“昔我十年前，與君始相識。”
一瞬間Hadoop也到了要初中擇校的年齡了。
十年前還沒有Hadoop，幾年前國內IT圈裏還不知道什麼是Hadoop，而現在幾乎所有大型企業的IT系統中有已經有了Hadoop的集羣在運行了各式各樣的任務。
2006年項目成立的一開始，“Hadoop”這個單詞只代表了兩個組件——HDFS和MapReduce。到現在的10個年頭，這個單詞代表的是“核心”（即Core Hadoop項目）以及與之相關的一個不斷成長的生態系統。這個和Linux非常類似，都是由一個核心和一個生態系統組成。
現在Hadoop儼然已經成爲企業數據平臺的“新常態”。我們很榮幸能夠見證Hadoop十年從無到有，再到稱王。在我們感動於技術的日新月異時，希望能通過本文能爲Hadoop的昨天、今天和明天做出一點自己的解讀，算是爲Hadoop慶祝10歲生日獻上的禮物。
Hadoop編年史
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2002年10月，Doug Cutting和Mike Cafarella創建了開源網頁爬蟲項目Nutch。
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2003年10月，Google發表Google File System論文。
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2004年7月，Doug Cutting和Mike Cafarella在Nutch中實現了類似GFS的功能，即後來HDFS的前身。
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2004年10月，Google發表了MapReduce論文。
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2005年2月，Mike Cafarella在Nutch中實現了MapReduce的最初版本。
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2005年12月，開源搜索項目Nutch移植到新框架，使用MapReduce和NDFS(Nutch Distributed File System )來運行，在20個節點穩定運行。
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2006年1月，Doug Cutting加入雅虎，Yahoo!提供一個專門的團隊和資源將Hadoop發展成一個可在網絡上運行的系統。
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2006年2月，Apache Hadoop項目正式啓動以支持MapReduce和HDFS的獨立發展。
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2006年2月，Yahoo!的網格計算團隊採用Hadoop。
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2006年3月，Yahoo!建設了第一個Hadoop集羣用於開發。
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2006年4月，第一個Apache Hadoop發佈。
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2006年4月，在188個節點上（每個節點10GB）運行排序測試集需要47.9個小時。
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2006年5月，Yahoo!建立了一個300個節點的Hadoop研究集羣。
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2006年5月，在500個節點上運行排序測試集需要42個小時（硬件配置比4月的更好）。
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2006年11月，研究集羣增加到600個節點。
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2006年11月，Google發表了Bigtable論文，這最終激發了HBase的創建。
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2006年12月，排序測試集在20個節點上運行1.8個小時，100個節點上運行3.3小時，500個節點上運行5.2小時，900個節點上運行7.8個小時。
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2007年1月，研究集羣增加到900個節點。
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2007年4月，研究集羣增加到兩個1000個節點的集羣。
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2007年10月，第一個Hadoop用戶組會議召開，社區貢獻開始急劇上升。
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2007年，百度開始使用Hadoop做離線處理。
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2007年，中國移動開始在“大雲”研究中使用Hadoop技術。
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2008年，淘寶開始投入研究基於Hadoop的系統——雲梯，並將其用於處理電子商務相關數據。
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2008年1月，Hadoop成爲Apache頂級項目。
