谷歌大牛Jeff Dean是如何成为互联网战神的
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“光在真空中的速度曾经是大约每小时35英里，然后Jeff Dean花了一个周末优化了基础物理学。”——出自“关于Jeff Dean的事实” 其实，“关于Jeff Dean的事实”这个G+帖中描述的并非是真实的。不过有人大费周折为他建立了一个类似于“关于Chuck Norris 的事实”这样的网站，这倒是件不同寻常的事。这是因为Jeff Dean是一位软件工程师，而软件工程师们通常是不会像武术界的战神Chuck Norris那样的。一方面，他们不是独行侠，软件开发从本质上来讲是一个协作过程。另一方面，他们也从来不会像这个视频里面的Chuck Norris那样用冲锋枪来打牛仔。 译注：Chuck Norris（查克·诺里斯）是空手道世界冠军、美国电影演员。他有另一个更为人所共知的译名“罗礼士”，出自功夫名片《猛龙过江》。 他发展电影事业初期，在李小龙执导的武打电影《猛龙过江》中饰演一名空手道高手Colt，与李小龙在罗马斗兽场决斗，公认是经典的武打场面。（摘自维基百科）
Jeff Dean 然而，在2007年的愚人节，一些慕名而来的年轻谷歌工程师觉得应该给Jeff Dean制作一个网站，来赞扬他在编程方面的成就（译者：以下都只是玩笑，并不是真的）。例如： 编译器不会向Jeff Dean给出警告的，Jeff Dean会给编译器警告的。 Jeff Dean是直接写二进制代码的，然后他写了源代码，作为给其他开发人员看的文档。 当Jeff Dean考虑人体工程学的问题的时候，这是为了保护他的键盘。 有一天当Jeff Dean在优化一个功能时，他被迫发明了异步调用的API。这样的话这个功能可以在它被调用之前就可以返回结果了。 关于Jeff Dean的一个真正的事实是：你必须是一个计算机高手，才能了解人们说的很多关于Jeff Dean的笑话。（对此有兴趣的读者，Business Insider 网站提供了一些关于他的比较流行的笑话的解释。）如果你没有计算机科学的背景知识，那么你就很难理解那些玩笑中谈到的那些他的虚假成就，更不用说理解他在工作中真正的成就了。Dean亲手打造的系统，例如，MapReduce、BigTable、Spanner等，对于众多Google用户来说并不知道是来源于Goolge的。但是，这些程序都是Google和现代互联网存在的基石。他现在所工作的一些项目，很有可能会再次为信息技术带来革命。 当你在思考是谁创造了当今互联网的时候，你可能会想到很多公司的创始人和CEO，比如：蒂姆·伯纳斯 – 李（Tim Berners-Lee）、马克·安德森（Marc Andreessen）、拉里·佩奇（Larry Page）和谢尔盖·布林（Sergey Brin），也许是马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）。这是有道理的，这些人中的每一位都发明了一种产品或框架，塑造了我们今天使用互联网的方式。 同时，在这些已从繁重的日常工作中解脱出来的巨人阴影下，是一帮不知名的开发人员，在键盘上每日敲打出来给我们使用的产品和系统。同其他行业不同的是，在高科技行业，这些人通常是不可替换的。一个出色的会计可能会帮你节省5％的个人所得税。一个出色的棒球选手的上垒率也就比一般球员高出那么一点点（译者：棒球运动中一般会用上垒成功率，击球成功率等来衡量球员的水准）。但是一个出色的软件开发人员在一周中的工作可能需要一支近10人的团队花几个月才能完成。这种差异是指数级别的。这个并不是一个关于Jeff Dean的事实，而是硅谷的高科技行业的常识，也就是为什么最好的公司会花如此大的代价来吸引顶尖人才。 在Dean 1999年中加入Google的时候，他已经拥有了美国顶尖年轻计算机科学家的荣誉。在家用计算机刚开始普及的时候，Dean说他总是在寻找能够在一台给定的机器上不断追寻极限性能的方法。当他还是一个高中生的时候，他编写了一个软件来分析大量的流行病数据。据他说，他的软件比是当时专业软件快26倍。这个系统称之为Epi Info，被美国疾病控制中心（Centers for Disease Control）采纳并翻译成13种语言。当他在读计算机科学博士的时候，他研究的是编译器，用来将程序源代码翻译成计算机能够执行的语言。他说到，“我总是喜欢运行得快的代码”。 不过Dean并不是安于现状的人，他也不想把一辈子都花在编译器上，所以他后来离开了学术界。三年不到，他加入了当时只有20个人的Google。（根据Steven Levy的《In the Plex》一书， 作为搜索初创企业的Google，当时觉得Dean是一个来之不易的人才。）他为早期的Google News 和AdSense 做出重大贡献，其中AdSense这一广告产品改写了互联网公司的游戏规则。在此之后，他转而关注了公司核心的问题之一：扩展性。 Google公司基础算法的最初想法来自于Page和Brin, 他们两在当时都算是顶级的开发人员。在90年代末，他们创造了PageRank算法，一种在用户给定搜索查询的时候返回最相关搜素结果的算法。对于搜索结果相关性的专注让Google一举超越了Yahoo, AltaVista以及当时处于领先地位的其他各个搜索引擎。不过随着Google变得越来越成功的同时，它也碰到了一项巨大的技术挑战。Dean回忆道，“我们不能足够快地部署更多的机器来响应需求”。 所以Dean和他的同事们，包括另一位出色的程序员Sanjay Ghemawat一起找到了解决方案。这个问题就像他在高中时对待Epi Info 一样，看起来象是一个硬件问题。Ghemawat帮助带领了一个团队开发了谷歌文件系统（Google File System, GFS），使得超大型的文件能够分布地被存储在众多廉价的服务器上。然后Dean和Ghemawat一起开发了一个称之为MapReduce的编程工具，来帮助开发人员有效地使用这些机器并行处理庞大的数据集。正像编译器帮助程序员在编写程序的时候不用考虑CPU是如何处理该程序一样，MapReduce使得Google的开发人员在调整搜索算法或者增加新功能的同时不必担忧如何将这些运算并行化，也不必担心如何处理硬件的故障。 Dean和Ghemawat的方法如此之强大，当他们在2004年的一个会议上发表了一篇研究论文之后，这个方法马上就变成了业界的标准。直到今天，MapReduce成为了众多其他项目的重要基石，其中之一就是著名的开源框架Hadoop。而正是Hadoop， 造就了业界中新的流行语“大数据”。从在线旅行到能源勘探等不同的领域中都会用到大数据的方法。而正当Google 开始在一些核心的应用中从MapReduce进一步扩展到其他新的编程模型时，Dean说他还是看到许多夏季实习生到Google后开始新项目的时候，都会大量地开始使用MapReduce。 （编辑：佛山站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
