硅谷大数据的过去与未来

在硅谷大家非常热情地谈创业谈机会，我也通过自己的一些观察和积累，看到了不少最近几年涌现的热门创业公司。这个是华尔街网站的全世界创业公司融资规模评选。它本来的标题是billion startup club，不到一年的时间，截至到2015年1月17日，现在的排名和规模已经发生了很大的变化。

首先，估值在10 Billlon的达到了7家，而一年前一家都没有。

第二、第一名是中国人家喻户晓的小米。

第三、前20名中，绝大多数（8成在美国，在加州，在硅谷，在旧金山！）比如Uber，Airbnb，Dropbox，Pinterest。

第四、里面也有不少相似的成功模式，比如Flipkart就是印度市场的淘宝，Uber与Airbnb都是共享经济的范畴。

所以大家还是可以在移动（Uber），大数据（Palantir），消费级互联网，通讯（Snapchat），支付（Square），O2O App里面寻找到大机会。这里面很多公司我都亲自面试和感受过他们的环境。

问：有如此之多的高估值公司，是否意味着存在很大的泡沫？

我认为在硅谷这个充满梦想的地方，投资人鼓励创业者大胆去做，同样也助长了泡沫。很多项目在几个月的时间就会估值翻2、3倍，如Uber，Snapchat等等，我也惊讶于他们的巨额融资规模。

下面这张图讲的就是“新兴技术炒作”周期，把各类技术按照技术成熟度和期望值分类，这是硅谷创业孵化器YCombinator的课程How to start a startup提到的。“创新萌芽（Innovation Trigger）”、“期望最顶点（Peak ofInflated Expectation）”、“下调预期至低点（Trough of Disillusion）”、“回归理想（Slope ofEnlightenment）”、“生产率平台（Plateau of Productivity）”。越往左，技术约新潮，越处于概念阶段；越往右，技术约成熟，越容易进入商业化应用，发挥出提高生产率的效果。纵轴代表预期值，人们对于新技术通常会随着认识的深入，预期不断升温，伴之以媒体炒作而到达顶峰；随之因技术瓶颈或其他原因，预期逐渐冷却至低点；但技术成熟后，期望又重新上升，重新积累用户，然后就到了可持续增长的健康轨道上来。数据分析师对今年和去年的图对比显示，物联网、自动驾驶汽车、消费级3D打印、自然语言问答等概念正在处于炒作的顶峰。而大数据已从顶峰滑落，NFC和云计算接近谷底。

问：你认为未来高科技创业的趋势是什么？

我先提一部最近看过的电影《模仿游戏》（Imitation Game），这部影片讲的是计算机逻辑的奠基者艾伦图灵艰难的一生。他当年为破译德军密码制作了图灵机为二战胜利做出卓越贡献，挽回几千万人的生命，可在那个时代，他因为是同性恋而被判化学阉割，最后自杀结束了短暂的42岁生命。他的伟大贡献之一就是在人工智能方面的开拓，他提出图灵测试（Turing Test），测试某机器是否能表现出与人等价或无法区分的智能。在今天，人工智能已经有了很大进步，从专家系统到基于统计的学习，从支持向量机到神经网络深度学习，每一步都带领机器智能走向下一个阶梯。

Google的资深科学家吴军博士（《数学之美》，《浪潮之巅》作者），他提出当前技术发展三个趋势：第一、云计算和和移动互联网，这是正在进行时；第二、机器智能，现在开始发生，但对社会的影响很多人还没有意识到；第三、大数据和机器智能结合，这是未来时，一定会发生，有公司在做，但还没有太形成规模。他认为未来机器会控制98％的人，而现在我们就要做个选择，怎么成为剩下的2％？ 李开复在2015年新年展望也提出未来五年物联网将带来庞大创业机会。

