一、主要讨论人员
提问：陈超，七牛云技术总监
回答：朱冠胤，百度资深大数据专家，连续两次百度最高奖得主。
二、引言
“坐而论道”是一个轮流问答的玩法。本文是大数据主题周中，几位国内一线专家激情问答的一部分内容。期间，各位群友也积极参与。
三、问题集锦
1.MongoDB在百度的使用场景及规模?
2.假设现在让你完全主导一个类似Hadoop的项目，你会选择哪种语言?
3.分享你在百度各种大数据项目中踩过的坑?
4.你所在团队在自研和使用开源方案的主要考虑因素?
5.新一代分布式数据库(NewSQL，类似Spanner)是一个好的创业方向吗?
四、精彩回答
问：我们都知道你深度参与了百度多个成功的大数据项目，你是否可以分享下这个过程中踩过的典型的坑?
答：主要包括如下这些：
1.避免过度设计；有些问题考虑太早没用；快速迭代，小步快跑！
2.防御性编程，认为一切都是不靠谱的(同时避免走向1的极端，例如离线系统，就不要考虑跨IDC高可用了)。
3.很多工作尽可能量化(能量化最好先量化)；if you can’t measure it，you can’t improve it!
4.对外接口一定要慎重，不要轻易变动，兼容性尤其重要。
5.做好各种预案、监控，出现异常能快速定位是系统上游还是本系统还是系统下游的问题。
6.提供好架构和机制，让业务方去调整配置各种策略。
7.将例行手工劳动自动化，人是不靠谱的；不要相信系统是万能的，要有例行check机制。
其他Tips：
1.严格遵守编码规范。
2.采用最严格的编译选项。
3.做好CodeReview。
问：假设现在让你完全主导一个类似Hadoop的项目，你会选择哪种语言?(不考虑团队，仅从语言层面出发)
答：类似Hadoop的项目：如果想开源，并且让业界更多人参与进来，首选Java；Hadoop能取得巨大成功，我个人认为这与它选择Java有很大关系。
相反，Storm选择了一个比较小众的语言Clojure，我听到的一些消息，twitter重写Storm其中一个原因就是，精通Clojure的程序员比较难招，开源社区很多人也参与不进来，项目本身的活跃度也会受影响。
一个完整系统，要考虑项目推广(业务方接受程度)、项目开发、调试和维护成本，最后是性能。
拿Hadoop来说，接口层面需要支持Python、Php；如果是百度内部业务，还需要支持C++；如果是开放云对外服务，必须支持Java(对内则不用考虑，很少业务使用Java开发)。
对性能要求较高的部分，会考虑用C++；例如向量计算，会考虑SSE向量化，或一些业界成熟的高性能库，甚至会考虑GPU或FPGA实现。
除了这两部分，就考虑公司通用基础服务，尽量减少重复造轮子，多利用程序的基础库，例如序列化、rpc实现支持情况等，结合百度情况，会优先考虑C++。
问：面对众多开源解决方案，你所在团队在自研和使用开源方案的主要考虑因素有哪些?
答：1.首先搞清楚究竟想解决什么业务场景的问题，包括已明确需求和潜在需求。
2.优先并充分调研业界已有实现(论文、代码、论文活跃度和主要committer交流等)，要想清楚该系统试图解决的业务场景是否是我们准备解决的；该方案在业界有哪些公司在站台(争取拿到一些内部消息)，构造一定规模测试，内部组织分享调研成果。
3.该方案是否能hold住(从设计理念到代码级深度理解)，是否容易维护(选择了Clojure估计难度不是一点半点)，是否容易推广(看业务方对它的接受程度)。
4.如果上述3个都回答了，且答案是yes，此时看看该系统的论文(或原理)。和论文(或原理)对比，假设论文没有缺陷且能很好覆盖典型业务场景，则看该系统对论文的实现情况，是否有重大缺陷，如果有，一票否决；如果没有，不犹豫，选它好了：)
5.能达到这点的不多，所以很多项目都自研了......
问：请说一下MongoDB在百度的使用场景及规模。
答：MongoDB在百度比较小众，应用规模应该在百台量级，基础架构部对内不提供统一服务，都是各业务线自行维护。
百度开放云对外提供MongoDB，主要是在BAE(BaiduAppEngine)产品中提供共享模式的Mongo服务。
问：你觉得现在新一代分布式数据库(NewSQL，类似Spanner)是一个好的创业方向吗?
答：选择类Spanner系统来创业，注定不走寻常路，挑战极大。
首先，看该产品的受众，有这类需求的客户似乎都是大企业(一般用mysql就搞定了，需要拆到128个实例太少见了)，银行、能源行业等，都是不差钱的主。
如果自己创业，即便做出来了，客户一般也基本不考虑，他们不会相信一个创业公司能提供这样的质量和服务能力。
其次，实现难度，实现Spanner的技术难度不小。
从我不专业的角度来看，类似RedShift的系统是个不错的创业方向，很多公司都有这类需求，目前业界缺乏很好的开源实现，而已有商业化实现成本都比较高。
