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Google(中文译名:谷歌)是总部位于美国加州山景城的跨国科技公司,为Alphabet(字母控股)的子公司,业务范围涵盖互联网广告、互联网搜索、云计算等领域,开发并提供大量基于互联网的产品与服务,其主要利润来自Ads等广告服务。Google由在斯坦福大学攻读理工博士的拉里·佩奇和谢尔盖·布林共同创建,因此两人也被称为“Google Guys”。

1998年9月4日,Google以私营公司的形式创立,目的是设计并管理互联网搜索引擎“Google搜索”。2004年8月19日,Google公司在纳斯达克上市,后来被称为“三驾马车”的公司两位共同创始人与出任首席执行官的埃里克·施密特在此时承诺:共同在Google工作至少二十年,即至2024年止。Google的宗旨是“整合全球信息,供大众使用,使人人受益”(To organize the world's information and make it universally accessible and useful);而非正式的口号则为“不作恶”(Don't be evil),由工程师阿米特·帕特尔(Amit Patel)所创,并得到了保罗·布赫海特的支持。Google公司的总部称为“Googleplex”,位于美国加州圣克拉拉县的山景城。2011年4月,佩奇接替施密特担任首席执行官。在2015年8月,Google宣布进行资产重组。重组后,Google划归新成立的Alphabet底下。同时,此举把Google旗下的核心搜索和广告业务与Google无人车等新兴业务分离开来。

Google自创立起开始的快速成长同时也带动了一系列的产品研发、并购事项与合作关系,而不仅仅是公司核心的网络搜索业务。Google公司提供丰富的线上软件服务,如云硬盘、Gmail电子邮件,包括Orkut、Google Buzz以及Google+在内的社交网络服务。Google的产品同时也以应用软件的形式进入用户桌面,例如Google Chrome网页浏览器、Picasa图片整理与编辑软件、Google Hangouts即时通讯工具等。另外,Google还进行了移动设备的Android操作系统以及Google Chrome OS操作系统的开发。其安卓系统至今为止仍是移动端的主要操作系统之一。硬件系列方面,则有Google Pixel手机及平板电脑,穿戴设备如Google Pixel Watch及Google Pixel Buds等。

Enabling Security for Hadoop Data Lake on Google Cloud Storage

Uber's data lake is migrating to the cloud! Learn how they're tackling security challenges and scaling the system to handle massive amounts of data while ensuring a seamless transition for users.

Modernizing Uber’s Batch Data Infrastructure with Google Cloud Platform

Uber计划将其批量数据分析和机器学习训练堆栈迁移到Google Cloud Platform(GCP)。他们将使用HiveSync和Hudi库来实现在两个区域之间保持数据湖同步,并将本地数据湖的数据复制到云端数据湖和对应的Hive Metastore。迁移后,他们将在GCP上为YARN和Presto集群提供新的IaaS,并通过现有的数据访问代理将流量路由到云端堆栈。迁移过程中可能会面临性能、成本管理、非分析/机器学习应用使用HDFS和未知挑战等问题,但他们计划通过改进开源连接器、利用云的弹性、迁移其他文件存储用例以及积极解决问题来解决这些挑战。

还在用JSON? Google Protocol Buffers 更快更小(iOS 实践篇)

上一篇讲到Protocol Buffers 原理,这一篇主要以iOS平台为例讲解如何在项目中应用。

English learners can now practice speaking on Search

Learning a language can open up new opportunities in a person’s life. It can help people connect with those from different cultures, travel the world, and advance their career. English alone is estimated to have 1.5 billion learners worldwide. Yet proficiency in a new language is difficult to achieve, and many learners cite a lack of opportunity to practice speaking actively and receiving actionable feedback as a barrier to learning.

软件质量文化:谷歌实践及我的思考

软件质量文化是一个重要但是探讨不多的话题,让我们跟随着这篇文章,看看何为软件质量文化。

谷歌开源、高性能RPC框架:gRPC 使用体验

在广告系统实践中,精排服务基于 gRPC 协议调用 TF-Serving 在线推理服务。相信很多业务已经使用过 gRPC 相关语言的框架进行服务调用,尤其是基于谷歌云的出海业务的服务调用更绕不开 gRPC,所以很有必要理解 gRPC 的原理。本文通过简要介绍抓包分析一次 gRPC 的调用过程,逐步认识 gRPC。

Google 如何写设计文档

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Google Palette算法详解以及OC化

相比于很多传统的图片提取算法,Palette的特点是不单单是去筛选中出现颜色最多的。而是从使用角度出发,通过六种模式,如活力色彩,柔和色彩等,筛选出更符合人眼筛选视觉焦点的颜色。

Google V8引擎浅析-内存管理

众所周知,Javascript语言是没有能力管理内存和自动垃圾回收的,最直观的判断就是并没有这些方面的api及主动处理机制,这些能力完全依赖了底层引擎的处理,想要弄清楚V8引擎的性能为何出众,更加需要了解其重要的内存管理及垃圾回收的策略是如何运行的。

Data Driven Decisions: Google’s ’50 shades of Blue’​ experiment

Would you believe it if I told you that switching to a different shade of blue netted Google as additional $200 Mn in Ad revenue?

How Google autocomplete works in Search

A behind-the-scenes look at how Google autocomplete creates predictions to speed up searches, how inappropriate ones are dealt with and more about the feature.

谷歌的代码覆盖率最佳实践

为了推动软件测试的发展,我们花了几十年的时间和多家大型软件公司进行过合作。我们一直倡导大家需要使用代码覆盖率数据来评估质量风险并识别测试是否充分。然而,代码覆盖率的价值是一个备受争议的话题,各方观点鲜明并且两极分化,这实在令人惊讶。每次在大的公开场合中提到代码覆盖率,似乎都会引发无休止的争论。这些争论没有帮助我们在这个问题上取得任何富有成效的进展,因为人们会固守在各自的阵营中。本文的目的提供一些思路,引导大家找到共同点,让我们可以向前迈进,切实地用好代码覆盖率能够提供的信息。以下是我们在代码覆盖率方面提出的最佳实践,目标是帮助大家有效地开发出高质量的代码。

App 出海 —— Google 结算系统面面观

对于出海业务 Google 应用内支付是必不可少的支付渠道。但即使官方文档中对如何接入 Google 应用内支付做了基本阐述,但是在接入的过程中,还是会遇到很多问题。本文将介绍交易的重点流程和核心技术要点,以及需要注意的问题。

HCT 的色彩原理 - Google 全新色彩空间简介

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Google V8引擎浅析

前端开发人员都会遇到一个流行词:V8。它的流行程度很大一部分是因为它将JavaScript的性能提升到了一个新的水平。是的,V8很快。但它是如何发挥它的魔力?

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