来源：数据观 时间：2017-04-25 14:57:00 作者：DT学院
导语：古有水泊梁山英雄108将叱咤江湖，今有“中国大数据技术先锋108将”高端人物访谈搅动风云。2017年，由DT学院、中国城市报大数据中心、清华大数据产业联合会、山西省大数据产业协会联合举办，面向大数据产业的技术精英、专家学者以及大数据产业链领域公司CTO的“中国大数据技术先锋108将”高端人物访谈活动正式启动，围绕大数据技术的多个层面进行分享，旨在搭建大数据技术传播分享的高端平台，促进大数据技术的业内交流。
第2期专访人物中国顶尖数据科学家 卢亿雷
卢亿雷，大数据资深专家，精硕科技(AdMaster)技术副总裁兼总架构师，CCF（中国计算学会）大数据专委委员，北京航空航天大学特聘教授，新智元智库专家。关注数据采集、清洗、存储、挖掘整个数据流过程，关注高可靠、高可用、高扩展、高性能系统服务、Hadoop/HBase/Storm/Spark/ElasticSearch/Druid等离线、流式及实时分布式计算服务。有超过10年云计算、云存储、大数据经验。曾在联想、百度、Carbonite工作，并拥有多篇大数据相关的专利和论文。
一、访谈主题
社交数据情感分析的大数据应用实践。
二、访谈内容
DT学院：作为业内资深人士，能先给大家介绍一下自己的技术经历吗？
卢亿雷：2006年硕士毕业后就加入联想研究院，印象最深的就是跟我们一位同事一块折腾过约50万行 C++代码)，使自己的代码能力得到显著提高。
后来加入百度系统部核心 Hadoop 组，之后又合并到基础架部，使我对 Hadoop 有了更深的理解与体会。 另外就是离开百度加入 Carbonite China 是一次创业的选择,当时在 中国的时候连 Office 都没有就开始一起做事了,这使我熟悉了整个创业过程, 使自己在技术、产品、管理方面都有了非常大的提升；2013年加入AdMaster，我作为技术副总裁兼总架构师，负责公司的完整数据流过程服务（包括采集，清理，存储，挖掘等）。Hadoop/HBase/Storm/Spark/ElasticSearch/Druid等离线、流式及实时分布式计算服务等多方面均有深入研究与应用。
DT学院：作为业内人士，您对大数据是如何理解的？
大数据不仅仅是指海量的数据，而是指和大数据相关的整个流程。数据流之所以称之为数据流，是因为只有当数据流动起来，才能发挥其真正的意义。如果只是海量的数据摆在那里，无异于一潭死水，毫无生机。整个流程中的每一个环节，无论是最初的采集，之后的清理，存储，后期的分析，都至关重要，并且每一部分都有其相对应的技术来进行处理。大数据目前进入一个平稳期，其更偏向于实际的应用如人工智能、深度学习、区块链等。大数据最终目的必定是为人类带来多方面收益和便利。
DT学院：根据您的观察和研究，在大数据领域有哪些关键性技术？经历了怎样的发展历程？
卢亿雷：大数据存储，HDFS，HBase，ElasticSearch，MongoDB，GlusterFS，FastDFS，Swift等这些技术已经成为开源界事实上的标准，从刚出现时的种种稳定性BUG，到现在坚不可催，并且出现了越来越多的新功能。
大数据计算，从最开始的MapReduce一统江湖，到后来 Yarn、Storm、Tez，再到现在 Spark、Flink、Apex 等更高效更易用的计划框架百花齐放，可做的选择越来越多，并且可以在大数据基础上做机器学习、人工智能等多种应用。
多维实时分布式查询，随着 Druid、Kylin、vertica 等开源和商用OLAP 系统的成长，大数据层面的秒级查询，也渐渐走近我们。Alluxio 这一存储中间层的出现，让计算向着更快更廉价的方向又给出了一个新的方案。
大数据技术有一个发展趋势，就是功能越来越强大，使用门槛越来越低，所以开始走向大众企业。
大数据技术发展路线图
DT学院：您所在的公司，使用过哪些大数据技术？你对这些技术满意的地方和不满意的地方分别有什么？