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2008年2月，Yahoo!運行了世界上最大的Hadoop應用，宣佈其搜索引擎產品部署在一個擁有1萬個內核的Hadoop集羣上。
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2008年4月，在900個節點上運行1TB排序測試集僅需209秒，成爲世界最快。
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2008年6月，Hadoop的第一個SQL框架——Hive成爲了Hadoop的子項目。
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2008年7月，Hadoop打破1TB數據排序基準測試記錄。Yahoo!的一個Hadoop集羣用209秒完成1TB數據的排序 ，比上一年的紀錄保持者保持的297秒快了將近90秒。
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2008年8月，第一個Hadoop商業化公司Cloudera成立。
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2008年10月，研究集羣每天裝載10TB的數據。
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2008年11月，Apache Pig的最初版本發佈。
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2009年3月，17個集羣總共24000臺機器。
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2009 年3月，Cloudera推出世界上首個Hadoop發行版——CDH（Cloudera's Distribution including Apache Hadoop）平臺，完全由開放源碼軟件組成。
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2009年4月，贏得每分鐘排序，59秒內排序500GB（在1400個節點上）和173分鐘內排序100TB數據（在3400個節點上）。
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2009年5月，Yahoo的團隊使用Hadoop對1 TB的數據進行排序只花了62秒時間。
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2009年6月，Cloudera的工程師Tom White編寫的《Hadoop權威指南》初版出版，後被譽爲Hadoop聖經。
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2009年7月 ，Hadoop Core項目更名爲Hadoop Common;
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2009年7月 ，MapReduce 和 Hadoop Distributed File System (HDFS) 成爲Hadoop項目的獨立子項目。
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2009年7月 ，Avro 和 Chukwa 成爲Hadoop新的子項目。
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2009年8月，Hadoop創始人Doug Cutting加入Cloudera擔任首席架構師。
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2009年10月，首屆Hadoop World大會在紐約召開。
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2010年5月 ，Avro脫離Hadoop項目，成爲Apache頂級項目。
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2010年5月 ，HBase脫離Hadoop項目，成爲Apache頂級項目。
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2010年5月，IBM提供了基於Hadoop 的大數據分析軟件——InfoSphere BigInsights，包括基礎版和企業版。
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2010年9月，Hive( Facebook) 脫離Hadoop，成爲Apache頂級項目。
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2010年9月，Pig脫離Hadoop，成爲Apache頂級項目。
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2010年-2011年，擴大的Hadoop社區忙於建立大量的新組件（Crunch，Sqoop，Flume，Oozie等）來擴展Hadoop的使用場景和可用性。
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2011年1月，ZooKeeper 脫離Hadoop，成爲Apache頂級項目。
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2011年3月，Apache Hadoop獲得Media Guardian Innovation Awards 。
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2011年3月， Platform Computing 宣佈在它的Symphony軟件中支持Hadoop MapReduce API。