问：为什么大数据和机器智能结合的未来一定会到来？

其实在工业革命（1820年）之前，世界人均GDP在1800年前的两三千年里基本没有变化，而从1820年到2001年的180年里，世界人均GDP从原来的667美元增长到6049美元。由此足见，工业革命带来的收入增长的确是翻天覆地的。但人类的进步并没有停止或者稳步增长，在发明了电力、电脑、互联网、移动互联网之后，全球年GDP增长从万分之5涨到了2％，信息也是在急剧增长。根据计算，最近两年的信息量是之前30年的总和，最近10年的信息量远超人类所有之前累计的信息量之和。在计算机时代，有个著名的摩尔定律，就是说同样成本下，每隔18个月晶体管数量会翻倍，反过来同样数量晶体管成本会减半，这个规律已经很好地对应了最近30年的发展，并且可以衍生到很多类似的领域，比如存储、功耗、带宽、像素等等。

作为20世纪最重要的数学家之一，现代计算机、博弈论和核武器等诸多领域的科学全才之一，冯•诺伊曼提出“技术”将会逼近人类历史上的某种本质的奇点，在那之后，全部人类行为都不可能以我们熟悉的面貌继续存在。这就是著名的奇点理论。目前，信息量正在以越来越快的指数型速度增长，美国未来学家Ray Kurzweil称人类能够在2045年实现数字化永生，他自己也创办了奇点大学。相信随着信息技术、无线网、生物、物理等领域的指数级增长，人类将在2029年实现人工智能，人的寿命也将会在未来15年得到大幅延长。

问：国外值得关注的大数据公司都有哪些？国内又有哪些？

大致可以把大数据公司分成基础架构类和应用类，而底层都是会用到一些通用技术，如Hadoop、Mahout、HBase、Cassandra等等；在分析领域，Cloudera、Hortonworks、MapR是Hadoop的三剑客；在运维领域，MongoDB、CouchBase都是NoSQL的代表；在服务领域，AWS和Google BigQuery剑拔弩张；在传统数据库，Oracle收购了MySQL，DB2是老牌银行专用，而Teradata则做了多年数据仓库。

Apps领域的大数据公司更多，比如社交消费领域的Google、 Amazon、Netflix、Twitter等等， 商业智能领域的SAP、GoodData，还有一些在广告媒体领域，TURN、Rocketfuel，另外还有做智能运维的Sumo Logic等等。去年的新星 Databricks 伴随着Spark的浪潮震撼了Hadoop的生态系统。

对于迅速成长的中国市场，大公司也意味着大数据。BAT三家对大数据的投入都是不惜余力的。我4年前在百度的时候，百度就提出框计算的概念，最近两年成立了百度硅谷研究院，挖来Andrew Ng作为首席科学家，研究项目就是百度大脑，在语音、图片识别技术上大幅提高精确度和召回率，最近还做了个无人自行车，非常有趣。腾讯作为最大的社交应用对大数据也是情有独钟，他们自己研发了C++平台的海量存储系统。淘宝去年双十一主战场，2分钟突破10亿，交易额突破571亿，背后有很多故事，当年在百度做Pyramid（按Google三辆马车打造的金字塔三层分布式系统）的有志之士，继续在OceanBase创造神话。阿里云当年备受争议，马云也被怀疑是不是被王坚忽悠，最后经历了双十一的洗礼证明了OceanBase和阿里云是靠谱的。小米的雷军对大数据也寄托厚望，一方面这么多数据几何级数增长，另一方面存储带宽都是巨大成本，没价值就真破产了。

问：与大数据技术关系最紧密的就是云计算，您曾在Amazon 云计算部门工作过，能简单介绍一下亚马逊的AWS和Redshift框架吗？

AWS总体上成熟度很高，有大量startup都是基于上面开发，比如有名的Netflix，Pinterest，Coursera等。Amazon还在不断创新，每年召开reInvent大会推广新的云产品和分享成功案例。在这里面我随便说几个，S3是简单面向对象的存储，"cda数据分析师"DynamoDB是对关系型数据库的补充，Glacier是对冷数据做归档处理，Elastic MapReduce直接对MapReduce做打包提供计算服务，EC2就是基础的虚拟主机，Data Pipeline 会提供图形化界面直接串联工作任务。

