Hadoop技术的过来与将来：成于大数据，败于云计算

zhuhun01

比来几十年间互联网数据量呈几何倍数增长，跟着企业发生和采集的数据愈来愈多，在认知层面企业关于数据的注重水平就愈来愈重。
然而呢这样就带来几个问题，
1）怎么样存储这样少量的数据
2）怎么样处置存储的数据
3）怎么晋升处置效力
4）在数据量继续增长的状况下如何构建一个解决计划
这几个问题就是大数据技术开展中要去重点解决的几个问题。

在大数据畛域就提出了两个概念，
1）散布式文件零碎：用于存储少量的数据
2）散布式计算框架-MapReduce：它的作用就是高效的处置数据
这样问题就失掉理解决。
这是大数据畛域里两个十分首要的概念，这两部份又组成为了一个名词，就叫做HADOOP。
就是经过散布式文件零碎来存储少量数据，而后用MapReduce框架进行高效的数据剖析和处置。
这就是HADOOP泛起的一个条件环境。

在Hadoop技术泛起当前，大数据技术的开展迎来发作。
而Hadoop也以其共同的劣势迅速占据大数据市场，成为大数据畛域中夺得冠军的处置技术。
与其余的散布式零碎对比，Hadoop集群的数据首先先进行散布式存储，存储效力对比高效；
集群上经过HDFS散布式文件零碎，会把存储的数据复制多份，包管了数据的平安性；而且提供了一个简略的易用的散布式计算框架；此外就是Hadoop扩展性十分强，使用便宜的PC机就能搭建出集群环境。

但跟着硬件和技术的不停迭代开展，Hadoop在当下也遇到了新的难关。
在现今，用户对数据办理和剖析有了新的需要，好比在线疾速剖析、存储和计算别离，或者人工智能和机器学习的AI/ML。在这些方面， Hadoop 只能提供无限的反对，无奈与一些新兴技术等量齐观。
关于客户来讲，只有繁多技术就可以知足他们的需要，就不需求部署繁杂的 Hadoop 平台。
从另外一个角度看，云计算在过来十年摆布的时间里开展迅猛，不只击败了IBM、HP等传统软件厂商，也在一定水平上鲸吞了Hadoop的大数据市场。

时期的开展老是伴有着新技术的衰亡与旧技术的败落，这样的新旧交替从工业文化泛起开始就存在，始终传承至今。
谁也无奈准确预言下一个衰亡的技术是甚么，但咱们也并不是无所不知。只有你有耐烦，能细心视察，总能在时期的开展中发现技术更迭的蛛丝马迹。

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