Google工程師的大數(shù)據(jù)處理方法論是什么

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毫無疑問，Google是公認(rèn)的大數(shù)據(jù)鼻祖。如今很多人提起大數(shù)據(jù)，還停留在 Google 開啟的“三駕馬車”時(shí)代：Google FS、MapReduce、BigTable。其實(shí)，“三駕馬車”早已不是浪潮之巔。

近年來，大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，不論是技術(shù)迭代，還是生態(tài)圈的繁榮，都遠(yuǎn)超我們的想象。從 Spark 成為 Hadoop 生態(tài)的一部分，到 Flink 橫空出世挑戰(zhàn) Spark 成為大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的新星，再到如今 Google 又決心用 Apache Beam 一統(tǒng)天下。大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展可謂跌宕起伏，波瀾壯闊。

豐富的工具，繁榮的生態(tài)，也增加了開發(fā)者選擇合適工具的難度。把開源框架，工具，類庫，平臺(tái)整合到一起，所需要的工作量以及復(fù)雜度，可想而知。技術(shù)的選擇與使用，也是大數(shù)據(jù)開發(fā)者非常頭疼的問題。

之前和 Google Brain 的工程師交流的時(shí)候，他提到在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，能把技術(shù)想明白，用明白的開發(fā)者太少了，一些中小型公司的技術(shù) VP ，往往也是在“趕技術(shù)的時(shí)髦”的狀態(tài)中，更別說普通的開發(fā)者。對(duì)大數(shù)據(jù)處理，比較常見的誤區(qū)有下面幾種：

1.低估了數(shù)據(jù)處理的重要性。

沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)處理，人工智能只有人工沒有智能。例如在語義理解上，Google 就曾犯過這樣的錯(cuò)誤，直到被一家德國(guó)的小公司超過，才認(rèn)識(shí)到高質(zhì)量的數(shù)據(jù)標(biāo)注和處理的重要性。

2.低估了數(shù)據(jù)處理工程師在組織架構(gòu)上的重要性。

大數(shù)據(jù)領(lǐng)域泰斗級(jí)人物Jesse Anderson曾做過一項(xiàng)研究，一個(gè)人工智能團(tuán)隊(duì)的合理組織架構(gòu)，需要4/5的數(shù)據(jù)處理工程師。其實(shí)，即使是一個(gè)寫前端的工程師，很多工作還是數(shù)據(jù)處理。很不幸，很多團(tuán)隊(duì)沒有認(rèn)識(shí)到這一點(diǎn)。

3.低估了數(shù)據(jù)處理規(guī)模變大帶來的復(fù)雜度。

很多人還沒有遇到過“大規(guī)模”的問題，因此容易把問題想的過于簡(jiǎn)單。Google有很多優(yōu)秀的候選人，他們對(duì)常見的編程問題可以很好的解決，但只要追問數(shù)據(jù)規(guī)模變大時(shí)怎么設(shè)計(jì)系統(tǒng)，回答卻常常不盡人意。

4.高估了上手?jǐn)?shù)據(jù)處理的難度。

一方面我們需要認(rèn)識(shí)到大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理是有復(fù)雜的因素的。但另一方面，有了正確的工具和技術(shù)理念，現(xiàn)在上手?jǐn)?shù)據(jù)處理并不困難。在Google，很多應(yīng)屆生入職半年后也能輕松應(yīng)對(duì)上億的數(shù)據(jù)量。

為了幫你比別人更準(zhǔn)確深入地掌握實(shí)用的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理技術(shù)，甚至達(dá)到硅谷一線系統(tǒng)架構(gòu)師的水平。

簡(jiǎn)單提下 Google Brain（谷歌大腦）：這個(gè)團(tuán)隊(duì)的項(xiàng)目包括使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像增強(qiáng)系統(tǒng)、谷歌神經(jīng)機(jī)器翻譯的學(xué)習(xí)框架以及通過機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)學(xué)習(xí)獲取新技能的機(jī)器人。在Android操作系統(tǒng)的語音識(shí)別系統(tǒng)，Google+的照片搜索和YouTube中的視頻推薦系統(tǒng)中，都用到了Google Brain的技術(shù)。

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