Redshift是一种大规模并行计算（massively parallel computer）架构，是非常方便的数据仓库解决方案，它作为SQL接口跟各个云服务无缝连接。Redshift的最大特点就是快，在TB到PB级别有非常好的性能。我在工作中也是直接使用Redshift，它还支持不同的硬件平台，如果想速度更快，可以使用SSD的，当然支持容量就小些。

问：Hadoop是现今最流行的大数据技术，在它出现的当时，是什么造成了Hadoop的流行？当时Hadoop具有哪些设计上的优势？

要看Hadoop从哪里开始，就不得不提Google的先进性。在10多年前，Google发表了3篇论文论述分布式系统的做法，分别是GFS、MapReduce、BigTable。虽然都是很厉害的系统，但没人见过。在工业界很多人痒痒得就想按其思想去仿作。当时Apache Nutch Lucene的作者Doug Cutting也是其中之一。后来Doug他们被Yahoo收购，"cda数据分析师"专门成立Team来投入研究，这就是Hadoop开始和大规模发展的地方。之后随着Yahoo的衰落，牛人去了Facebook、 Google，也有的成立了Cloudera、Hortonworks等大数据公司，把Hadoop的实践带到各个硅谷公司。而Google还没有停止，又出了新的三辆马车，Pregel、Caffeine、Dremel，后来又有很多人步入后尘，开始了新一轮开源大战。

为啥Hadoop就比较适合做大数据呢？首先扩展性很好，直接通过加节点就可以把系统能力提高。Hadoop有个重要思想就是移动计算而不是移动数据，因为数据的移动会带来很大的成本，需要网络带宽。其次，Hadoop提出的目标就是利用廉价的普通计算机（硬盘），这样虽然可能不稳定（磁盘坏的几率），但通过系统级别上的容错和冗余达到高可靠性。并且非常灵活，可以使用各种数据，二进制、文档型、记录型，也可以使用各种形式，结构化、半结构化、非结构化（所谓的schemaless），在按需计算上也是个技巧。

问：MapReduce模型有什么问题？

第一、需要写很多底层的代码，不够高效。第二、所有的事情必须要转化成两个操作Map或Reduce，这本身就很奇怪，也不能解决所有的情况。

问：Spark从何而来？Spark相比于Hadoop MapReduce设计上有什么样的优势？

其实Spark出现就是为了解决上面的问题。先说一些Spark的起源，它来自 2010年Berkeley AMPLab，发表在HotCloud上的Spark是一个从学术界到工业界的成功典范，也吸引了顶级VC Andreessen Horowitz的注资。在2013年，这些大牛（包括Berkeley系主任，MIT最年轻的助理教授）从Berkeley AMPLab出去成立了Databricks，引无数Hadoop大佬尽折腰。

Spark是用函数式语言Scala编写的，Spark简单说就是内存计算（包含迭代式计算、DAG计算、流式计算 ）框架。之前MapReduce因效率低下，"cda数据分析师"经常被大家诟病，而Spark的出现让大家感觉很清新。 Reynod 作为Spark核心开发者，介绍说Spark性能超Hadoop百倍，算法实现仅有其1/10或1/100。在去年的Sort benchmark上，Spark用了23min跑完了100TB的排序，刷新了之前Hadoop保持的世界纪录。

问：Linkedin都采用了哪些大数据开源技术？

在LinkedIn有很多数据产品，比如People you may like、Job you may be interested。你的用户访问来源，甚至你的career path都可以挖掘出来。Linkedin也大量用到了开源技术，我这里就说一个最成功的Kafka。Kafka是一个分布式的消息队列，可以用在tracking、机器内部metrics、数据传输上。数据在前端后端会经过不同的存储或者平台，每个平台都有自己的格式，如果没有一个unified log，会出现灾难型的O(m*n)的数据对接复杂度。如果你设定的格式一旦发生变化，也要修改所有相关的格式。所以这里提出的中间桥梁就是Kafka，大家约定用一个格式作为传输标准，然后在接受端可以任意定制你想要的数据源（topics），最后实现线性的O(m+n)复杂度。对应的设计细节，还是要参考设计文档 ，这里面主要作者Jay Kreps、Rao Jun成立了Kafka作为独立发展的公司。

