“大数据”一词这几年来火爆异常，出镜率爆表，那么究竟什么才是大数据呢？你是否对他的了解只是“闻其名”，却未“知其人”呢？现在，这篇由硅谷在线教育公司 Coursera 数据工程师（也曾在百度、LinkedIn 等公司工作）的干货文章将为你详细介绍“大数据”的迷离身世。
硅谷在线教育公司 Coursera 数据工程师董飞准备在硅发布平台开讲了，课程第一系列《大数据入门》。董飞也曾在百度、LinkedIn 等公司工作。
在硅谷，大家非常热情地谈创业谈机会，我也通过自己观察和积累，看到不少最近几年涌现的热门创业公司。我先给大家一个列表，这是华尔街网站全世界创业公司融资规模的一个评选，它本来标题是“十亿美金俱乐部”，可以看出不到一年时间，截至今年 1 月 17 日，排名和规模已经发生很大变化。
首先，估值在十亿美金的公司达到 7 家，而一年前都没有；第二，第一名是中国的小米；第三，前 20 名中，绝大多数（八成在美国，在加州，在硅谷，在旧金山！）比如 Uber、Airbnb、Dropbox、Pinterest；第四，里面也有不少相似模式成功的，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）及 O2O App 里寻找大机会。这里面，很多公司我都曾面试和感受过他们环境，下面有机会我也会给大家一一详细介绍。
第二，在 Linkedin，每年会评选一个最有需求的创业公司名单，基本是结合 Linkedin 用户访问量和申请数做出的挖掘。下面，我列出最近 3 年数据，大家可以做个判别和趋势分析。
里面还是很靠谱的，比如不少上榜名单已成功 IPO（GoPro、Hortonworks、Splunk），里面有很多大数据领域公司（Splunk，、Box，、Nimble Storage、Violin Memroy， Dropbox），而除了之前看到的一些互联网项目，在一些医疗健康（Theranos）、智能硬件（Leap motion、Fitbit、Jawbone）、在线教育（Coursera）也吸引很大注意力。
第三，看了那么多高估值公司，很多人都觉得非常疯狂，是不是很大泡沫了，泡沫是不是要破了，这是很多人的疑问。在硅谷这个充满梦想的地方，投资人鼓励创业者大胆去发展同样也助长泡沫，很多项目在几个月时间估值就会翻 2、3 倍，例如在 Uber、Snapchat 上，我也惊讶他们的巨额融资规模和颠覆速度。
下面这张图，就是讲新事物的发展规律，这是硅谷孵化器 YCombinator 公开课 How to start a startup 提到的。一个新 Idea 加上一点点原型，就会迅速吸引眼球，然后先驱者引发潮流，在大众爆发把泡沫吹到极致，接下来就是各种负面质疑，名声一落千丈，而这时离 Peak 也许才过去几个月。
但这东西本质没有变，从“看山不是山”到“看山还是山”，这段重心回归到产品上重新积累用户，然后就到了可持续增长的健康轨道上。从 Quora 网站流量、Tesla 股票到比特币，你都发现它们惊人的匹配这张图的某个节点。背后不变的是人性，举例在牛市，大家都很容易挣钱，但只有熬过最痛苦的时代（比如金融危机），才能体会事物发展本质和踏实的意义。
第四，未来趋势是什么？大家都很关心。我先提最近看的一部电影《Imitation Game》，它讲的是计算机逻辑奠基者艾伦图灵艰难的一生，当年为破译德军密码制作了图灵机为二战胜利作出卓越贡献，挽回几千万人的生命，可在那个时代因为同性恋被判化学阉割，自杀结束了短暂的 42 岁生命。
他的一个伟大贡献就是在人工智能的开拓，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。我们现在回到今天，人工智能已有很大进步，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。
谷歌资深科学家吴军博士提出当前技术发展的三个趋势：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带来庞大创业机会。
大数据入门
接下来，我讲一讲大数据入门。先来做个思考，以前有个国王很阔绰也很爱排场，有天，他很高兴想奖赏他的宠臣，然后说，让他来提任何奖励。
这个大臣给国王看下面这个棋盘，是个 8*8 的方格，如果我在每个标号的格子内放米粒，第一个格子放 1 粒米，后面格子总是前面格子的两倍。那么问题来了，如果我把整个棋盘放满，需要多少米粒？
我们学过级数的话，可以快速做个演算，它的推演是 1 + 2 + 4 …… + 2^63 = 2^64 - 1 .这个数字多大很多人没印象，反正如果真要兑现的话，这个国家肯定是破产了。
