Airbnb开源的三个大数据神器
7月5日 Airbnb召开了第一次开放技术大会OpenAir，重点是数据驱动在airbnb开发过程中的实践，在大会上，Airbnb开源了3个大数据神器
Airpal
第一个神器叫Airpal，是airbnb内部最炙手可热的数据分析工具，目前在github上面有900多个star。
Airpal是建立在Facebook的Prestodb上的一个可视化分布式SQL查询引擎。Airbnb现在大概有1.5PB的数据。传统上是可以用hive查询，但Hive有以下几个缺点。
第一是对于一些小规模的query，map reduce的overhead太大，比如我就想看一张表的前10行，select * from * limit 10 Hive会触发一个map reduce job，然后半分钟过去了还在map阶段。。。而Airpal背后采用的prestodb则没有这个问题，并且Airpal提供对一个表的数据预览。
Hive的第二个缺点是对于非技术人士不大友好，而airpal是图形界面，只要会sql就可以使用，结果直接生成一个csv文件。很多非技术部门，比如finance的分析员需要做大数据分析的时候，Airpal会非常方便。据我观察，在airbnb，数据科学家还是喜欢用命令行的hive，而非技术人士，或者需要做一些简单查询的工程师和产品经理，则多用airpal
Airpal还有个好处是可以直接和公司的LDAP相连，员工用LDAP登陆，可以直接设置相应的访问权限，使得全公司可以放心用一套数据分析系统
Aerosolve
Aerosolve是支撑Airbnb定价建议系统的机器学习引擎。
传统的机器学习引擎更像一个黑箱，很难知道是哪一个feature对最后的结果产生 了最大的影响。比如Airbnb上的房东设定价格后，我们不仅是希望提示这个价格是过高或过低（模型判断结果），而是希望给房东具体的原因，比如位置太偏，或者评价数不够多（feature的权重）。
比如下图就说明了评价数量以及三星评价数量对价格的影响。我们（惊奇）的发现，一个评价和15个评价的效果差不多，房东并不会因为有更多的评价而得到更多的订单，而3星评价甚至会起到副作用
Airflow
大数据的基础还是data pipeline。Airflow则是Airbnb内部发起、排序、监控data pipeline的工具。
来源：用友开发者
Airpal
第一个神器叫Airpal，是airbnb内部最炙手可热的数据分析工具，目前在github上面有900多个star。
Airpal是建立在Facebook的Prestodb上的一个可视化分布式SQL查询引擎。Airbnb现在大概有1.5PB的数据。传统上是可以用hive查询，但Hive有以下几个缺点。
第一是对于一些小规模的query，map reduce的overhead太大，比如我就想看一张表的前10行，select * from * limit 10 Hive会触发一个map reduce job，然后半分钟过去了还在map阶段。。。而Airpal背后采用的prestodb则没有这个问题，并且Airpal提供对一个表的数据预览。
Hive的第二个缺点是对于非技术人士不大友好，而airpal是图形界面，只要会sql就可以使用，结果直接生成一个csv文件。很多非技术部门，比如finance的分析员需要做大数据分析的时候，Airpal会非常方便。据我观察，在airbnb，数据科学家还是喜欢用命令行的hive，而非技术人士，或者需要做一些简单查询的工程师和产品经理，则多用airpal
Airpal还有个好处是可以直接和公司的LDAP相连，员工用LDAP登陆，可以直接设置相应的访问权限，使得全公司可以放心用一套数据分析系统
Aerosolve
Aerosolve是支撑Airbnb定价建议系统的机器学习引擎。
传统的机器学习引擎更像一个黑箱，很难知道是哪一个feature对最后的结果产生 了最大的影响。比如Airbnb上的房东设定价格后，我们不仅是希望提示这个价格是过高或过低（模型判断结果），而是希望给房东具体的原因，比如位置太偏，或者评价数不够多（feature的权重）。
比如下图就说明了评价数量以及三星评价数量对价格的影响。我们（惊奇）的发现，一个评价和15个评价的效果差不多，房东并不会因为有更多的评价而得到更多的订单，而3星评价甚至会起到副作用
Airflow
大数据的基础还是data pipeline。Airflow则是Airbnb内部发起、排序、监控data pipeline的工具。
来源：用友开发者