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2011年5月，Mapr Technologies公司推出分佈式文件系統和MapReduce引擎——MapR Distribution for Apache Hadoop。
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2011年5月，HCatalog 1.0發佈。該項目由Hortonworks 在2010年3月份提出，HCatalog主要用於解決數據存儲、元數據的問題，主要解決HDFS的瓶頸，它提供了一個地方來存儲數據的狀態信息，這使得 數據清理和歸檔工具可以很容易的進行處理。
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2011年4月，SGI（Silicon Graphics International）基於SGI Rackable和CloudRack服務器產品線提供Hadoop優化的解決方案。
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2011年5月，EMC爲客戶推出一種新的基於開源Hadoop解決方案的數據中心設備——GreenPlum HD，以助其滿足客戶日益增長的數據分析需求並加快利用開源數據分析軟件。Greenplum是EMC在2010年7月收購的一家開源數據倉庫公司。
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2011年5月，在收購了Engenio之後， NetApp推出與Hadoop應用結合的產品E5400存儲系統。
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2011年6月，Calxeda公司發起了“開拓者行動”，一個由10家軟件公司組成的團隊將爲基於Calxeda即將推出的ARM系統上芯片設計的服務器提供支持。併爲Hadoop提供低功耗服務器技術。
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2011年6月，數據集成供應商Informatica發佈了其旗艦產品，產品設計初衷是處理當今事務和社會媒體所產生的海量數據，同時支持Hadoop。
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2011年7月，Yahoo!和硅谷風險投資公司 Benchmark Capital創建了Hortonworks 公司，旨在讓Hadoop更加可靠，並讓企業用戶更容易安裝、管理和使用Hadoop。
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2011年8月，Cloudera公佈了一項有益於合作伙伴生態系統的計劃——創建一個生態系統，以便硬件供應商、軟件供應商以及系統集成商可以一起探索如何使用Hadoop更好的洞察數據。
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2011年8月，Dell與Cloudera聯合推出Hadoop解決方案——Cloudera Enterprise。Cloudera Enterprise基於Dell PowerEdge C2100機架服務器以及Dell PowerConnect 6248以太網交換機。
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2012年3月，企業必須的重要功能HDFS NameNode HA被加入Hadoop主版本。
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2012年8月，另外一個重要的企業適用功能YARN成爲Hadoop子項目。
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2012年10月，第一個Hadoop原生MPP查詢引擎Impala加入到了Hadoop生態圈。
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2014年2月，Spark逐漸代替MapReduce成爲Hadoop的缺省執行引擎，併成爲Apache基金會頂級項目。
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2015年2月，Hortonworks和Pivotal抱團提出“Open Data Platform”的倡議，受到傳統企業如Microsoft、IBM等企業支持，但其它兩大Hadoop廠商Cloudera和MapR拒絕參與。
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2015年10月，Cloudera公佈繼HBase以後的第一個Hadoop原生存儲替代方案——Kudu。
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2015年12月，Cloudera發起的Impala和Kudu項目加入Apache孵化器。
注：來源網絡，不一一列舉。
技術篇
現在Hadoop在一月發佈了2.7.2的穩定版， 已經從傳統的Hadoop三駕馬車HDFS，MapReduce和HBase社區發展爲60多個相關組件組成的龐大生態，其中包含在各大發行版中的組件就有25個以上，包括數據存儲、執行引擎、編程和數據訪問框架等。
Hadoop在2.0將資源管理從MapReduce中獨立出來變成通用框架後，就從1.0的三層結構演變爲了現在的四層架構：
1. 底層——存儲層，文件系統HDFS
2. 中間層——資源及數據管理層，YARN以及Sentry等
3. 上層——MapReduce、Impala、Spark等計算引擎
4. 頂層——基於MapReduce、Spark等計算引擎的高級封裝及工具，如Hive、Pig、Mahout等等
我們欣慰地看到開源文化爲Hadoop社區和生態帶來的蓬蓬髮展，但又確實存在一些碎片化和重複化現象。
複雜的生態和過多的組件幾乎讓很多企業仍然等待一個像以前IBM一樣的巨頭廠商能提供標準化的解決方案。不過隨着圍繞Hadoop和Spark的生態圈日益穩固，核心會變得穩定得多。
?存儲層