其实我把这个棋盘分成上下两半，在上一半总共需要的米粒是 2^32，这并不是个很大的数，其实前几年计算机的 32 位就是那么大，但下半场就完全不一样了，这是个平方级别的规模，我下面会给大家一个交代。现在大家也经常听到什么手机 64 位处理器，并无实际意义。
我们接着看看这张曲线图是信息时代的增长，其实工业革命前（1820 年），世界人均 GDP 在 1800 年前的两三千年里基本没变化，而从 1820 年到 2001 年 180 年里，世界人均 GDP 从原来 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翻天覆地。这里面发生了什么？大家可以思考一下。但人类的进步，并没停止或者说稳步增长，在发明了电力、电脑、互联网、移动互联网，全球年 GDP 增长 从万分之 5 到 2%，信息也是在急剧增长。根据计算，最近两年信息量是之前 30 年总和，最近 10 年是远超人类所有之前累计信息量之和。
在计算机时代，有个著名摩尔定律，就是说同样成本每隔 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。这个规律已经很好匹配了最近 30 年的发展，并且可以衍生到很多类似领域：存储、功耗、带宽、像素。
而最下面这个头像是冯诺伊曼，20 世纪最重要数学家之一，在现代计算机、博弈论和核武器等诸多领域有杰出建树的最伟大科学全才之一。他提出技术会逼近人类历史上某种本质的奇点，在那后，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”，目前会呈越来越快的指数性增长，美国未来学家 Ray Kurzweil 称：人类能在 2045 年实现数字化永生，他自己也创办奇点大学，相信随信息技术、无线网、生物、物理等领域的指数级增长，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。
我们再回到现在，地球上至今的数据量从 GB、TB、PB、EB 到达 ZB，我们之前提出的 2^64 就相当于 16EB 的大校
大数据有什么用？
所谓“学以致用”，大数据领域在各行业都可以应用，这里举几个有趣的例子。在 Linkedin 时，CEO 提出“经济图谱”的概念，希望整合用户、公司、工作机会、技能、学校和帖子变成一个复杂而有蕴含无限可能的数字化社会。
比如说找对象，有个国外极客，他抓取约会网站的数据，根据一些指标如地理、年龄、兴趣，建立下面的 3D 模型找到真爱；又如阿里巴巴通过数据魔方（它们的大数据产品），提炼出消费跟女生胸部成正比的结论。
在移动 App 上，今日头条通过你的个人社会化信息，建起兴趣图谱推荐文章并随你的使用会越来越聪明；在线教育领域：MOOC 中的 M 就是大规模的意思；其他如互联网金融人人贷，通过大数据积累信用，释放一些传统金融体系下未被满足而又广泛存在的巨大需求，最近也是拿到 1.3 亿美金融资。硅谷有家 Wealthfront 做大数据理财，23andMe 提供个人基因组的“大数据”等等。
大数据公司列表
下面是 2014 年别人总结的大数据公司列表，我们大致可以分成基础架构和应用，而底层都是会用到一些通用技术，如 Hadoop、Mahout、HBase 和 Cassandra，我在下面也会涵盖。
我可以举几个例子，在分析这块，Cloudera、hortonworks、mapr 作为 Hadoop 三剑客，一些运维领域，mangodb、couchbase 都是 nosql 代表，作为服务领域 AWS 和 Google BigQuery 剑拔弩张，在传统数据库，甲骨文收购了 MySQL、DB2 老牌银行专用，Teradata 做了多年数据仓库。
上面的 Apps 更多，比如社交消费领域的谷歌、亚马逊、Netflix、Twitter、商业智能：SAP、GoodData，一些在广告媒体领域：TURN、Rocketfuel，做智能运维 sumologic 等等。最后还有个去年的新星 Databricks 伴随着 Spark 的浪潮震撼 Hadoop 的生态系统。
大数据之中国公司
对迅速成长的中国市场，大公司也意味大数据，BAT 三家都是对大数据投入不惜余力，我 4 年前在百度时，百度就提出框计算的东东，最近两年成立硅谷研究院，挖来 Andrew Ng 做首席科学家，研究项目就是百度大脑，在语音、图片识别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。
