“無意中發現了一個巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下給大家。教程不僅是零基礎，通俗易懂，而且非常風趣幽默，像看小說一樣！覺得太牛了，所以分享給大家。點這裏可以跳轉到教程。”
大家都知道，當前是大數據的時代，我們每天在網絡上生成了海量的數據，連阿里巴巴都自稱自己是一家大數據公司。那麼，有了這麼多數據之後，我們應該用什麼樣的方法來分析它們呢？如何從海量的數據中獲取到對於我們來說有用的信息呢？帶着這諸多的疑問，我學習了極客時間App上的《大規模數據處理實戰》專欄。本專欄作者蔡元楠老師是Google資深工程師，領導並開發了超大規模數據驅動的全新應用。
通過對專欄的學習，我對大規模數據處理技術有了比較全面的瞭解。在這篇文章中，我分享一下自己的學習總結，供大家在處理大規模數據時參考。
專欄主要內容
在開篇詞中，作者開門見山地說出了本專欄的特色：介紹硅谷最前沿技術和真實的案例。除了強調特色之外，作者還介紹了當前各大公司在數據處理方面普遍存在的問題，主要有三個：低估了數據處理的重要性、低估了數據處理工程師在組織架構上的重要性、低估了數據處理規模變大帶來的複雜度。這些都是促成作者寫作該專欄的原因。
本專欄的主要內容分爲六個部分，分別是：直通硅谷大規模數據處理技術、實戰學習大規模數據處理基本功、抽絲剝繭剖析Apache Spark設計精髓、Apache Beam爲何能一統江湖、決戰Apache Beam真實硅谷案例和大規模數據處理的挑戰與未來。
我用下面這張思維導圖來概括本專欄的主要內容。
MapReduce的淘汰
作者將超大規模數據處理的技術發展階段分爲三個：石器時代(MapReduce 誕生之前的時期)、青銅時代(MapReduce的誕生作爲標誌)、蒸汽機時代(FlumeJava的誕生作爲標誌)。2003年，MapReduce的誕生標誌了超大規模數據處理的第一次革命，MapReduce作爲大規模數據處理的鼻祖，爲廣大的IT從業者所熟知。但時過境遷，它已經不再處於浪潮之巔，而是被硅谷一線公司淘汰掉了。
爲什麼曾經風光無限的MapReduce會被淘汰了？主要有兩個原因：第一，高昂的維護成本讓很多的公司無法承受；第二，它的時間性能“達不到”用戶的期待。如此，就需要新的技術來取代MapReduce了。
Spark的優勢
在技術上，MapReduce有哪些缺陷呢？主要有四個，包括：
第一，MapReduce模型的抽象層次低，大量的底層邏輯都需要開發者手工完成；
第二，只提供了Map和Reduce兩個操作；
第三，每一步計算都要進行硬盤的讀取和寫入，大大增加了系統的延遲；
第四，只支持批數據處理，欠缺對流數據處理的支持。
爲了解決MapReduce的不足，Spark應運而生。經過工程師們的精心打造，Spark具備瞭如下三個優勢：
第一，Spark最基本的數據抽象叫作彈性分佈式數據集(Resilient Distributed Dataset，RDD)，系統提供了很多對RDD的操作(如Map、Filter、flatMap、groupByKey和Union等)，極大地提升了對各種複雜場景的支持；
第二，Spark會把中間數據緩存在內存中，從而減少了很多由於硬盤讀寫而導致的延遲，大大加快了處理速度；
第三，Spark有五個主要的擴展庫，可以支持極其豐富的功能。
RDD
RDD是一種新的數據抽象模型，也是Spark的核心概念。RDD實際上是一個基於分佈式內存的數據抽象，我們可以從如下三個方面來理解RDD：
第一，分區。同一個RDD包含的數據被存儲在系統的不同節點中，可以認爲RDD是一個大的數組，數組中的每個元素代表一個分區(Partition)。
第二，不可變性。每一個RDD都是隻讀的，它所包含的分區信息不可以被改變。
第三，並行操作。由於單個RDD的分區特性，使得它天然支持並行操作。
Apache Beam一統江湖
時至今日，MapReduce已經完成了它的歷史使命，基本退出了歷史舞臺，而拿過其接力棒的是Apache Beam。
Beam作爲Google的前沿技術之一，其含義就是統一了批處理和流處理的一個框架。Beam提供了一套統一的API來處理批處理和流處理這兩種模式，讓我們只需要將注意力專注於數據處理的算法上，而不用再花時間去對兩種數據處理模式上的差異進行維護。
具體到技術實現上，Beam包含了這些：PCollection(對數據進行抽象封裝)、Transform(Beam數據轉換操作的抽象方法)、Pipeline(多步驟的數據流水線抽象方法)、Pipeline I/O(Beam數據中轉的設計模式)。
總結
本專欄的內容基於硅谷前沿技術，即使是沒有大規模數據處理背景的人來閱讀，也能夠從中領略到數據處理的美妙之處。作者還在專欄中提到，其實我們一直都生活在一個被大規模數據所包圍着的環境中，學習好大規模數據處理真的是一門必修課。我非常贊同作者的觀點，就拿當前的熱門的人工智能技術和5G技術來說，前者需要大量的數據來訓練模型，而後者實際上就是爲了傳輸海量數據而生的。
在這個大數據的時代，只有掌握了數據處理的核心技術，纔不會迷失在數據的海洋中，才能夠從數據中獲取到真金白銀。
如果大家對專欄的內容感興趣，可以訂閱學習，也可以閱讀我繪製的思維導圖。下載鏈接如下，希望對大家學習大規模數據處理技術有所幫助。
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