耗时两个月，国内传统企业对Hadoop到底什么态度？

摘要：前有Gartner陈诉对Hadoop刊行版的看衰论断，后有加拿大皇家银行和美国富国银行对Hadoop应用的不看好，德渥海内传统企业对Hadoop持什么立场?是否与海内的互联网企业一致呢?Hadoop生态中哪些组件获一致好评?哪些组件被群嘲?
要害词： Hadoop

　　年头，笔者开始调研Hadoop在海内企业的应用近况，在前期的互联网企业应用近况调研中，笔者觉察今朝较量知名的互联网企业根基都在利用Hadoop，其生态组件，好比HDFS、Zookeeper、MapReduce等浮上频率极高(完整调研可在文末猎取链接)。可是，Hadoop在海外却接连遇冷，前有Gartner陈诉对Hadoop刊行版的看衰论断，后有加拿大皇家银行和美国富国银行对Hadoop应用的不看好，德渥海内传统企业对Hadoop持什么立场?是否与海内的互联网企业一致呢?Hadoop生态中哪些组件获一致好评?哪些组件被群嘲?

　　本次调研共耗时两个月(详细话题详见文末链接)，共吸引17865人次点击(停止发文时)，浩瀚用户环抱Hadoop保存近况主要接头了以下三大问题：

　　您对Gartner的陈诉结论怎样看待?就海内近况而言，Hadoop在传统企业的受接待水平会和互联网企业沟通吗?

　　您以为Hadoop生态最大的优势和劣势别离是什么?Spark生态也在逐步完善，其呆板进修方面的本领更强，未来与Hadoop生态的干系会是什么样的?

　　您以为Hadoop生态滞犴现最好、生命力最旺盛的组件有哪些?为什么?最轻易被替换、表示欠佳的组件又有哪些呢?为什么?

　　(注：为了防备因行业差异而对工作的领略造成毛病，每位答题者被要求给出所属行业，以供用户团结行业属性参考)

　　一、海内传统行业对Hadoop立场怎样?是否与互联网企业一致?

　　Itpub网友jieforest(缔造业)： Gartner的观测陈诉一向油崛较高的可信度和权势巨子性，可是Gartner陈诉未必明晰指出Hadoop将在什么年华裁减。我固然未读Gartner陈诉，但我估计其陈诉应该是报告当前大数据平台的技能希望趋势。从趋势上看，Hadoop在未来大概会被更好的技能所代替，未来谋面对裁减的风险。

　　团结今年福布斯大数据市场预测，到2022年，Hadoop市场预计将到达99.31亿美元，复合年增长率为42.1%。从福布斯的数据来看，Hadoop还将昌盛好些年。Hadoop办理方案这些年在海内颠末尾各公司的检讨，各人慢慢熟悉到它是一个成熟靠谱的办理方案，扰值能办理企业大数据进程面对的问题，但Hadoop也并非包治百病，有些需求很轻易搞定，而有些则很难搞定可能需要另谋此外办理方案。

　　传统企业往往喜爱采用较量成熟的办理方案，因此Hadoop还将在海内油崛较长的生命周期。就像Java语言，此刻已经是第10版了，但无数传统企业如故僵持利用Java SE 6.0。

　　Itpub网友ceo_lxy(传统缔造行业)： 在传统缔造行业，Hadoop大数据方案感受有用不强，不是很受接待，原因有以下三点：一是传统缔造行业没有这么大的数据量，都是内部运营数据及少量供给商和客户数据;二是Hadoop技能更新快且本钱较高，缔造业利润广泛不高的条件下，Hadoop技能短期带来不了直接回报;三是传统缔造行业更青睐成熟的技能方案，而不只仅是开源。

　　Itpub网友luckyrandom： 各自面临和专注的规模差异，开辟计划也有差异的态度、角度，Hadoop是个更通用的框架僻静台。就恰似纵然MySQL云云风行，但Oracle和SQL Server照旧有本身的市场，真正适适用户需求的产物才是好产物，这个产物会包罗产物自己质量、希望势头、生态链等。传统企业的量级难以到达“大数据”的级别，除了少少数之外，互联网企业才是Hadoop应用主角。

　　Itpub网友13572******(金融行业)： 大数据杀熟的新闻曝光后，传统企业对大数据的信任度有所下落，大数据的弱点一下子就袒露了出来，惟独增强盛数据在缔造业、农业等规模的应用禁锢，才可以幸免此类脚踏两船事件的产生。

　　Itpub网友aloki(处事业)： 我以为Gartner陈诉有点危言耸听，Hadoop纵然在利用进程存在问题，但并不是没要领办理。就海内近况而言，Hadoop在传统企业的受接待水平与互联网企业沟通，险些包围全行业。

　　Itpub网友help01(信息处事)： Gartner的陈诉应该照旧可信的。在海内，Hadoop应用主要以互联网公司为主，由此可以判定Hadoop在互联网企业比在传统企业更受接待。

　　Itpub网友renxiao2003(传统医疗缔造)： 上世纪70年月发明的C语言，许多几何机构和“专家”都曾断言C语言会死，但直到本日C语言依旧是一个风行和不行或缺的开辟语言。所以我们不能盲目标去相信陈诉，要客观的阐明和处理赏罚。至于Hadoop在传统企业的受接待水和善互联网企业必定是差异的。

　　二、Hadoop生态今朝最大的优势和劣势是什么?未来与Spark的干系更倾向于哪一种方法?

　　Itpub网友aloki(处事业)： Hadoop的优势是可扩展性和容错性，支持从GB到PB级别多种业务需求，支持PB级别海量数据批处理赏罚需求;劣势是利用门槛略高，技能迭代快导致进修本钱和运维本钱升高。Spark大部门环境下与Hadoop共同浮上，Spark作为通用计较引擎，而Hadoop提供存储和资源管理框架等处事。

　　Itpub网友jieforest (缔造业) ： Hadoop和Apache Spark都是大数据框架，但它们的实现方针有所差异。Hadoop本质上是一个漫衍式数据基本架构，在大量商品处事器的多个节点上分发海量数据荟萃，这意味着用户不需要购置和维护昂贵的定制硬件，它还对这些数据进行索引和跟踪，使大数据处理赏罚和阐明可以或许比以前更有效。

　　Spark没有本身的文件管理系统，Spark可以当作是一种数据处理赏罚器材，可以对这些漫衍式数据集进行操纵，但其自身不会做漫衍式存储。Hadoop不只包括一个称为Hadoop漫衍式文件系统的存储组件(HDFS)，还包括一个名为MapReduce的处理赏罚组件，因此不需要Spark即可完成大数据处理赏罚。

　　耗时两个月，海内传统企业对Hadoop德渥什么立场？