腾讯作为最大社交应用对大数据也情有独钟，自己研发 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，背后是有很多故事，当年在百度做 Pyramid（按谷歌三辆马车打造的金字塔三层分布式系统）有志之士，继续在 OceanBase 创造神话。
而阿里云当年备受争议，马云也在怀疑是不是被王坚忽悠，最后经历了双十一洗礼证明 OceanBase 和阿里云的靠谱。小米的雷军对大数据也是寄托厚望，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。
大数据相关技术
大数据相关技术，最紧密的就是云计算，我列出主要是 Amazon Web Service 和 Google Cloud Platform，在国内还有阿里云、金山云、百度云、腾讯云、小米云、360 云、七牛……每个里面都是大量技术文档和标准，从计算到存储，从数据库到消息，从监控到部署管理，从虚拟网络到 CDN，把所有一切用软件重新定义了一遍。
先来讲亚马逊的云。我本人在亚马逊云计算部门工作过，所有还是比较了解 AWS，总体上成熟度很高，有大量创业公司都是基于上面开发，比如有名的 Netflix、Pinterest、Coursera.
亚马逊还是不断创新，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，像 S3 是简单面向对象的存储，DynamoDB 是对关系型数据库的补充，Glacier 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。
这边还可以说一下 Redshift，它是一种（Massively Parallel Computer）架构，是非常方便的数据仓库解决方案，就是 SQL 接口，跟各个云服务无缝连接，最大特点就是快，在 TB 到 PB 级别非常好的性能，我在工作中也直接使用，它还支持不同硬件平台，如果想速度更快，可以使用 SSD 的，当然支持容量就小些。
在数据库领域，我就列出三种代表，一类是关系型数据库管理系统，它的特点是 A（Atomic）、C（consistent）、I（isolation）、D（duration），连起来就是 ACID（酸）。简单说，就是支持事务回滚和外键关联，而 NoSQL 是与之对应的 Base（碱），所谓 Basic 可用，为了扩大 Scale，牺牲一些一致性和事务。而谷歌提出 F1，希望解决在大规模数据同时还要做到事务强一致性。在这里面都是非常常见的 NoSQL， 这些公司可能你都没听过，但它们都是融资过亿，估值都非常高，在几个 Billion 以上。
我会花一些篇幅介绍 Hadoop，首先看 Hadoop 从哪里开始的，不得不提谷歌的先进性，在 10 多年前，谷歌出了 3 篇论文论述分布式系统的做法，分别是 GFS、MapReduce、BigTable，非常牛逼的系统，但没人见过，在工业界很多人痒痒的，就想按其思想去仿作。
当时，Apache Nutch Lucene 作者 Doug Cutting 也是其中之一，后来他们被雅虎收购，专门成立团队去投入做，就是 Hadoop 的开始和大规模发展的地方，之后随着雅虎衰落，牛人去了 Facebook、谷歌，也有成立 Cloudera、Hortonworks 等大数据公司，把 Hadoop 的实践带到各个硅谷公司。
而谷歌还没停止，又出了新的三辆马车：Pregel、Caffeine 和 Dremel，后来又有很多步入后尘，开始新一轮开源大战。
那么为啥 Hadoop 就比较适合做大数据呢？首先扩展很好，直接通过加节点就可以把系统能力提高，它有个重要思想是：移动计算而不是移动数据，因为数据移动是很大的成本需要网络带宽。
其次，它提出的目标就是利用廉价普通计算机（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data，二进制、文档型、记录型。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。
另一个问题，我们提到 Hadoop 一般不会说某个东西，而是指生态系统，在这里面太多交互的组件了，涉及到 IO、处理、应用、配置、工作流。在真正的工作中，当几个组件互相影响，你的头疼的维护才刚刚开始。
我也简单说几个：Hadoop Core 就三个 HDFS、MapReduce、Common，在外围有 NoSQL： Cassandra、HBase，有 Facebook 开发的数据仓库 Hive，有雅虎主力研发的 Pig 工作流语言，有机器学习算法库 Mahout，工作流管理软件 Oozie，在很多分布式系统选择 Master 中扮演重要角色的 Zookeeper.