HDFS已經成爲了大數據磁盤存儲的事實標準，用於海量日誌類大文件的在線存儲。經過這些年的發展，HDFS的架構和功能基本固化，像HA、異構存儲、本地數據短路訪問等重要特性已經實現，在路線圖中除了Erasure Code已經沒什麼讓人興奮的feature。
隨着HDFS越來越穩定，社區的活躍度頁越來越低，同時HDFS的使用場景也變得成熟和固定，而上層會有越來越多的文件格式封裝：列式存儲的文件格式，如Parquent，很好的解決了現有BI類數據分析場景；以後還會出現新的存儲格式來適應更多的應用場景，如數組存儲來服務機器學習類應用等。
未來HDFS會繼續擴展對於新興存儲介質和服務器架構的支持。隨着數據量的增大，跨機房部署相信也終會在基線版本中實現。基於HDFS的存儲機制，
將HBase作爲存儲層似乎有點牽強：其底層使用HDFS作爲文件存儲。不過在邏輯角度，還是傾向與將HBase定位爲存儲層或數據訪問層，因爲其提供了另外一種場景的數據存儲和訪問方案。2015年HBase 發佈了1.0版本，這也代表着 HBase 走向了穩定。
最新HBase新增特性包括：更加清晰的接口定義，多Region 副本以支持高可用讀，Family粒度的Flush以及RPC讀寫隊列分離等。未來HBase不會再添加大的新功能，而將會更多的在穩定性和性能方面進化，尤其是大內存支持、內存GC效率等。
Kudu是Cloudera在2015年10月纔對外公佈的新的分佈式存儲架構，與HDFS完全獨立。其實現參考了2012年Google發表的Spanner論文。鑑於Spanner在Google 內部的巨大成功，Kudu被譽爲下一代分析平臺的重要組成，用於處理快速數據的查詢和分析，填補HDFS和HBase之間的空白。其出現將進一步把Hadoop市場向傳統數據倉庫市場靠攏。
另一方面，分佈式內存文件系統也在興起，旨在消除不同任務或不同計算框架間的數據共享時的轉化代價，並提供內存緩存以提高熱數據處理性能。這一市場以前使用第三方Redis或Memcached，到後來能爲分析提供更多原生支持的Tachyon或Ignite，而現在又迎來了新貴Arrow。
Apache Arrow項目爲列式內存存儲的處理和交互提供了規範。目前來自Apache Hadoop社區的開發者們致力於將它制定爲大數據系統項目的事實性標準。
Arrow項目受到了Cloudera、Databricks等多個大數據巨頭公司支持，很多committer同時也是其他明星大數據項目（如HBase、Spark、Kudu等）的核心開發人員。再考慮到Tachyon等似乎還沒有找到太多實際接地氣的應用場景，Arrow的高調出場可能會成爲未來新的內存分析文件接口標準。
?管控層
管控又分爲數據管控和資源管控。
隨着Hadoop集羣規模的增大以及對外服務的擴展，如何有效可靠的共享利用資源是管控層需要解決的問題。脫胎於MapReduce1.0的YARN成爲了Hadoop 2.0通用資源管理平臺。
由於佔據了Hadoop的地利，業界對其在資源管理領域未來的前景非常看好。傳統其他資源管理框架如Mesos，還有現在興起的Docker等都會對YARN未來的發展產生影響。
如何提高YARN性能、如何與容器技術深度融合，如何更好的適應短任務的調度，如何更完整的多租戶支持、如何細粒度的資源管控等都是企業實際生產中迫在眉睫的需求，需要YARN解決。要讓Hadoop走得更遠，未來YARN需要做的工作還很多。
另一方面大數據的安全和隱私越來越多的受到關注。Hadoop依靠且僅依靠Kerberos來實現安全機制，但每一個組件都將進行自己的驗證和授權策略。
開源社區似乎從來不真正關心安全問題，如果不使用來自Hortonworks的Ranger或來自Cloudera 的Sentry這樣的組件，那麼大數據平臺基本上談不上安全可靠。
Cloudera剛推出的RecordService組件使得Sentry在安全競賽中拔得先機。RecordService不僅提供了跨所有組件一致的安全顆粒度，而且提供了基於Record的底層抽象（有點像Spring，代替了原來Kite SDK的作用），讓上層的應用和下層存儲解耦合的同時、提供了跨組件的可複用數據模型。
?計算引擎層
Hadoop生態和其他生態最大的不同之一就是“單一平臺多種應用”的理念了。傳的數據庫底層只有一個引擎，只處理關係型應用，所以是“單一平臺單一應用”；而NoSQL市場有上百個NoSQL軟件，每一個都針對不同的應用場景且完全獨立，因此是“多平臺多應用”的模式。而Hadoop在底層共用一份HDFS存儲，上層有很多個組件分別服務多種應用場景，如：
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確定性數據分析：主要是簡單的數據統計任務，例如OLAP，關注快速響應，實現組件有Impala等；
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探索性數據分析：主要是信息關聯性發現任務，例如搜索，關注非結構化全量信息收集，實現組件有Search等；
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預測性數據分析：主要是機器學習類任務，例如邏輯迴歸等，關注計算模型的先進性和計算能力，實現組件有Spark、MapReduce等；
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數據處理及轉化：主要是ETL類任務，例如數據管道等，關注IO吞吐率和可靠性，實現組件有MapReduce等
其中，最耀眼的就是Spark了。IBM宣佈培養100萬名Spark開發人員，Cloudera在One Platform倡議中宣佈支持Spark爲Hadoop的缺省通用任務執行引擎，加上Hortonworks全力支持Spark，我們相信Spark將會是未來大數據分析的核心。
雖然Spark很快，但現在在生產環境中仍然不盡人意，無論擴展性、穩定性、管理性等方面都需要進一步增強。同時，Spark在流處理領域能力有限，如果要實現亞秒級或大容量的數據獲取或處理需要其他流處理產品。
Cloudera宣佈旨在讓Spark流數據技術適用於80%的使用場合，就考慮到了這一缺陷。我們確實看到實時分析（而非簡單數據過濾或分發）場景中，很多以前使用S4或Storm等流式處理引擎的實現已經逐漸Kafka+Spark Streaming代替。
