ArchSummit主题演讲：Ashish Thusoo介绍大数据发展趋势和Facebook的大数据处理平台

Ashishi Thusoo是Qubole 联合创始人兼CEO。Qubole是一个建设云平台进行数据分析和处理的创业企业。在创办Qubole之前，ASHISH负责Facebook数据基础设施团队。在他的领导下，团队创造了世界上最大的数据分析与处理平台。该平台实现了公司内部分析师，工程师以及数据科学家得以访问数据的目标。在这一过程中，他帮助推动创造“大数据”部署工具，技术和模板的实现 – 这已经成为主流“大数据”革命的构件。在Ashish的协助下，2007年，他加入Facebook时用户只有5千万人，当他离开Facebook时，用户已经成长到8亿人。他也是Apache Hive项目的联合创始人，并作为该项目的Apache软件基金会的创始副总裁。在ArchSummit深圳2012大会上，我们也很荣幸邀请到Ashishi现场分享，现在报名参加大会可享超低折扣，3人以上团购享更多优惠。

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在这些年从事大数据处理工作的经验中，他总结过以下六点：

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1. 从“该抓哪些数据”转变成“有这么多数据可以做什么”：除了少数状况外，简单的算法搭配大量数据，计算出来的结果远比复杂的算法搭配少量数据更好；这相当类似统计的概念，意即在样本数够大的情况下可以忽略误差。\
2. 尽可能简化分析工具，让普通用户也能使用自如\
3. 大量用户可以让你的分析工具更加完善：第 2 和 3 点相辅相成。当你把分析工具设计得足够简单，一般用户自然乐意使用，而且这些人的加入，会使某些极端的问题一一浮现；例如一个写很烂的查询就会瘫痪整个系统，因此你必须花更多心思另外处理、配置资源，以及管理安全性和权限。\
4. 协作模式同样使用大数据处理：刻意把分析工具设计地带有合作的成分，如此一来当用户分享他们的分析，就会从讨论中得到更多的成果。\
5. 没有一种架构适用所有情况：我们经常在开发的过程中遇到从未见过的问题，与其硬是将它纳入现有的架构，直接设计一个新解决方案会是更好的选择。\
6. 维护服务比开发软件更难：我们花了很多的时间跟心力才让服务正常运作，一方面必须提高系统负载量，同时还要保留弹性，最重要的是要经常监控系统状态是否异常。\

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在今年的ArchSummit深圳2012大会上，他将把这六点经验放在融汇于两个演讲之中，包括第一天上午第一个主题演讲，题目是：大数据的技术趋势和演变，在这个演讲中，他将分享：

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大数据相关的问题正在变得越来越广泛。很多公司都在面对并试图解决海量数据相关的问题。它几乎充斥了我们的耳朵：传感器和移动设备的不断涌现，产生着越来越多的数据。从根本上说，大数据已经站住脚了，而且正在得到越来越广泛的使用。观察它的演化过程，从2007年开始到现在，应该说它颠覆了很多东西，越来越多的人开始尝试。它可以在以下5个领域产生巨大影响：创造透明度、通过实验来发现需求和增强绩效、细分人群并采取灵活行动、用自动算法代替或者帮助人工决策、创新商业模式产品和服务。

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那么，目前这一代大数据架构的主要驱动力有哪些？这些架构的演化遵循了什么样的路径？未来面临哪些最大的挑战？这些架构将会向什么方向演化？这些都是Ashish将会在本演讲中回答的问题。他会分析业界的使用案例，谈谈哪些系统表现出色，哪些系统还不够好。他还会谈及在云上运行这些系统面临的挑战，并就如何克服这些问题提供一些建议。

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另外一个演讲，是在第二天下午的“海量数据之快准狠”专题之中，演讲题目是：Facebook的海量数据架构演变过程，他将会讲到：

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作为世界上最大的社交网络，Facebook公司一天积聚的数据比很多大公司一年产生的数据还要多。 据2010年3月的博客显示，Facebook公司的Hadoop集群成为世界上最大的计算机集群。这个集群由2000台计算机，800台16核系统和1200台8核系统组成。集群中每个系统存储了大概12万亿到24万亿字节的数据。

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一年前，Facebook的集群存储了30千万亿字节的数据，大概是美国国会图书馆存储信息数量的3000倍。Facebook数据中心在过去一年里增长了三分之一还多。 今年4月份，Facebook耗资4.5亿美金建设的新数据中心也已经投入使用。

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从2007年到2011年，Facebook的大数据处理架构是如何演变的？在一个变动异常频繁，并且快速增长的环境里，都要面临哪些挑战？Facebook使用了一些组件和技术，让公司大部分部门都可以根据不同的目的访问、分析、使用数据，背后的驱动力是什么？Ashish Thusoo在本演讲中将会回答这些问题，同时会介绍从Facebook的经验中的一些重要收获。

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如果您想了解大数据相关技术的发展趋势和具体实践，Ashish Thusoo的演讲不可错过。

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