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此“圈”太乱 我们理解错了大数据

2014-08-18 00:06
FlappyBird
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  四、科学家。他们是别人眼中的Geek,他们是别人眼中的高大上,他们是类似于霍金一样的神秘的早出晚归昼伏夜出的眼睛男女,他们是驱动世界技术进步的核心力量。除了世界顶级的IT公司(往往世界技术方向掌握在他们手中),其他公司一般需要1-2个科学家足以,他们是真正投身于科学的人,不要让他们去考虑业务场景,不要让他们去考虑业务流程,不要让他们去计算成本,不要让他们去考虑项目进度,他们唯一需要考虑的就是如何在某个指标上击败对手,在某个指标上提高0.1%已经让他们可以连续奋战,不眠不休,让我们都为这些科学家喝彩和欢呼吧。在中国,我认为真正的大数据科学家不超过百人……

  五、工程师。工程师是这样一群可爱的人,他们年轻,冲动,有理想,又被人尊称为“屌丝”“键盘党”,他们孜孜不倦的为自己的理想而拼搏,每次自己取得一点点进步的时候,都在考虑是不是地铁口的鸡蛋灌饼又涨了五毛钱。他们敏感,自负,从来不屑于和业务人员去争论。工程师和科学家的不同点在于,工程师需要频繁改动代码,频繁测试程序,频繁上线,但是最后的系统是由若干工程师的代码组合起来的。每个自负的工程师看到系统的历史代码都会鄙视的发出一声“哼,这垃圾代码”,之后便投入到被后人继续鄙视的代码编写工作中去。

  六、跟风者。他们中有些是培训师,有些是杀马特洗剪吹,有些是煤老板有些是失足少女。他们的特点就是炒,和炒房者唯一不同的就是,他们不用付出金钱,他们认为只要和数据沾边就叫大数据,他们有些人甚至从来没碰过IT系统,他们是浑水摸鱼、滥竽充数的高手,他们是被前几种人鄙视的隐形人。不过我想说,欢迎来炒,一个行业炒的越凶,真正有价值的人就更能发挥自己的作用。

  误区二:只有大数据才能拯救世界

  大数据目前的技术和应用都是在数据分析、数据仓库等方面,主要针对OLAP(Online Analytical System),从技术角度来说,包含我总结的两条腿:一条腿是批量数据处理(包括MR、MPP等),另一条腿实时数据流处理(Storm、内存数据库等)。在此基础上,部分场景又发现MR框架或实时框架不能很好的满足近线、迭代的挖掘需要,故又产生了目前非常火的基于内存数据处理Spark框架。很多企业目前的大数据框架是,一方面以Hadoop 2.0之上的Hive、Pig框架处理底层的数据加工和处理,把按照业务逻辑处理完的数据直接送入到应用数据库中;另一方面以Storm流处理引擎处理实时的数据,根据业务营销的规则触发相应的营销场景。同时,用基于Spark处理技术集群满足对于实时数据加工、挖掘的需求。

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