Spark的流行將逐漸讓MapReduce、Tez走進博物館。
?服務層
服務層是包裝底層引擎的編程API細節，對業務人員提供更高抽象的訪問模型，如Pig、Hive等。
而其中最炙手可熱的就是OLAP的SQL市場了。現在，Spark有70%的訪問量來自於SparkSQL！SQL on Hadoop到底哪家強？Hive、Facebook的Pheonix、Presto、SparkSQL、Cloudera推的Impala、MapR推的Drill、IBM的BigSQL、還是Pivital開源的HAWQ？
這也許是碎片化最嚴重的地方了，從技術上講幾乎每個組件都有特定的應用場景，從生態上講各個廠家都有自己的寵愛，因此Hadoop上SQL引擎已經不僅僅是技術上的博弈（也因此考慮到本篇中立性，此處不做評論）。
可以遇見的是，未來所有的SQL工具都將被整合，有些產品已經在競爭鍾逐漸落伍，我們期待市場的選擇。
周邊的工具更是百花齊放，最重要的莫過於可視化、任務管理和數據管理了。
有很多開源工具都支持基於Hadoop 的查詢程序編寫以及即時的圖形化表示，如HUE、Zeppelin等。用戶可以編寫一些SQL或Spark代碼以及描述代碼的一些標記，並指定可視化的模版，執行後保存起來，就可供其他人複用，這鐘模式也被叫做“敏捷BI”。這個領域的商業產品更是競爭激烈，如Tableau、Qlik等。
調度類工具的鼻祖Oozie能實現幾個MapReduce任務串連運行的場景，後來的Nifi及Kettle等其他工具則提供了更加強大的調度實現，值得一試。
毫無疑問，相對與傳統的數據庫生態，Hadoop的數據治理相對簡單。Atlas是Hortonworks新的數據治理工具，雖然還談不上完全成熟，不過正取得進展。Cloudera的Navigator是Cloudera商業版本的核心，匯聚了生命週期管理、數據溯源、安全、審計、SQL遷移工具等一系列功能。
Cloudera收購Explain.io以後將其產品整合爲Navigator Optimizator組件，能幫助用戶把傳統的SQL應用遷移到Hadoop平臺並提供優化建議，可以節省數人月的工作量。
?算法及機器學習
實現基於機器學習的自動的智能化數據價值挖掘是大數據和Hadoop最誘人的願景了，也是很多企業對大數據平臺的最終期望。隨着可獲得的數據越來越多，未來大數據平臺的價值更多的取決於其計算人工智能的程度。
現在機器學習正慢慢跨出象牙塔，從一個少部分學術界人士研究的科技課題變成很多企業正在驗證使用的數據分析工具，而且已經越來越多的進入我們的日常生活。
機器學習的開源項目除了之前的Mahout、MLlib、Oryx等，今年發生了很多令人矚目的大事，迎來了數個明星巨頭的重磅加入：
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2015年1月，Facebook開源前沿深度學習工具“Torch”。
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2015年4月，亞馬遜啓動其機器學習平臺Amazon Machine Learning，這是一項全面的託管服務，讓開發者能夠輕鬆使用歷史數據開發並部署預測模型。
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2015年11月，谷歌開源其機器學習平臺TensorFlow。
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同一月，IBM開源SystemML併成爲Apache官方孵化項目。
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同時，微軟亞洲研究院將分佈式機器學習工具DMTK通過Github開源。DMTK由一個服務於分佈式機器學習的框架和一組分佈式機器學習算法組成，可將機器學習算法應用到大數據中。
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2015年12月，Facebook開源針對神經網絡研究的服務器“Big Sur”，配有高性能圖形處理單元（GPUs），轉爲深度學習方向設計的芯片。
產業篇
現在使用Hadoop的企業以及靠Hadoop賺錢的企業已經成千上萬。幾乎大的企業或多或少的已經使用或者計劃嘗試使用Hadoop技術。就對Hadoop定位和使用不同，可以將Hadoop業界公司劃分爲四類：
1. 第一梯隊：這類公司已經將Hadoop當作大數據戰略武器。
2. 第二梯隊：這類公司將Hadoop 產品化。
3. 第三梯隊：這類公司創造對Hadoop整體生態系統產生附加價值的產品。
4. 第四梯隊：這類公司消費Hadoop，並給規模比第一類和第二類小的公司提供基於Hadoop的服務。
時至今日，Hadoop雖然在技術上已經得到驗證、認可甚至已經到了成熟期。但與之對應的以Hadoop爲代表的大數據基礎平臺產業界仍然還在迷茫和探索。
雖然大數據的市場很大，但單純Hadoop產品和服務市場，和傳統關係型事務數據庫市場相比還不到1%。
雖然很多高調的創業公司上線也拿到引人注目的風險投資，但只是到達大數據部署和早期成熟階段。
其中最能代表Hadoop發展軌跡的莫過於商業公司推出的Hadoop發行版了。自從2008年Cloudera成爲第一個Hadoop商業化公司，並在2009年推出第一個Hadoop發行版後，很多大公司也加入了做Hadoop產品化的行列。
1. “發行版”這個詞是開源文化特有的符號，看起來任何一個公司只要將開源代碼打個包，再多多少少加個佐料就能有一個“發行版”，然而背後是對海量生態系統組件的價值篩選、兼容和集成保證以及支撐服務。
2. 2012年以前的發行版基本爲對Hadoop打補丁爲主，出現了好幾個私有化Hadoop版本，所折射的是Hadoop產品在質量上的缺陷。同期HDFS、HBase等社區的超高活躍度印證了這個事實。
3.而之後的公司更多是工具、集成、管理，所提供的不是“更好的Hadoop”而是如何更好的用好“現有”的Hadoop。
4. 2014年以後，隨着Spark和其他OLAP產品的興起，折射出來是Hadoop善長的離線場景等已經能夠很好的解決，希望通過擴大生態來適應新的硬件和拓展新的市場。
