项目经验:某大厂大数据项目总结

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2015年有幸加入某大厂大数据项目,在此之前从没有接触过大数据这类高大上的技术,进入大厂之后才发现,原来大厂在做研究项目,也就是商业化前的可行性论证,也只有大厂会花这么多人力、物力做这个。当时物色了很多优秀的人才,有海龟博士、国内顶尖计算机专业硕士、资深大数据专家等等。但最终做了两年不到,项目最终被解散,回过头来总结经验,虽然时间隔得有点远,但很有必要。

一、业务需求

  1. 空间更小,速度更快
    当时做这个项目的业务需求很简单,就是“空间更小,速度更快”,据说当时客户都已经找好了,农行总行、腾讯都很看好我们这个项目,我们最终还带着项目到农行总行那边去部署过,也算是很接近成功了,后来由于项目商业化立项没通过,最终被并入公司另外一个商业化产品中。
    其实进入项目之后,第一个月完全不知所以然,项目的框架,hadoop、spark、mesos是什么,为什么要开发这么多项目,完全是雾里看花,等慢慢熟悉这个项目之后那是三个月后,我们有自己的第一个版本的项目出来,可以在自己的服务器上部署和使用了,虽然使用界面还不是特别友好,系统还有很多BUG,但是对技术和团队的信任,还是信心满满的一往直前。第一次迷茫的时候是进项目六个月后,那个时候发现我们做的这个项目硬件依赖太强了,而且硬件项目的进度一直延后,后来请美国的专家过来做了一段时间问题还是很多,软件系统慢慢的逐步成型,但硬件系统始终有问题,项目出现分水岭的时候是有一次跟中移动去竞标,当时竞标的结果是中标了,硬件由于问题太多,短时间无法完全修复,最终还是流标了。
  2. 项目卡死在散热上
    这个时候回过头来梳理,软件基于开源的基础上去修修补补功能,虽然也遇到很多问题,但最后都被我们完全克服下来了。但硬件的伤却无法短时间愈合,一直到项目终止的那一刻,还是有很多问题依然存在。当时的业务需求是基于大数据技术(mesos+spark+zeppelin)提供一体机,把硬件加软件的优势显现出来,在设计硬件的时候把64个CPU放在一个1005030立方厘米的空间内,散热是个很大的问题,散热问题会造成很多后期预想不到却又无法定位到的问题,也许最终我们失败的原因就在此。

二、总结

  1. 项目虽然终止了,但在这个项目过程中学习到的经验终生难忘,能像该大厂这样子投入做项目的很少,当项目立项之后,各种资源和支持,我们当时开发和测试的服务器都达到两百多台,内存条按每台服务器插满24根算的话,我们保守估计使用到的内存条两千根,还有FPGA,固态硬盘等;但项目一旦没通过立项,整个团队很快就完成人员分流、项目总结等等,执行力很强。心态开放,虚心学习很重要。
  2. 这么优秀的团队,能调动这么多的资源,这么大力度的支持,最终项目还是没完成,要想做成一件事有多难,就像要组装一辆汽车需要拧100个螺丝,99个螺丝我们都拧好了,就是最后一个拧不上,车最后还是没组装好还是不能出厂;你要成功很难,100个螺丝都要拧好才行,缺一个都不行;但你要失败太容易了,随便一个螺丝没拧好都能做到,所以做事我们要抱着敬畏的态度去做,拧好每件事的所有螺丝。

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