關于 所謂的消亡，以及它跌落神壇的報道數不勝數。有很多人放馬后炮說，Hadoop 從一開始就沒有意義。還有人說“Hadoop 對于小型，臨時的工作來說很慢”、“ Hadoop 很難”、“ Hadoop 已經死了， 才是勝者”等等。那么事實真的如此嗎?

如今圍繞著 缺陷的爭論和當初對其的大肆追捧一樣激烈。

在這些喋喋不休的爭論中，你可能已經得出結論，Hadoop 已經死了。個人認為這個想法雖然可以理解，但卻是錯誤的。

TCP/IP

你聽過 TCP/IP 嗎？如果沒有，相信我這是很強大的技術。實際上，你很喜歡TCP/IP ，你只是沒有意識到。TCP/IP 不僅能驅動互聯網，還能驅動電子郵件，甚至能驅動網絡。當你使用各種應用程序，使用各種流媒體，以及打車、上網等等，這都受益于 TCP/IP，沒有它你可能無法生活。

雖然你喜歡 TCP/IP，但是你對配置它不感興趣。你不用輸入 ifconfig 這樣的命令，從而查看你的 WiFi 適配器是如何聯網的。甚至你不用關心它附加的網關，以及它使用何種 DNS 服務器。

在 20 世紀 90 年代，TC/IP 曾被當做產品銷售，結果不溫不火。最終，TCP/IP 已被建立在操作系統中，如今到處都有它，TCP/IP 成為了普遍的標準。

Hadoop是基礎設施

其實，Hadoop 就是大數據世界中的 TCP/IP。它是基礎設施，同時也帶來巨大的好處。但是，當基礎設施暴露出來時，帶來的好處就大大削弱了。Hadoop 像Web 瀏覽器一樣被推廣，但是它更像 TCP/IP。了解這一點時就會發現，推廣 Hadoop 本身就不是個好主意。

如果你直接使用 Hadoop，那么你錯了。如果你在命令行中輸入“hadoop”和一些參數，那么你就在倒退。你是想自行配置和運行所有內容，還是只想使用數據，讓分析軟件在后端處理 Hadoop？

大多數人會選擇后者，但大數據行業往往把客戶導向前者。之前，行業是這么看待Hadoop…如今也將這么看待 Spark 和眾多的機器學習工具。這是技術專家討好商業用戶的例子，這永遠不會結束。

開發工具不等同于商業工具

業界并不是完全忽視這個問題，一些廠商已經在嘗試改進 Hadoop 的不足之處。目前已出現 Hue、 Jupyter、Zeppelin 和 Ambari 等的開源項目，旨在讓 Hadoop 從業人員擺脫命令行。

但問題就在此。我們需要為商業用戶，而不是為Hadoop 從業者提供工具。Hue 非常適合運行和跟進 Hadoop 任務，以及使用 SQL 或其他語言編寫系統查詢。相比Spark，Jupyter 和 Zeppelin 非常適合編寫、運行代碼，以及使用數據科學的 R 和Python 等語言，甚至生成代碼的數據可視化。問題是使用這些工具不等同于脫離命令行；它們只是讓人們更有效地做這些事情。讓人們完全脫離命令行是一回事，但讓人們更簡便的做同樣的事情，并沒有什么本質的改變。

BI 工具供應商也嘗試改善這一現狀。但他們通過簡化 Hadoop，并將其當作 SQL 數據庫來處理。給 Hadoop 加抽象層是好的，但是在它們之間加 SQL 層并不是。想做大數據分析嗎？選擇一個使用 Hadoop 的工具，并充分利用它。雖然你不用直接使用 Hadoop，但你的分析工具應該與它密切相關，而不是敬而遠之。

如果你還沒有找到答案，這里有一個平衡的方法。從事大數據分析，你不用直接用到引擎——本文指 Hadoop，但你仍然需要它的全部效能。為了實現這一目標，你需要一個技術的分析工具來駕馭該技術，而不會否定或忽略它。在技術工具和 BI 用戶之間有重要的中間地帶。找到它，你將走上正軌。

Hadoop的前景

Hadoop 沒有死，這毋庸置疑。Hadoop 是非常強大的關鍵技術。但它也是基礎設施，它不會成為大數據的典型代表。Hadoop  (或 Spark)應該嵌入在其他技術和產品中。這樣一來，這些技術就可以利用 Hadoop (或 Spark)的強大功能，而不暴露其復雜性。

Hadoop 正如 TCP/IP 一樣，問題是人們如何使用它。如果你想要從事大數據分析，那么請使用利用 Hadoop 功能的大數據分析軟件。如果你這樣做，Hadoop 將會復活，這不是靠魔法，而是靠常識。