卢亿雷：现在流行的大数据技术， AdMaster 基本上都在使用或使用过。
HDFS + MapReduce + HBase 的标准 3架马车，伴随着我们的一些业务一直运行到现在，但是对于一些实时性要求较高的业务开始显示出它们的不足。
Spark、Flink 在对“快”有着最高要求的业务里，扮演着重要角色，广告业务的实时监控，基础报告的 Lambda 架构， 都是由这两个框架来支持，这两种技术在 Yarn 上的稳定性，还有进一步提高的空间。
Vertica 和 ElasticSearch 则在对于多维数据分析和 OLAP 的业务上发光发热，比如广告业务的多维数据呈现，社交数据的实时处理。这两个技术， 在超大规模数据集场景下，还有待进一步提高。
DT学院：可否结合具体应用场景，给我们分享一个案例？
卢亿雷：这里可以给大家分享一下 AdMaster 用于支持精准营销的 DMP 标签平台。大家知道，要做到精准营销，关键点在于发现这个人对什么感兴趣，即对于每个人给出他感兴趣的标签。
这涉及到几个小问题，网民在查找手机相关的内容，他应该是对于手机感兴趣，那怎么在他下一个访问的页面，就给他看到手机的广告？也就是从发现数据到数据生效，要快。为了解决这个问题，AdMaster 使用了改进版的 Flume 来进行实时传输数据，接入 Kafka，使用 Spark 和 Flink实时处理数据入库，从一个数据的产生到入库，时间可以控制在 10 秒以内。
10 秒可能大家觉得已经太久了， 但是我们每天处理的数据量在 100 亿以上，还要累积最近 45 天内的所有数据，为了达到快的要求，AdMaster 使用了 AeroSpike 集群做为数据存储，可以达到400万的 QPS。
为了分析出每个页面代表的内容，AdMaster 研究院独立研发了自己的内容分析系统，以保证准确分析出页面内容。AdMaster 与新浪微博达成了战略合作关系，保证数据的及时性和稳定性。
DT学院：您对社交数据情感分析颇有研究，请您给大家讲下社交数据情感分析及应用现状？
卢亿雷：社交数据情感分析是商业用户的一个诉求，各大商业公司在做广告的同时，还会在自己的微博和微信等社交平台上发布一些信息，就是所谓的官方微信、官方微博。同时，也会有人在这些账号上作评论，或者是在个人的社交账号上发一些言论。企业用户比较关心的是“是不是有人说我坏话了？” 、“是不是竞争对手又搞什么动作了？” 。 前一个问题， 就是现在社交数据情感分析的一个主要诉求。简单说就是，企业用户想尽快知道是不是有人说他坏话了。
社交数据情感分析应用有：用户画像与精准营销、产品比较与推荐、个人与机构声誉分析、电视节目满意度分析、用户反馈分析、互联网舆情分析危机公关、未来的预测、KOL分析等。
目前社交数据情感分析已经不是简单的情感分析了，在朝着人工智能、深度学习、智能客服等方向发展了。
DT学院：社交数据情感分析用到哪些技术和工具？目前的技术瓶颈是什么？期待有什么改进？
卢亿雷：用到的技术有：网络爬虫，分词，语义分析，句法分类，相关性判断，分类模型等。
难点：
情感本身很主观，同一句话，写作者和阅读者对于情感的判断可能是相反的，有语义歧义。
客户一般要求速度要快，行业内有基于规则匹配的方法，对短句（20 个词以内）有效， 但是长句一般都会标错
语料中有关于两个关键词比较的，不好判别情感；基本上是一个在某方面好，另一个在另一方面好。
客户一般要求模糊查找，近义词同义词或相关词语查找，但是真正使用时往往用的又不是事先约定的关键词，所以不能提前标注。又要求速度快，挑战比较大。
DT学院：国际上有哪些技术创新和新型的开发工具？与国际大数据技术对比，我国大数据技术处于怎样的发展水平？
卢亿雷：Apex 可以算是目前国际上大数据领域创新方向的一个代表，计算原子化，易组合，数据尽可能内存计算，同时支持批处理和流式计算，可以对接多种大数据生态。