下面是 Hortonworks 提出的数据平台，这个公司比较强势，它有最多的 Hadoop Committee 成员，是真正的标准制定者，而 2.0 就是由它们提出。
在 Hadoop 1.0 前，是 0.16 到 0.19、0.20，还有一只是 0.23 进化成现在的 2.0，应该说，现在大致都被 2.0 取代了，主要区别是 1.0 只能支持 MapReduce 框架、资源和数据处理限制在一起。
而 2.0 首先抽象出 Yarn 这个资源管理器，然后上层可以支持各种插件机制，便于扩展，Hortonworks 还研发了 Tez 作为加速引擎把一些相关任务合并共享或者并行来优化。
下面这个是英特尔给出的 Hadoop Stack，英特尔也是个对技术前沿由追求的公司，虽然它主业是处理器，但在互联网的时代，为抓住一些软件机会，它们也在积极融合，为生态系统做贡献。
另外，Cloudera 是老牌 Hadoop 公司，成立 7、8 年了，当年 Hadoop 之父就是在那做首席架构，它提出的 CDH 版本是很多公司的稳定 Hadoop 版本，一般公司也不会自己去搭 Hadoop 最新版，否则出了 Bug 会很痛苦，它提供了一个打包方便部署。
涉及技术细节甚至源代码
下面内容涉及技术细节甚至源代码，可能有些枯燥，我也尽量深入浅出。我们先说 HDFS，所谓 Hadoop 的分布式文件系统，它是能真正做到高强度容错。并且根据 locality 原理，对连续存储做了优化。
简单说，就是分配大的数据块，每次连续读整数个。如果让你自己来设计分布式文件系统，在某机器挂掉还能正常访问该怎么做？首先需要有个 master 作为目录查找（这里就是 Namenode），那么数据节点是作为分割好一块块的，同一块数据为了做备份不能放到同一个机器上，否则这台机器挂了，你备份也同样没办法找到。
HDFS 用一种机架位感知的办法，先把一份拷贝放入同机架上的机器，然后在拷贝一份到其他服务器，也许是不同数据中心的，这样如果某个数据点坏了，就从另一个机架上调用，而同一个机架它们内网连接是非常快的，如果那个机器也坏了，只能从远程去获龋这是一种办法，现在还有基于 erasure code 本来是用在通信容错领域的办法，可以节约空间又达到容错的目的，大家感兴趣可以去查询。
接着说 MapReduce，首先是个编程范式，它的思想是对批量处理的任务，分成两个阶段，所谓的 Map 阶段就是把数据生成 key、value pair 再排序，中间有一步叫 shuffle，把同样的 key 运输到同一个 reducer 上面去，而在 reducer 上，因为同样 key 已经确保在同一个上，就直接可以做聚合，算出一些 sum， 最后把结果输出到 HDFS 上。对应开发者来说，你需要做的就是编写 Map 和 reduce 函数，像中间的排序和 shuffle 网络传输，容错处理，框架已经帮你做好了。但据说，谷歌内部早不用这种，又有新的强大工具出现了。
HBase 就是对应的 BigTable 的克隆版，它是基于列的存储，可以很好的扩展型，这里面出现了 Zookeeper 作为它高可靠性的来源，我们在分布式系统中经常怕 Single Point of Failure，它能保证在少于一半节点损害情况下，还是可以工作的。
这里的 region server 是说把数据的 key 做范围划分，比如 region server1 负责 key 从 1 到 1w 的，region server2 负责 1w 到 2w 的，这样划分之后，就可以利用分布式机器的存储和运算能力了。
虽然 MapReduce 强大，但编写很麻烦，在一般工作中，大家不会直接写 MapReduce 程序。有人又开动大脑，简化开发。Hive 的简单介绍，它主要是 Facebook 开发，确实很容易上手，如果做 data scientist，经常也要用到这个工具。
我们想 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：所有事情必须要转化成两个操作，这本身就很奇怪，也不能解决所有的情况。那么下面就看看有什么可以做的更好的。
