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新西兰小镇 Tirau，在公路边放置了很多波纹铁皮做的奇特建筑。上图的小狗其实是一个公共厕所。（via）
“大数据”这个词，大家想必耳熟能详。这是最大众化的 IT 词汇之一，全社会曾经都热衷于它。
百度指数显示，“大数据”从2011年开始进入搜索引擎，然后快速传播，在2017年～2019年之间达到顶峰。
那时，大家都认为，数据在未来将指数式增长，世界将被海量数据淹没。如何处理这些数据，就成为了关键问题。它决定了一个企业甚至一个国家在信息时代的竞争力。
于是，企业纷纷寻求大数据解决方案，出现了很多相关的招聘岗位，还都是高薪。高校也积极响应，有报道称，国内有600多所高校开设了“大数据专业”或“大数据学院”，其中包括北京大学、复旦大学这样的名校。
但是，十年过去了，大数据并没有成为发展的瓶颈，我们依然足以处理产生的所有数据，在可预见的将来也是如此。
预言中的大数据时代，看上去不仅没有来临，反而变得遥遥无期了。 “大数据“这个词的热度，也在不断降温，被提及次数变少了，招聘岗位也慢慢不见了。
与之相应的是，”大数据“这个技术领域，也进展甚微，没有诞生新的概念和理论，技术没有突破，很多方向都停滞不前。
比如，专为处理大数据而设计的 NoSQL 数据库，声势越来越小，陷入停滞，反而是传统的关系型数据库（SQLite、Postgres、MySQL）强劲增长，越发受欢迎。
这是怎么回事？
谷歌的大数据工程师乔丹·蒂加尼 （Jordan Tigani），最近直言不讳地说：“大数据已死”。
他认为，大数据时代已经结束了，大数据的存储和分析，作为一个技术问题已经解决了。 用户已经不必担心数据大小了，再多的数据都不是问题。
他提出了“大数据已死”的6个理由，我觉得很有说服力，下面就跟大家分享。
（1）绝大多数企业到不了大数据级别。 企业的数据量往往不到 1TB，很多甚至不到 100GB。
假设一家中等规模的制造业公司，拥有1000个客户，每个客户每天产生一个订单，每个订单包含100个产品。这家公司一天产生的数据量，依然远远小于 1 MB。三年后，数据总量也只有 1 GB，达到 1 TB 需要几千年。
就算是大型互联网公司，大多数时候也到不了大数据级别。假设某个营销活动有100万用户参加，并且同一时间，该公司开展了几十个这样的营销活动，每天的数据量依然不足 1 GB，就算加上各种日志，可能也只有几个 GB，这跟大数据相差甚远。
（2）存储和计算正在分离。 大数据包含“数据存储”和“数据计算”两个方面，如果放在一个系统里面处理，确实很难。
但是，这两方面现在已经能够脱钩，变成两个独立系统，各自都能独立扩展。这意味着，“数据计算”不受“数据存储”（数据库大小）的限制，反之依然。
因此，大数据作为单一问题就不存在了，变成了海量存储和大型计算两个问题。
（3）没有新业务的情况下，数据是线性增长的， 即每天的新增数据与以前的数据结构相同。
以前的数据一旦写入数据库，通常就不再发生变化，也没有新的计算需求，相关计算在以前就完成了。这时只要对最近的新增数据进行单独计算，然后保存就可以了。你很少需要每天扫描一遍旧数据：那些数据一成不变，为什么要一遍一遍计算它们呢？
因此，对于一家企业来说，“数据会指数式增长”这个假设并不成立。而且，数据计算的需求，其实比数据存储的需求小得多，因为老数据很少需要再次计算。
（4）人们看重的往往只是最近的数据。最频繁的查询是针对24小时内产生的数据，一周前的数据的查询可能性要低20倍，一个月前的历史数据只会偶尔被查询。
这意味着，大数据更像静态数据，而不完全是动态数据。既然以前的数据很少用到，那么就可以压缩保存。一个包含10年数据的表格，可能会达到 PB 级别，但是如果压缩保存历史数据，压缩后可能不到 50 GB。
（5）真正拥有大数据的公司，几乎从不查询全部数据。他们90%的查询涉及的数据少于 100 MB，涉及 TB 级别数据的查询非常少。
就算查询 TB 级别数据，查询性能的优先级往往并不高。等一个周末或几天才拿到结果，通常是可以接受的。
另外，大型数据集的查询非常昂贵。谷歌的 BigQuery 的 PB 级别查询报价是 5,000 美元，即使是大公司也不会经常使用。
（6）硬件的飞速发展，使得单台计算机的计算能力大增。 2004年，谷歌发表 MapReduce 论文时，单机的计算能力还比较弱，很多计算必须通过分布式完成。