對於開源產品，一直有擁抱開源和提供私有化這兩種流派，商業模式要麼是提供技術支持服務，要麼是提供私有化的增強版本。對於Hadoop的產品化也不例外。
但就目前的情況看，曾經私有化Hadoop版本的代表Pivotal和Intel都已經放棄，IBM幾乎事實上放棄了自有Hadoop，再考慮到之前Taobao放棄私有Hadoop路線，似乎證明了在像Hadoop這樣生態龐大、發展迅速的產品，與局部私有增強帶來的好處相比，長期獨立站在世界的對立面並不斷地與整體社區版本做代碼合併似乎是越來越不可承受之痛。
如今，主要的Hadoop產品化廠商只剩下了三家廠商，並且使用了三種截然不同的商業模式。過去幾年，雖然尚無任何數據現實三家廠商實現財務盈利，但在資本市場都名聲赫赫，且不斷收購擴張。從另外一個角度說明，Hadoop市場仍然再初級發展階段。
Cloudera提出了Hybrid Open Source的架構：核心組件名稱叫CDH（Cloudera's Distribution including Apache Hadoop），開源免費並與Apache社區同步，用戶無限制使用，保證Hadoop基本功能持續可用，不會被廠家綁定；數據治理和系統管理組件閉源且需要商業許可，支持客戶可以更好更方便的使用Hadoop技術，如部署安全策略等。Cloudera也在商業組件部分提供在企業生產環境中運行Hadoop所必需的運維功能，而這些功能並不被開源社區所覆蓋，如無宕機滾動升級、異步災備等。
Hortonworks採用了100%完全開源策略，產品名稱爲HDP（Hortonworks Data Platform）。所有軟件產品開源，用戶免費使用，Hortonworks提供商業的技術支持服務。與CDH相比，管理軟件使用開源Ambari，數據治理使用Atlas，安全組件使用Ranger而非Sentry，SQL繼續緊抱Hive大腿。
MapR採用了傳統軟件廠商的模式，使用私有化的實現。用戶購買軟件許可後才能使用。其OLAP產品主推Drill，又不排斥Impala。
不過，三家廠商的處境有所不相同。Hortonworks雖然業績不斷進步，但直到現在仍未能實現盈利。上市後市值未能走高，可見市場對於Hadoop純服務公司的未來價值增值期望不高。而另廂Cloudera估值近50億美金，最後一輪收到的來自Intel的7.8億美元已經超過Hortonworks最近6.8億的估值，被譽爲2016年最有希望上市的高科技軟件公司。
現在，Cloudera和Hortonworks的定位已經不是Hadoop發行版軟件開發商了，而是現代化的數據管理和分析平臺建設廠家，足見其“狼子野心”。
另一方面，傳統企業數據管理軟件巨頭仍然對即有格局信心滿滿，對於Hadoop產品還是觀望態度，通常OEM發行版廠商而非自己研發Hadoop產品，如Oracle、Dell，Teradata公司的大數據一體機都是採用OEM化Cloudera的企業版本產品。
現在主流的公有云如AWS、Azure等都已經在原有提供虛擬機的IaaS服務之外，提供基於Hadoop的PaaS雲計算服務。未來這塊市場的發展將超過私有Hadoop部署。
作爲大數據基礎設施平臺的Hadoop雖然是技術上是核心，但商業上還只是整個大數據生態系統中非常小的部分，如最新的大數據版圖所示：
應用篇
Hadoop平臺釋放了前所未有的計算能力，同時大大降低了計算成本。底層核心基礎架構生產力的發展，必然帶來的是大數據應用層的迅速建立。
對於Hadoop上的應用大致可以分爲這兩類：
?IT優化
將已經實現的應用和業務搬遷到Hadoop平臺，以獲得更多的數據、更好的性能或更低的成本。通過提高產出比、降低生產和維護成本等方式爲企業帶來好處。
這幾年Hadoop在數個此類應用場景中已經被證明是非常適合的解決方案，包括：
1. 歷史日誌數據在線查詢：傳統的解決方案將數據存放在昂貴的關係型數據庫中，不僅成本高、效率低，而且無法滿足在線服務時高併發的訪問量。以HBase爲底層存儲和查詢引擎的架構非常適合有固定場景（非ad hoc）的查詢需求，如航班查詢、個人交易記錄查詢等等。現在已經成爲在線查詢應用的標準方案，中國移動在企業技術指導意見中明確指明使用HBase技術來實現所有分公司的清賬單查詢業務。
2. ETL任務：不少廠商已經提供了非常優秀的ETL產品和解決方案，並在市場中得到了廣泛的應用。然而在大數據的場景中，傳統ETL遇到了性能和QoS保證上的嚴重挑戰。多數ETL任務是輕計算重IO類型的，而傳統的IT硬件方案，如承載數據庫的小型計算機，都是爲計算類任務設計的，即使使用了最新的網絡技術，IO也頂多到達幾十GB。採用分佈式架構的Hadoop提供了完美的解決方案，不僅使用share-nothing的scale-out架構提供了能線性擴展的無限IO，保證了ETL任務的效率，同時框架已經提供負載均衡、自動FailOver等特性保證了任務執行的可靠性和可用性。
3. 數據倉庫offload：傳統數據倉庫中有很多離線的批量數據處理業務，如日報表、月報表等，佔用了大量的硬件資源。而這些任務通常又是Hadoop所善長的
經常被問到的一個問題就是，Hadoop是否可以代替數據倉庫，或者說企業是否可以使用免費的Hadoop來避免採購昂貴的數據倉庫產品。數據庫界的泰斗Mike Stonebroker在一次技術交流中說：數據倉庫和Hadoop所針對的場景重合型非常高，未來這兩個市場一定會合並。我們相信在數據倉庫市場Hadoop會遲早替代到現在的產品，只不過，那時候的Hadoop已經又不是現在的樣子了。就現在來講，Hadoop還只是數據倉庫產品的一個補充，和數據倉庫一起構建混搭架構爲上層應用聯合提供服務。
(小編：CPIC P05的兄弟們是不是感覺這圖很熟悉啊？)
?業務優化
在Hadoop上實現原來尚未實現的算法、應用，從原有的生產線中孵化出新的產品和業務，創造新的價值。通過新業務爲企業帶來新的市場和客戶，從而增加企業收入。
Hadoop提供了強大的計算能力，專業大數據應用已經在幾乎任何垂直領域都很出色，從銀行業（反欺詐、徵信等）、醫療保健（特別是在基因組學和藥物研究），到零售業、服務業（個性化服務、智能服務，如UBer的自動派車功能等）。
在企業內部，各種工具已經出現，以幫助企業用戶操作核心功能。例如，大數據通過大量的內部和外部的數據，實時更新數據，可以幫助銷售和市場營銷弄清楚哪些客戶最有可能購買。客戶服務應用可以幫助個性化服務; HR應用程序可幫助找出如何吸引和留住最優秀的員工等。
