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从谷歌学到的厕所文化

编者按:作者Edmond Lau此前在谷歌搜索质量小组负责查询请求和 UI 方面工作,现在 Quora 任职。他表示,正是由于在谷歌学习到的一切伴随着他自信前行,成为了他的良师益友,无论对于哪家公司都将受用。 说起洗手间,你会第一时间想到什么呢?而对于我,就是一个充满智慧的地方。没错,就是闻名遐迩的 “谷歌洗手间” 文化。在目所能及的地方,都是智慧的结晶。每个星期,有关测试点子的便签都会如约而至,接受各路大神的审阅。精通各国语言的它,更是打破地域的界限,共享全球智慧。如此骇人听闻的创举,正源于谷歌团队的核心价值观:持续向团队分享个人成果,海纳百川,集思广益。 刚毕业那年,我就有幸加入了谷歌搜索质量团队,在 2006年 中到 2008年 中的两年光景里,我学习到了很多日后终身受用的知识与理念;而谷歌也在这其间,公司人数规模从 8000 人跃升至 2 万人。现在搜索的时候,是不是会看到近似查询结果的提示?这个正是我加入公司后跟着两个天才工程师一起做的第一个项目。经过近半年,循着原型->测试->发布的轨迹,发展成为现在每天服务着上百万用户的小助手,还得感恩谷歌那博格族人般同化人的...

为大数据带来交互式的BI

基于Hadoop的SQL一直在被持续地改进,但是一个查询要等几分钟到几小时还是非常得正常。在这篇博文里,我们将会介绍开源的分布式分析引擎Apache Kylin。重点介绍它是如何以数量级加速大数据查询,以及在2.0版里面为交互式BI所提供的新特性,包括对雪花模型的支持和流式建立数据立方。 Apache Kylin是什么? Kylin是一个在Hadoop上的OLAP引擎。如图1所示,Kylin位于Hadoop之上,向上层的应用提供了基于标准SQL接口的关系型数据。 图1 Apache Kylin的位置。图片由Yang Li友情提供 Kylin可以处理大数据集,从查询延迟上讲是很快的,这也是它和其他基于Hadoop的SQL的区别。比如,我们所知道的使用Kylin的最大的生产系统实例是在今日头条,一个中国的新闻推送应用。头条有一个包含3万亿条记录的表,对它的平均查询响应时间低于1秒。下一节我们会讨论Kylin是怎么实现这么快的查询。 Kylin引擎的另一个特点是它可以支持复杂的数据模型。 例如,太平洋保险(CPIC,中国的一个保险集团公司)有一个多达60维的模型。 Kylin提供标准的JDB...

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