2006年，AWS 推出了 EC2 云主机，你只能用到一个单核 CPU 和 2 GB 内存。今天，AWS 的标准实例具有64个内核和 256 GB 内存。如果愿意多花钱，还可以拿到445个内核和超过 24 TB 内存。
单机计算能力大大增强，意味着大数据的最大难点——分布式计算——即使被用到，困难程度也大大降低。
综上所述，结论就是：数据量已经不需要特别关注了，再也不必担心处理不了海量数据了。 大数据作为一个技术问题，已经解决了。
1、AI 时装表演
一位非洲艺术家使用 AI 生成了一场时装表演。
他告诉 AI，他想要一场非洲老年人展示民族服装的时装表演，AI 就生成了相应的图片。经过不断调整，最终得到了相当理想的结果。
可以看到，这些图片可能比真实的时装秀效果更好、影响更大。
在现实生活中，找到这些模特，以及准备好这些服装，是非常困难的，成本也很高。
以后肯定有很多时装展示，会用 AI 生成。这对于时尚行业也许会产生很大的冲击，谁能想到，AI 还能影响到模特儿的生计。
2、马桶冲水的气溶胶
公共卫生学家一直呼吁，马桶冲水会产生气溶胶的粒子扩散，可能会传播病原体，但是没有证据证实这种扩散的速度和分布。
科罗拉多大学的工程师团队，使用绿色激光和高速摄像设备，拍摄马桶冲水，证实确实存在气溶胶扩散。
实验发现，冲水时，颗粒以每秒2米的速度快速射出，可以到达马桶上方1.5米的高度（上图）。
虽然较大的颗粒会在几秒钟内沉降到马桶表面上，但较小的气溶胶颗粒可以在空气中悬浮几分钟或更长时间。
下图是实验时的激光拍摄场景。
3、GPS 艺术
谷歌地图会根据 GPS 信号，显示运动轨迹。很多人就通过这种方式，在谷歌地图作画，称为 GPS 艺术。
一个日本男子为了向女友求婚，在谷歌的日本地图上写下了“Marry Me”，最后还画了一颗被箭射中的心。
他从日本北部的北海道，一直开车到南端的鹿儿岛，一共行进了7163公里，为期6个月，是世界最大的 GPS 艺术品。
4、火山熔岩表演
冰岛首都雷克雅未克有一个特殊的剧场演出，表演熔岩流出火山。
它使用的是1918年火山喷发出来的真实熔岩，一次要用到600公斤。重新加热到熔点（1100摄氏度）后，已经冷却的熔岩重新变成火红的液体，从高处的滑梯流下来，让游客感受一下火山喷发的感觉。
真实的火山熔岩含有硫磺气体，是有毒的，但是经过多次加热后，这些气体都已经散发掉了，所以是安全的。
活动主办人说，有一次火山喷发，他看到很多游客都赶去观看，就萌生了举办熔岩秀的念头。
1、我如何搭建自己的博客（英文）
作者详细介绍自己使用 Next.js 框架和其他 React 工具，搭建博客的过程。他要使用 MDX 格式将 React 组件加入 Markdown 文件。
2、Steam Deck 上市一周年（英文）
本月，掌上游戏机 Steam Deck 上市满一周年了。本文介绍了这个设备的很多创新，尤其在软件上。
3、如何配置 nano 编辑器（英文）
服务器都自带 nano 编辑器，但是一般认为它的功能比较弱。本文介绍只要正确配置，它就会变得很好用。
4、Stripe 如何用 Markdoc 构建交互式文档（英文）
Markdoc 是 Markdown 的一种扩展语法，允许在生成 HTML 页面时插入组件，用户可以跟文档交互。本文介绍 Stripe 公司怎么使用 Markdoc 构建文档。
5、CSS 的颜色格式（英文）
这篇长文详细介绍 CSS 颜色的各种格式，如果想深入掌握如何表示颜色，推荐阅读这篇文章。
6、使用 ClickHouse 查询 GitHub（英文）
ClickHouse 是著名的数据仓库软件，它的官网有一个练习场，可以在线查询2011年以来所有的 GitHub 事件，总共31亿条记录。本文演示怎么使用这个数据库。
7、用信鸽解释 HTTPS（英文）
作者以信鸽传书举例，解释 HTTPS 协议是什么，写得很好，这个例子也很贴切。
8、Windows 11 有多少层 UI？（英文）
一篇挺有趣的文章，作者检视 Windows 11 的 UI 里面保存了多少以前的样式，甚至找出了遗留的 Windows XP 和 Windows 3.1 的样式。
一个书签脚本，用于去除网页的粘性（sticky）元素。很多网站使用这种元素生成遮罩层，非常讨厌。类似的脚本还有 unsticky。
2、幕境
英语学习软件，用户上传原版视频和字幕，软件会自动生成词库。以后播放视频时，遇到词库里面的单词，该词就会以弹幕形式自动展示释义。（@tangshimin 投稿）
3、轻快图床
一个基于 Web 的图床系统。（@it-chenliang 投稿）
