Google工程師的大數據處理方法論是什么

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毫無疑問，Google是公認的大數據鼻祖。如今很多人提起大數據，還停留在 Google 開啟的“三駕馬車”時代：Google FS、MapReduce、BigTable。其實，“三駕馬車”早已不是浪潮之巔。

近年來，大數據技術的發展，不論是技術迭代，還是生態圈的繁榮，都遠超我們的想象。從 Spark 成為 Hadoop 生態的一部分，到 Flink 橫空出世挑戰 Spark 成為大數據處理領域的新星，再到如今 Google 又決心用 Apache Beam 一統天下。大數據技術的發展可謂跌宕起伏，波瀾壯闊。

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

之前和 Google Brain 的工程師交流的時候，他提到在大數據領域，能把技術想明白，用明白的開發者太少了，一些中小型公司的技術 VP ，往往也是在“趕技術的時髦”的狀態中，更別說普通的開發者。對大數據處理，比較常見的誤區有下面幾種：

1.低估了數據處理的重要性。

沒有高質量的數據處理，人工智能只有人工沒有智能。例如在語義理解上，Google 就曾犯過這樣的錯誤，直到被一家德國的小公司超過，才認識到高質量的數據標注和處理的重要性。

2.低估了數據處理工程師在組織架構上的重要性。

大數據領域泰斗級人物Jesse Anderson曾做過一項研究，一個人工智能團隊的合理組織架構，需要4/5的數據處理工程師。其實，即使是一個寫前端的工程師，很多工作還是數據處理。很不幸，很多團隊沒有認識到這一點。

3.低估了數據處理規模變大帶來的復雜度。

很多人還沒有遇到過“大規模”的問題，因此容易把問題想的過于簡單。Google有很多優秀的候選人，他們對常見的編程問題可以很好的解決，但只要追問數據規模變大時怎么設計系統，回答卻常常不盡人意。

4.高估了上手數據處理的難度。

一方面我們需要認識到大規模的數據處理是有復雜的因素的。但另一方面，有了正確的工具和技術理念，現在上手數據處理并不困難。在Google，很多應屆生入職半年后也能輕松應對上億的數據量。

為了幫你比別人更準確深入地掌握實用的大規模數據處理技術，甚至達到硅谷一線系統架構師的水平。

簡單提下 Google Brain（谷歌大腦）：這個團隊的項目包括使用神經網絡的圖像增強系統、谷歌神經機器翻譯的學習框架以及通過機器學習自動學習獲取新技能的機器人。在Android操作系統的語音識別系統，Google+的照片搜索和YouTube中的視頻推薦系統中，都用到了Google Brain的技術。

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