Hadoop作为批处理的主力，大量应用在各个产品线上。比如广告组，我们一方面需要去做一些灵活的查询，分析广告主的匹配、广告预测和实际效果，另外在报表生成方面也是用Hadoop作为支持。如果你想去面试LinkedIn 后端组，我建议应该去把Hive、Pig、Azkaban（数据流的管理软件）、Avro 数据定义格式、Kafka、Voldemort 都了解一下。LinkedIn有专门的开源社区，也是在建设自己的技术品牌。

问：能谈一谈Coursera在大数据架构方面和其他硅谷创业公司相比有什么特点？是什么原因和技术取向造成了这些特点？

首先我介绍一下Coursera。作为MOOC（大型开放式网络课程）中的领头羊，Coursera在2012年由Stanford大学的Andrew和Daphne两名教授创立，目前160名员工，原Yale校长担任CEO。Coursera的使命是universal access to world’s best education。很多人问我为什么加入，首先我非常认可公司的使命，我相信教育可以改变人生，同样我们也可以改变教育。能不能把技术跟教育结合起来，这是一个很有趣的话题，里面有很多东西可以结合。比如提供高可靠平台支持大规模用户在线并发访问，利用数据挖掘分析学生行为做个性化课程学习并提高课程满意度，通过机器学习识别作业、互相评判，用技术让人们平等便捷的获取教育服务。

Coursera作为创业公司，非常想保持敏捷和高效。从技术上来说，所有的技术都是基于AWS开发的，可以随意启动云端服务并做实验。我们大致分成产品组，架构组和数据分析组。因为公司比较新，所以没有什么历史遗留迁移的问题。大家大胆地使用Scala作为主要编程语言，采用Python作为脚本控制。比如产品组就是提供课程产品，里面大量使用Play Framework，JavaScript的backbone作为控制中枢。而架构组主要是维护底层存储、通用服务、性能和稳定性。我所在的数据组由10多人构成，一部分是对商业产品，核心增长指标做监控、挖掘和改进。一部分是搭建数据仓库完善跟各个部门的无缝数据流动，这里也用到了很多技术。例如使用Scalding编写Hadoop MapReduce程序，也有人做AB testing框架、 推荐系统，尽可能用最少人力做有影响力的事情。其实除了开源世界，我们也积极使用第三方的产品，比如我们用Sumo Logic做日志错误分析，用Redshift作为大数据分析平台，用Slack做内部通讯。而所有的这些就是想解放生产力，把重心放到用户体验、产品开发和迭代上去。

Coursera是一个有使命驱动的公司，大家不是为了追求技术的极致，而是为了服务好老师、同学，解决他们的痛点，分享他们的成功。这点是跟其他技术公司最大的区别。从某个方面来说，现在我们还是处于早期积累阶段，大规模计算时代还没有来临，我们只有积极学习、适应变化才能保持创业公司的高速成长。

问：如果想从事大数据方面的工作，是否可以推荐一些有效的学习方法？有哪些推荐的书籍？

首先还是打好基础，Hadoop虽然火热，但它的基础原理都是书本上很多年的积累。像算法导论、Unix设计哲学、数据库原理、深入理解计算机原理、Java设计模式，有一些重量级的书可以参考，Hadoop 最经典的The Definitive Guide, 我在知乎上也有分享。

其次是选择目标，如果你想做数据科学家，我可以推荐coursera上的data science课程，通俗易懂。学习Hive，Pig这些基本工具，如果做应用层，主要是要熟悉Hadoop的一些工作流，包括一些基本调优。如果是想做架构，除了要能搭建集群，要对各个基础软件服务很了解，还要理解计算机的瓶颈和负载管理以及Linux的一些性能工具。

最后，还是要多加练习。大数据本身就靠实践，你可以先按API写书上的例子，做到有能力调试成功。再下面就是多积累，当遇到相似的问题时能找到对应的经典模式。然后就是实际问题了，也许周边谁也没遇到过这样的问题，你需要灵感和在网上问问题的技巧，然后根据实际情况作出最佳选择。数据分析师培训