开源的数据探索工具，可以从各种数据源导入数据，然后自定义数据的查询和展示形式（图表、仪表盘、地图等等）。（@jerrylususu 投稿）
一个基于 Python 的网页自动化工具，可以编写脚本操作浏览器。（@g1879 投稿）
一个 JS 写的命令行工具，可以估计开发某个代码库花费的大致时间。
一个开源的全文搜索引擎，号称可以替代 Elasticsearch，支持中文。
一个命令行工具，自动删除视频里面的无声片段，比较适合处理演讲、讲座视频。
9、Tabler
一个基于 Bootstrap 的网页 UI 框架，专用于开发管理后台。
这个网站可以把一种语言的代码，转成另一种语言，比如把 JS 代码转 PHP 代码。它是收费服务，但是有免费额度。
11、VueTube
网友自己开发的 Youtube 手机客户端，支持安卓和 iOS。
1、CSS Bed
这个网页收集并展示各种无类的极简化 CSS 框架。如果你想选一个简单的 CSS 框架，可以看看它。
2、C 语言手册（GNU C Language Manual）
理查德·斯托曼最近编写的 C 语言教程，这是源码，GitHub 有转换好的 PDF 文件下载。
一种高辨识度的英文字体，容易混淆的字符都做了明显区别，比如 1 和 I、i 和 l。
一本简单实用的 Python 入门英文教程。
一位美国专栏作家使用 AI，为每一位美国总统生成了 Pixar 式的卡通风格画像。
下面是最近半个世纪的美国总统。
2、布鲁塞尔化
上个世纪60年代和70年代，比利时首都布鲁塞尔对城市规划放任自流，导致传统街区里面出现了很多毫不协调的高层建筑。
上图中，高层建筑完全随意地建在传统街区里面，破坏了城市功能和景观。
后来，在建筑学中，“布鲁塞尔化”就用来指杂乱无章的城市规划。
K-219 是苏联海军的一艘核潜艇，可以携带16枚导弹，这些导弹配备32枚或48枚核弹头。
1986年10月3日星期五，它正在大西洋航行，导弹发射管突然爆炸起火。苏联后来声称，这是因为与美国潜艇发生了碰撞，但是美国海军否认。
两名苏联水手在爆炸中当场丧生，第三名水手不久后死于有毒气体。更糟糕的是，爆炸将潜艇炸出一个缺口，海水涌入，潜艇从海底40米快速坠落到300米。
艇长不得不立即关闭所有舱室之间的密封门，防止海水不断涌入。
25名水手被困在一个密封舱出不来。经过紧张的会议，艇长最终同意打开这个密封舱，让他们出来。
最可怕的是，核反应堆本应自动关闭，但还在运行。如果一直这样下去，后果不堪设想。反应堆舱室的温度已经超过60摄氏度，并且充满了有毒的硝酸烟雾，但还是必须有人进去，手动将控制棒放入反应堆，让其停止运行。
第一个士兵进入反应堆舱，但是只插入一根控制棒（共需插入四根），就耗尽了氧气。他不得不退出，一走出来就昏了过去。
这时，一个20岁的士兵表示，愿意去完成这项任务。他穿着防化服，进入房间，成功关闭了反应堆。但是，房间里发生了大火，增加了压力，压力差使得这个士兵无法再打开门出来，最后他在反应堆舱内窒息而死。他后来被追授俄罗斯联邦英雄称号。
核反应堆关闭后，潜艇就失去了动力。艇长完全依靠电池供电，让 K-219 浮出水面。然后，苏联准备派出一艘货轮将这艘潜艇拖回港口。
但是，海水仍在不断渗入，到了三天后的10月6日，已经完全无法修复。所有人员不得不撤离，这艘潜艇和携带的核武器就这样沉入了6000米的大西洋海底，至今仍在那里。
1、
摩尔定律只说了，每18个月计算机芯片的晶体管数量增加一倍，但是没有说增加一倍所需要投入的科研人员，今天是1970年代的18倍。
2、
我做过70多个创业项目，只有4个成功。总体来看，我的成功率只有5%左右，我做的事情95%是要失败的。
所以…… 我就要去做更多的项目啊。
-- 推特网友
3、
一些科学家像鸟，从鸟瞰的角度看待问题，注重面前的广阔风景，不需要太多细节。另一些科学家像青蛙，只盯着眼前的事物，喜欢深入细节。
-- 《物理学的鸟和青蛙》
4、
你应该开始写博客，如果不知道写什么，就写你学到的东西，以及写下你创造或建立的东西。
-- 《博客写什么》
5、
世界隐藏的终极真相是，这个世界是我们创造出来的东西，而且可以很容易地做出不同的样子。
如果这个世界有快乐机（2022 #197）
寻找你愿意忍受的痛苦（2021 #147）
远程办公暴露冗余岗位（2020 #95）
阿西莫夫回忆录《人生舞台》（2019 #45）
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（完）