不過，互聯網以外的傳統行業內部，現在大數據的應用和業務普遍尚處在探索階段，雖然不少企業已經從數據和深度挖掘數據價值中得到的甜頭，但更多的企業在實現數據分析時缺少業務的指導和支撐，可量化可規模化的大數據業務閉環尚未建立，更多是站在改善用戶體驗等角度改善現有運營效率。
雖然行業性的大數據新興業務解決方案尚未出現，但很多新興的公司信心滿滿的進入這個市場，並收到資本市場的熱捧，或提供輔助工具，或提供Big Data-as-a-Service服務，或提供基於大大數據的商業設計諮詢，目的是適應大數據以及分析專家和需要他們所服務客戶的需求，包括大數據準備評估、路線圖、預測操作界面、算法和一些針對特定市場和企業消費分析解決方案等等。如Palantir、營銷的大數據分析工具 Qubit、針對CRM領域的人工智能Neokami等等。
爲什麼Hadoop如此成功？
這個問題似乎是個馬後炮，但當我們今天驚歎於Hadoop在短短10年時間取得如此統治性地位的時候，確實會自然而然地思考爲什麼這一切會發生。基於與同期其他項目的比較，我們認爲有很多因素的綜合作用造就了這一奇蹟：
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技術架構：Hadoop推崇的本地化計算理念，其實現在可擴展性、可靠性上的優勢，以及有彈性的多層級架構等都是領先其他產品而獲得成功的內在因素。沒有其他任何一個這樣複雜的系統能快速的滿足不斷變化的用戶需求。
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硬件發展：摩爾定律爲代表的scale up架構遇到了技術瓶頸，不斷增加的計算需求迫使軟件技術不得不轉到分佈式方向尋找解決方案。同時，PC服務器技術的發展使得像Hadoop這樣使用廉價節點組羣的技術變爲可行，同時還具有很誘人的性價比優勢。
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工程驗證：Google發表GFS和MapReduce論文時已經在內部有了可觀的部署和實際的應用，而Hadoop在推向業界之前已經在Yahoo等互聯網公司驗證了工程上的可靠性和可用性，極大的增加了業界信心，從而迅速被接納流行。而大量的部署實例又促進了Hadoop的發展喝成熟。
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社區推動：Hadoop生態一直堅持開源開放，友好的Apache許可基本消除了廠商和用戶的進入門檻，從而構建了有史以來最大最多樣化最活躍的開發者社區，持續地推動着技術發展，讓Hadoop超越了很多以前和同期的項目。
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關注底層：Hadoop 的根基是打造一個分佈式計算框架，讓應用程序開發人員更容易的工作。業界持續推動的重點一直在不斷夯實底層，並在諸如資源管理和安全領域等領域不斷開花結果，爲企業生產環境部署不斷掃清障礙。
下一代分析平臺
過去的十年中Apache Hadoop社區以瘋狂的速度發展，現在儼然已經是事實上的大數據平臺標準。我們經歷了Hadoop實現這一願景的巨大進步，見證了Hadoop 如何從一個存儲和批處理架構慢慢轉變爲一個現代化的、模塊化的數據平臺。三年前，Hadoop通過Impala等分析型SQL引擎實現了互動的數據發現。兩年前，Cloudera迎來了Apache Spark，並將其視爲Hadoop生態系統的下一代數據處理層，能同時處理各種批次和流工作負載，爲開發人員提供更好的易用性和更高的性能。
但仍有更多的工作要做！
大數據應用未來的價值在於預測，而預測的核心是分析。下一代的分析平臺會是什麼樣呢？它必定會面臨、同時也必須要解決以下的問題：
1. 更多更快的數據。未來的大數據來源更多的是來自物聯網（IoT，Internet of Things），將有超過160億的設備聯網並不斷產生數據。數據量更大，而且對數據處理的實時性要求的更高。
2. 更新的硬件特性及架構。Hadoop、Spark等技術興起的重要推動原因都是硬件的發展。現在摩爾定律已經退出歷史舞臺，未來硬件架構可能呈現多樣化發展，可靠性越來越高，存儲和計算成本繼續降低，內存的容量和速度越來越快，持久化或非揮發性存儲的發展會對現有的存儲設計帶來新的技術和架構。
3. 更高級的分析。技術的發展背後總是業務需求的驅動。但現在的大數據項目多是初級階段的IT系統，目的是解決目前IT有限的能力限制和成本壓力，並非針對業務創造新的價值，甚至沒有對業務有直接互動和反饋。未來的需求是要使用實時數據建立更好的模型，使用機器學習等高級數據分析技術，能夠改善用戶體驗、優化業務運營，實現大數據業務的閉環。
4. 更安全。隨着企業希望能把手裏的數據資源開放變現，但頻發的安全事故又讓企業駐足不前，很少有人敢冒風險進行開放嘗試。需要通過安全機制實時地保護用戶和企業的資產；通過行爲分析和稽查保證流程的正確性和結果的可信性。
因此，未來的幾年，我們會繼續見證“後Hadoop時代”的下一代企業大數據平臺：
1. 內存計算時代的來臨。隨着高級分析和實時應用的增長，對處理能力提出了更高的要求，數據處理重點從IO重新回到CPU。以內存計算爲核心的Spark將代替以IO吞吐爲核心的MapReduce成爲分佈式大數據處理的缺省通用引擎。做爲既支持批處理有支持準實時流處理的通用引擎，Spark將能滿足80%以上的應用場景。Cloudera公司近日公佈了One Platform的倡議，推動Spark成爲Hadoop的默認數據處理引擎。爲了最終取代MapReduce，Cloudera集中力量推動解決Spark現在企業大規模應用時在四個關鍵領域仍然存在的短板：管理，安全，規模和流。
然而，Spark畢竟核心還是批處理，擅長迭代式的計算，但並不能滿足所有的應用場景。其他爲特殊應用場景設計的工具會對其補充，包括：
a) OLAP。OLAP，尤其是聚合類的在線統計分析應用，對於數據的存儲、組織和處理都和單純離線批處理應用有很大不同。以Impala爲代表的SQL-on-Hadoop引擎借鑑了傳統數據處理和MPP等技術，底層使用HDFS存儲，是傳統BI系統很好的替代方案候選。
