路，心旷神怡，不用担心什么，权当调节心态。Principles of corporate finance Brealey, Myers。这本书是公司财务课的指定教材，所以看得最认真，再加上老师讲课用英语，作业用英语回答，提问也要用英语，考试也要用英语，所以把英文书和中文书都前前后后看了好几遍。这本书涉及的内容非常多，还包括了很多投资学的东西。另外本书很幽默，轻松愉快之中就学到了好多东西。比如“布雷利-迈尔斯第二定理，第三定理”，以及对这些定理的阐述，还有书上的小注，都很有意思。另外书的结尾还总结了金融学最重要的理论以及重要的open questions，使得你对整个金融学的框架有了更好的了解。学习了一本书，最有收获的应该是合上书，自己思索一下书中内容，以及各部分之间的联系，总结出自己的东西，加上自己的理解。这样才能真正学懂。当然非常遗憾的是，期末考试以后我就没有再看公司财务，而且直道考研前几天，一直没怎么看过，只是偶尔遇到什么不懂的地方，翻翻看看。其他的情况下，这几本书都被我放到了书架上。事实证明这样做是非常不好的，而且专业课有两道公司财务原理的题目，我已经忘了好多，只能凭着自己的印象胡乱回答了一些，感觉非常不好。而且我还记得第二道题目非常的简单，其实换到公司财务期末考试以前，这个题目简直是小菜一碟，可是到了考研的时候，我已经忘了一些基本概念，所以只能临时从头开始推导公式，用掉了两页纸，当时真是又紧张又后悔。 Brealey, Myers的 Principles of corporate finance 涉及投资学的绝大部分内容，这一本书看下来，相当于是两门课――投资加上公司财务。经管的这门课程开了两个学期，都没有把这本书完全讲完，可想而知其内容有多丰富了。能够有机会看这本书，我感到很幸运。能够选修这门课，我的考研之路也算是有了一个驿站，能够在课上听老师的讲解，同时休息一下紧张的神经。 我觉得神经就像弹簧一样，承受能力也是有限度的，不能超过弹性形变的范围。
在考研这种大强度之下，外力太大，如果长期绷着这根神经，即便神经是钢筋作的，也会达到疲劳极限，出现劳损、裂痕，最后即时修补过来，也会有创伤；所以不如把这根弹簧撤下来，歇息一下。就像座钟一样，随着时间推移，慢慢停下来，罢一次工，等着别人再上一次发条，这是很好的休息方法。不懂得休息，那么慢慢考研之旅将变得无比枯燥、苦闷，就像梵高，虽然伟大，但生前却不懂得欣赏自己，不懂得节约自己，非要割下自己的耳朵，还要用火枪瞄准自己的翩翩大腹。
货币银行学 看公司财务的同时我也在看Frederic Mishkin的货币银行学。不过坦率地说，这门课没有很认真地学，书也没有认真地看，看得非常仓促，基本概念也不是很清楚。我买了一本中文的和一本英文的，对照着看，但是由于宏观经济学的基础不是很好，所以看起来有点吃力。而且Frederic Mishkin的书比较厚，不是非常系统，前后的章节联系并不是很紧密，而且太过宏观，理论推导之类非常少，要理解记忆的概念非常多，所以学起来相当吃力，看了一遍以后，没过几天，就忘得差不多了。
货币银行学我只是零零散散地看的，每个星期看两次左右，每次4个小时左右，加在一起看了2个月，到11月底。公司财务期末考试以后我拼着命地看了几天货币银行学，然后就进入了12月份。 我不知道货币银行学哪部分比较重要，也不知道可能会出什么样的题目，心里面像是无底洞，一片深渊般令人毛骨悚然。我只好漫无目的地看那本厚厚的货币金融学教材。按照内容来说，无外乎金融体系，货币概念，中央银行及其他金融机构，货币需求，货币供给，货币政策，利率决定，利率期限结构和风险结构，汇率决定，金融市场等内容，但是要想学得扎实，可不是“吃吃豆芽”的事情。张飞吃豆芽，算是小菜一碟；我要是吃起来，可能就消化不良了。
小结 从重要性来看： 微观经济学最重要，从它占一半的分数就可以知道了。权重是硬道理。 投资学和公司财务并重。（博迪和默顿还写了一本《金融学》，是个很好的入门教材。不过如果看了投资学和公司
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