近几年随着互联网开源运动的发展，国内的大数据技术已经在渐渐融入国际社会，百度、阿里、华为等互联网企业已经开始在开源界展露头角，在2015年Spark Summit大会上，Spark最大的集群来自于腾讯有8000个节点，单个Job最大分别是阿里巴巴和Databricks为1PB，非常震撼人心。比如阿里对 Storm 贡献的 Jstorm，百度对 Hadoop 贡献的 HCE，华为对大数据存储贡献的CarbonData 等等，可以说，我国的大数据技术，已经完全融入国际环境，有世界上最多的网民支持，已经开始在某些领域引领大数据的发展方向（比如双 11 造就的“瞬间大流量处理”）。
最后，我们可以非常自豪的说中国的大数据技术已经走在世界前列了。
DT学院：根据您的判断，大数据技术未来会有怎样的发展？又会面临怎样的挑战和机遇？
卢亿雷：毫无疑问的是，大数据技术有着光明且长远的未来。尽管大数据相关的技术已经发展了十余年的时间，但是我们面对的仍是渺无边际的技术蓝海。
举一个例子，在过去的十年中，我们可获取的数据量在飞速的提升。我们不再满足获取局限于互联网上已有的数据，而随着物联网技术的进步，我们生活中的每一个事物都先后被安上传感器，接入互联网，纳入了大数据的范畴。面对激增的数据量，我们应该如何应对？在增加硬件设施的同时，是否也在技术算法上做出了相应改进？面对种类更加繁杂的数据，现有的分析模型是否已经不能满足需求？挑战千变万化，我们需要打好技术基础，方能解决这些难题。
随着大数据技术的发展，使得企业日生产量在逐渐增加，尽管近60%的企业日生产量不到1T，但是由于此处统计的是裸数据增长，所以企业实际占的存储可能会大于3T（大数据企业一般会将数据存储3份）；有部分的企业选择“自主研发”，这里主要是包括了基于大数据平台开发应用、二次开发等，而不是企业自己开发一个类似于Hadoop这样的大数据系统；HDFS依然是企业构建大数据分布式存储的首选架构；在分布式计算领域，MapReduce仍然是最通用的计算框架，Spark也是来势凶猛，不过实际生产线上MapReduce的占比可能还要更高一些，但是随着实时计算的快速发展，像类似于Spark、Flink都会快速成长；由于ElasticSearch的迅速发展，使得日志数据可视化工具ELK（ElasticSearch+Logstash+Kibana）得到较高的使用，而像用于大数据实时查询和分析的分布式系统如Druid、Pinot等发展也越来越快；最后企业对于大数据人才的需求越来越多，要求也越来越高，不光是技术要好，业务也需要了解。
DT学院：对于大数据技术学习者，如何更高效的掌握大数据技术，您有哪些建议？
卢亿雷：对于大数据技术学习者，最基本一定要掌握大数据技术处理的流程，包括有数据采集、清洗、存储、分析与挖掘、数据可视化，理解大数据分为离线、在线、流式、实时系统；了解大数据OLTP与OLAP分布式多维实时查询系统的区别等。总之，不管大数据技术如何发展，对分布式系统理论一定要有深入理解，万变不离其宗。最后实践是检验真理的唯一标准，多动手实践，多与业务结合一起实践，有条件的去类似于大数据汽车、快消品、金融、地产、广告等公司实践。
DT学院：对于大数据教育培训的课程类型设计、教学设计，您有哪些看法和建议？
卢亿雷：根据面向的听众不同，可以分成两个大类：
入门级听众，对大数据仅仅是听说过，或做过一些类似 helloworld 之类的小实验， 可以系统地安排讲解大数据发展史，知其然知其所以然，并尽可能全面地介绍大数据的发展方向，最关键的是各方向形成的原因，应用的场景，可以解决哪些问题，简要介绍一些案例。
高级听众， 使用过或正在使用大数据技术，更关心的应该是应用场景，以及使用中各种总是的解决方案。对于这类听众，应更多地结合实际案例，讲解各种常见故障及解决方案，切实解决工作中的问题。
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责任编辑：陈近梅