b) 知識發現。與傳統應用解決已知問題不同，大數據的價值在於發現並解決未知問題。因此，要最大限度地發揮分析人員的智能，將數據檢索變爲數據探索。Apache Solr項目是一個功能豐富的可擴展的搜索解決方案，內包括了Apache Lucene和Apache Tika。Cloudera的Search將Solr集成到了Hadoop，並使用高度自動化的流水線爲Hadoop上的數據創建索引，在提高部署效率的同時，提供了更加直觀方便的大數據平臺搜索引擎。
2. 統一數據訪問管理。現在的數據訪問由於數據存儲的格式不同、位置不同，用戶需要使用不同的接口、模型甚至語言。同時，不同的數據存儲粒度都帶來了在安全控制、管理治理上的諸多挑戰。未來的趨勢是將底層部署運維細節和上層業務開發進行隔離，因此，平臺需要系統如下的功能保證：
a) 安全。能夠大數據平臺上實現和傳統數據管理系統中相同口徑的數據管理安全策略，包括跨組件和工具的一體化的用戶權利管理、細粒度訪問控制、加解密和審計。
b) 統一數據模型。通過抽象定義的數據描述，不僅可以統一管理數據模型、複用數據解析代碼，還可以對於上層處理屏蔽底層存儲的細節，從而實現開發/處理與運維/部署的解偶。
Cloudera最近發佈的RecordService正是爲此而生。Apache Sentry是Hadoop生態中負責跨組件統一訪問控制的安全解決方案。RecordService和Sentry等組件結合，提供了跨整個平臺的細粒度的統一訪問控制策略，消除了Hive、HBase等組件分散而差異的訪問粒度控制。
DFS執行的新的核心服務。同時RecordService屏蔽了底層存儲細節，向上暴露基於記錄的面向對象的數據描述，爲編程人員提供了更好的封裝和抽象。
3. 簡化實時應用。現在用戶不僅關心如何實時的收集數據，而且關心同時儘快的實現數據可見和分析結果上線。無論是以前的delta架構還是現在lambda架構等，都希望能夠有一種解決快速數據的方案，使用HDFS和HBase的混合體，在快速更新數據的同時進行快速分析，然而結果複雜的架構令人望而卻步，無論開發還是運維都不勝其繁。
Cloudera最新公開的Kudu雖然還沒有進入產品發佈，但卻是現在解決這個問題可能的最佳方案：採用了使用單一平臺簡化了快速數據的“存取用”實現，是未來日誌類數據分析的新的解決方案。
最近新面世的這些項目將徹底改變Hadoop的存儲架構,進一步鞏固其安全基礎，推動Hadoop不斷髮展和擴大，成爲新一代的現代分析的領先平臺。
下一個十年
Hadoop的未來是什麼樣的？10年以後大數據是不是已經進博物館了？會不會有一個新公司成爲數據管理界的新的巨頭，猶如今日的Oracle？會不會有高富帥的企業已經有百萬、千萬甚至更多機器組成的數據中心？
有許多的可能，但我們相信Hadoop所“發明”的分佈式計算框架仍然會是大數據的核心標誌。
10 年前誰也沒有料想到 Hadoop 能取得今天這樣的成就，而如今一切均在眼前。Hadoop 之父 Doug Cutting 則認爲 Hadoop 正處於蓬勃的發展期，而且這樣的蓬勃發展至少還可以持續幾十年。
10年以後的Hadoop應該只是一個生態和標準的“代名詞”了，下層的存儲層不只是HDFS、HBase和Kudu等現有的存儲架構，上層的處理組件更會像app store裏的應用一樣多，任何第三方都可以根據Hadoop的數據訪問和計算通信協議開發出自己的組件，用戶在市場中根據自己數據的使用特性和計算需求選擇相應的組件自動部署。
當然，有一些明顯的趨勢必然影響着Hadoop的前進：
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雲計算
現在50%的大數據任務已經運行在雲端，在3年以後這個比例可能會上升到80%。Hadoop在公有云的發展要求更加有保障的本地化支持。
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硬件
快速硬件的進步會迫使社區重新審視Hadoop的根基。回顧歷史，任何一次硬件的革新都會翻開軟件業的新篇章。現在CPU發展摩爾定律已經退出歷史舞臺，但新型的硬件，如3D point等即將登場企業數據中心。現在雖然尚未有與之相應的軟件產品，但必然會出現，而Hadoop社區也絕不會袖手旁觀。
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物聯網
物聯網的發展會帶來海量的、分佈的和分散的數據源。Intel CEO預測2020年將有500億設備聯網，會帶來50萬億GB的數據；世界經濟論壇預測2022年將有1萬億傳感器入網；按照梅特卡夫定律，5年後全球IoT自動服務網的總體價值將是現在的517倍。Hadoop將適應這種發展。
以後的十年會發生什麼？以下是筆者的一些猜想：
1. SQL和NoSQL市場會合並，NewSQL和Hadoop技術相互借鑑而最終走向統一，Hadoop市場和數據倉庫市場會合並，然而產品碎片化會繼續存在。
2. Hadoop與其他資源管理技術和雲平臺集成，融合docker和unikernal等技術統一資源調度管理，提供完整多租戶和QoS能力，企業數據分析中心合併爲單一架構。
3. 企業大數據產品場景化。以後直接提供產品和技術的公司趨於成熟並且轉向服務。越來越多的新公司提供的是行業化、場景化的解決方案，如個人網絡徵信套件以及服務。
4. 大數據平臺的場景“分裂”。與現在談及大數據言必稱Hadoop以及某某框架不同，未來的數據平臺將根據不同量級的數據（從幾十TB到ZB）、不同的應用場景（各種專屬應用集羣）出現細分的階梯型的解決方案和產品，甚至出現定製化一體化產品。
無論10年或20年後的Hadoop看起來像什麼樣，無可質疑的是由於數據量、數據種類和數據速度的提升會帶來更強大的使用用例。
如何把原始數據轉化爲可執行的洞察力將是最清晰最有力的推動力量。
正如Cloudera的首席科學家、Hadoop的創始人Doug Cutting所說：“我們在本世紀取得的大部分進展將來自於對所產生的數據的理解的增加。”
後記
筆者水平有限，加之時間緊迫，膚淺粗糙之處，還請各位讀者原諒和指教。文中有些內容引自網絡，某些出處未能找到，還請原作者原諒。
Hadoop的組件生態組件太多，參加Cloudera的全套Hadoop課程就需要花費1個月以上的時間，讓人“累覺不愛”。本文中只是蜻蜓點水，很多東西尚未詳述，請參見相關產品手冊。
作者丨陳飈，感謝作者及BiThink分享的好文！