简单提下 Google Brain（谷歌大脑）：这个团队的项目包括使用神经网络的图像增强系统、谷歌神经机器翻译的学习框架以及通过机器学习自动学习获取新技能的机器人。在Android操作系统的语音识别系统，Google+的照片搜索和YouTube中的视频推荐系统中，都用到了Google Brain的技术。

蔡元楠是谁？

蔡元楠是 Google Brain 资深工程师，负责 AI Healthcare (人工智能的健康医疗应用) 领域，领导开发超大规模数据驱动的全新AI应用与商业模式。在 Google 期间，也曾任职于搜索广告系统，智能语音助手系统，除了技术工作外，还兼任 C++ 语言评审，AI 挑战赛评委会委员。

在《大规模数据处理设实战》中，蔡元楠想带你培养 Google 工程师精神，敢于打碎任何权威，从问题出发思考最佳方案。

具体地，他会从两方面入手：

一是为你介绍硅谷最前沿技术和真实的案例，例如最新的框架层面的前后端分离理念，和批处理流处理统一的思想。

二是带你剖析技术框架产生的原因和他们解决的问题，让你在遇到相似的问题的时候，做到心中有数。

为什么是这个专栏？

我仔细看了下目录，六个部分非常值得期待：

第一部分，先会用原汁原味最实际的硅谷一线大厂的案例，向你解释 MapReduce 为什么不能应对最新的技术挑战。然后我会从实际的问题出发，从头开始引导你怎样从顶层设计一个数据处理框架。

第二部分，同样是结合实战案例，讲解在数据处理框架的使用和设计中，必需的一些基础知识。这些案例紧贴应用，可能就是你的团队明天会碰到的问题。

第三、第四部分深入拆解 Apache Spark和 Apache Beam。不仅会用实际的案例教会你如何使用，还要教会你为什么它们这么设计，你会发现它们的设计其实大致和第一部分的顶层设计是一致的。这样下一次即使这个世界一无所有，你也能构建类似的框架解决一系列问题。

第五部分按 Google T6 级别设计，是带着代码的真枪实弹的架构设计。毫不夸张地说，能完整掌握第五部分内容，你就能比肩硅谷一线大规模数据处理架构师。

第六部分着重培养你的技术远见。因为是否能现在就开始准备应对10年后人类社会的技术挑战，是你拉开与别人差距的重要一站。

专栏目录

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