大数据的一个时代的结束了，Hadoop还有学习的必要吗？

Hadoop从诞生至今已经十三年了。2006年诞生大数据，2008年成为Apache的顶尖项目，成为国内外互联网大数据的标准配置之一。长久以来，想要入行大数据开发Hadoop也是必学。最近确对Hadoop哀声一片，更多喊得是拥抱云计算，摒弃Hadoop。

目前有一个很悲观的问题，Hadoop正在快速的失去原本属于它的市场。

该领域曾经的领头羊 Cloudera、Hortonworks 和 MapR 三家公司最近步履蹒跚，过去作为数据宠儿的他们可以筹措到源源不断的巨额投资，英特尔公司就曾向 Cloudera 注入 7.66 亿美元，这仅仅是一轮投资的数额，而有趣的是在去年年底Cloudera 和 Hortonworks 宣布合并，并且公告声称这将是“merger of equals(平等的合并)”(也可能是这两家公司无法独自存活了)，然鹅MapR 成为了牺牲品，根据 LinkedIn 的数据，在过去两年中，MapR 公司缩水了 29%，Cloudera的股价一下子暴跌40%。

之前的大数据领域过度炒作，泡沫破灭后归于现实，Hadoop领头羊步履蹒跚。MongoDB数据库越来越受欢迎，与老牌数据库MySQL和Oracle形成三足鼎立的姿态。与MongoDB相似的Elasticsearch分布式搜索和分析引擎背后的Elastic公司一个季度的收入激增70%，员工人数增加一倍。看到这里就纳闷了，MongoDB和Elasticsearch等技术应该是无法撼动Hadoop的，但是现在确发展形式一片大好?

个体开发人员拥抱云

个体假发人员对云的追捧是一个原因。虽然Cloudera、Hortonworks和MapR拼命地从内部部署产品发展而来，来自AWS、微软Azure和谷歌的云原生方案都共同提供了“完全集成的产品，它们的购置成本更低，扩展起来费用更省。”Hadoop最主要的用途一直是廉价存储。云存储变得更便宜，加上S3+ EMR及其他服务的用户体验要好上百千倍。显然，Hadoop可能是传统专有数据仓库的出色替代品，但远不如像基于云的Snowflake这些更现代化的方法那么好。

“没有人知道这些 Hadoop 公司到底在做什么”。Hadoop 供应商争先恐后地为他们的 Hadoop 产品添加各种开源插件(Impala、Pig、Hive、Flume)，发明“解决方案技术栈”，让Hadoop产品更加的繁琐和累赘，成本也越来越高。对比上云，MongoDB与Elasticsearch也是因为它们既能解决了Hadoop相同的问题，使用还比Hadoop简单，简单直接的方案和低廉的成本更适合个体开发人员。

如今，Cloudera 在其网站首页以粗体字写着：“我们为任何数据提供企业数据云，从 Edge 到 AI ”(We deliver an Enterprise Data Cloud for any data, anywhere, from the Edge to AI)。不再是 Hadoop 和 CDH，不再是大数据。现在他们做企业云和人工智能。Hadoop现在真的很糟糕吗?并没有，Hadoop的过去十年是被炒的火热的技术，非常多的企业在购买这个技术，甚至是一些创业公司也在购买并使用这个技术，“大数据”的炒作和泡沫告诉各个企业，Facebook、LinkedIn、Google这些企业的成功是可以复制的，利用好大数据的力量你也可以达到这样的规模，变得一样成功。总之，“大数据”在销售的不是技术，而是在把IT巨头的成功卖给这些传统企业和创业公司。

一个十年的结束，一个十年的开始。

大数据前十年处于一个飞速发展的时期，但是并不代表有些什么新的技术突破可以取代掉“大数据”，Hadoop依然是一种可行的技术，它的时代并没有结束，真正结束的是“大数据”炒作的时代结束了。现在的热门趋势是AI和机器学习，它们讲再次循环一个十年，营销人员不断的推销新软件，还是以IT巨头为代表，让传统行业为其买单，吹起下一个科技泡沫。而接下来的十年Hadoop该何去何从?它还值得你学习吗?

Hadoop的时代并没有结束

个体用户会继续追求简单直接和低成本，大量的需求会出现越来越多的云厂商，这对Hadoop发展很不利，未来将面临更多的挑战。

很多企业的数据是远远谈不上大数据的范畴的。但是企业只要还在运营，就一定能产生数据，运营的时间越长久，规模越大就一定会遇到“大数据问题”，这是种必然的现象。大数据技术现在只有脱下光鲜亮丽的外衣，脱离聚光灯的照射慢慢沉淀，才会有更多机会的发展，Hadoop技术始终还是值得你学习的。

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