Spark 介绍
我还是介绍一些 Spark 的起源。Berkeley AMPLab，发表在 hotcloud 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。
AMPLab 这个实验室非常厉害，做大数据、云计算，跟工业界结合很紧密，之前就是他们做 mesos、hadoop online，在 2013 年，这些大牛（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，其实也不见得是它们内心这么想，比如 Cloudera 也有自家的 impala，支持 Spark 肯定会让它自家很难受，但如果你的客户强烈要求你支持，你是没有选择的
另外起名字也很重要，Spark 就占了先机，它们 CTO 说 Where There‘s Spark There’s Fire，它是用函数式语言 Scala 编写，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 因效率低下大家经常嘲笑，而 Spark 的出现让大家很清新。Reynod 作为 Spark 核心开发者， 介绍 Spark 性能超 Hadoop 百倍，算法实现仅有其 1/10 或 1/100.
那为啥用 Spark 呢？最直接就是快啊，你用 Hadoop 跑大规模数据几个小时跑完，这边才几十秒，这种变化不仅是数量级的，并且是对你的开发方式翻天覆地的变化，比如你想验证一个算法，你也不知道到底效果如何，但如果能在秒级就给你反馈，你可以立马去调节。
其他的如比 MapReduce 灵活啊，支持迭代的算法，ad-hoc query，不需你费很多力气花在软件搭建上。如果说你用 Hadoop 组建集群、测试、部署一个简单任务要 1 周时间，Spark 可能只要一天。在去年的 Sort benchmark 上，Spark 用了 23 分钟跑完 100TB 的排序，刷新之前 Hadoop 保持的世界纪录。
下面这个图，是 Hadoop 跟 Spark 在回归算法上比较，在 Hadoop 世界里，做迭代计算是非常耗资源，它每次的 IO 序列画代价很大，所以每次迭代需要差不多的等待。而 Spark 第一次启动需要载入到内存，之后迭代直接在内存利用中间结果做不落地的运算，所以后期迭代速度快到可以忽略不计。
此外，Spark 也是一个生态系统，除核心组建 Spark，它也可以跑在 Hadoop 上，还提供了很多方便的库，比如做流式计算，Spark Streaming，比如 GraphX 做图的运算，MLBase 做机器学习，Shark 类似 Hive，BinkDB 也很有意思，为达到高效，它允许你提供一个误差概率，如果你要求精确度越低，它运算速度就越快，在做一些模糊计算时像 Twitter 的 Follower 数目，可以提高效率。
所以总体说，Spark 是一个非常精炼的 API，提供常用的集合操作，然后本身可以独立运行，或在 Hadoop Yarn 上面，或者 Mesos，而存储也可以用 HDFS，做到了兼容并包，敏捷高效。是不是会取代 Hadoop 或成为 Hadoop 的下一代核心，我们拭目以待！
如何学习大数据
那同学们如果问如何开始学习大数据，我也有一些建议，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 Unix 设计哲学、数据库的原理；
其次是选择目标，如果你想做数据科学家，我可以推荐 Coursera 的数据科学课程，通俗易懂，学习 Hive、Pig 这些基本工具；如果做应用层，主要是把 Hadoop 的一些工作流要熟悉，包括一些基本调优；如果是想做架构，除能搭建集群，对各基础软件服务很了解，还要理解计算机的瓶颈和负载管理，Linux 的一些性能工具。
最后，还是要多加练习，大数据本身就是靠实践，你可以先按 API 写书上的例子，能够先调试成功，在下面就是多积累，当遇到相似问题能找到对应的经典模式，再进一步就是实际问题，也许周边谁也没遇到，你需要些灵感和网上问问题的技巧，然后根据实际情况作出最佳选择。
