京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Ted Yu目前是Hortonworks高级技术成员,也是一名Apache HBase Committer,拥有15年以上的软件开发经验,以及超过三年的HBase开发经验。2011年他成为HBase代码提交者和PMC的成员,Apache项目按照贡献度“论资排辈”,只有作出足够的核心贡献才能进入PMC,且HBase代码提交者至今仍不足40人。
在2014年12月12-14日北京召开的2014中国大数据技术大会(暨第二届CCF大数据学术会议)上,Ted Yu将与大家一起探讨HBase的未来发展和面临的挑战。
Hortonworks高级技术成员和公司的HBase的核心贡献者Ted Yu
Ted Yu出生在一个计算机科学氛围浓重的家庭,父母都是计算技术方面的工程师,这使得他从小就受到了计算机科学氛围的熏陶,后来进入了清华大学大学,所学的专业为计算机技术及科学。
他之所选择Hadoop/HBase成为自己的研究方向,主要是因为Ted Yu曾在之前供职的公司CarrierIQ做过工程师,CarrierIQ很早就支持了Hadoop,而CarrierIQ平台正是使用了HBase。在实际的使用,Ted发现了大量的问题,作为一个开发者和自身严谨的态度的他将这些问题进行提交,久而久之成为了这个领域的专家。同时他当时就敏锐的判断出这是一个新的趋势,因为Hadoop可以真正实现云计算,在未来的大有前途。
团队协作是取得成功的重要因素
总结了多年的开发生涯,Ted Yu认为团队协作是取得成功的重要因素,因为大部分情况下遇到的困难都不是技术性的,只要团队的目标一致,观点的差异总是可以解决的。他这样解释:
在团队中,每个成员发挥着自己的优势,技术性的阻碍并不是最大的困难,团队的目标一致总能使成员在多方面贡献着自己的力量,进而实现团队的目标。包括他曾经所在eBay的Hadoop构架团队和后来的Apache HBase项目组,他都在团队中作出了大量的贡献,相比较收入而言,他更关注于社区问题的解决。
执着于开源的Ted Yu
Ted Yu一直活跃在国内外的各类大数据相关的会议上,一方面是分享HBase最新的技术发展和趋势,以及HBase的机遇及发展空间,另外他也在积极的推动开源这件事,他曾讲过这样的一句话:“任何封闭式解决方案都因来自其他参与者的激烈竞争而有被淘汰的风险。”
对于开源,Ted Yu认为参与开源比收入更重要,此前他曾在采访中表示,“帮助解决社区上的问题比提高当前的收入更重要。”
关于开源的需求,Ted Yu也有自己的看法。他认为从Linux被建立为企业集群(后来的云计算平台)事实上的操作系统的年代开始,软件开发已经历了巨大的变化。无论单个公司内部团队的规模有多大,它的资源都无法与开源社区的资源相提并论。其中的原因是:
服务于多种社区需求的解决方案将更加通用,社区在技术上的集体智慧优于内部人才。开发人员,特别是那些刚接触开源运动的人,应该更为积极地查看代码审查过程的反馈。很多时候,其他开发人员,尤其专注于特定领域的开发人员,可以更迅速地发现设计缺陷或者大家都忽略的问题。我们应该将开源过程视为将解决方案提升到一个更高水平的过程。
HBase作为Hadoop下的一个子项目,目前发展比较强大,是很值得大家关注的点,Ted Yu继续将在今年的2014中国大数据技术大会上和大家沟通交流HBase的未来发展和面临的挑战,敬请关注。与此同时,在这里也分享他在去年中国大数据技术大会上关于HBase和HOYA主题的演讲PPT。
本文: CDA数据分析师培训官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27