大数据时代Hadoop终于不再稚嫩，开始真正发挥它的潜力和价值

（来源：InfoWorld专栏，Matt Asay撰文）

曾几何时，Hadoop这个名字几乎成了“大数据”的代名词，但同时也伴随着无数的质疑和失望，它像是一个被寄予厚望的神童，却在步入现实世界的商业战场时，显得有些笨拙和力不从心，企业们投入巨资搭建起庞大的Hadoop集群，却发现管理难度极高，真正能从中提炼出商业价值的案例凤毛麟角，它像是一个拥有巨大潜力的引擎，却缺少了能让普通司机轻松驾驭的方向盘和油门踏板，很长一段时间里，Hadoop更像是一个昂贵的技术实验，停留在实验室和少数技术巨头的内部系统中，离“飞入寻常百姓家”还有很远的距离。

（来源：ZDNet分析报告，针对企业技术采用周期的调查）

转折点发生在最近几年，Hadoop并没有消失，相反，它开始“褪去稚嫩”，以一种更成熟、更务实的方式融入企业的数据血脉，这种变化的核心，并非Hadoop核心组件本身发生了翻天覆地的革命，而是围绕它的整个生态系统变得前所未有的健全和友好，云计算的普及是最大的催化剂，过去，企业需要自购硬件、组建专门团队进行繁琐的集群部署和维护，这无疑是一座难以逾越的技术和成本大山，而现在，亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云等主流云服务商都提供了托管的Hadoop服务（如Amazon EMR、Azure HDInsight），这意味着，企业无需再关心底层的服务器、网络和存储问题，可以像使用水电煤一样，按需获取Hadoop的计算和存储能力,大大降低了技术门槛和初始投资。

（来源：Cloudera与Hortonworks合并后的战略白皮书及市场反馈）

另一个关键因素是生态系统的整合与简化，早期Hadoop生态碎片化严重，各种组件（如HDFS, MapReduce, Hive, HBase, Spark等）虽然功能强大，但组合使用起来异常复杂，需要高度专业的人才，随着Cloudera和Hortonworks这两大昔日对手的合并，行业标准得以统一，推出了更具一致性和易管理性的数据平台，更重要的是，像Apache Spark这样更快速、更易用的计算框架的成熟，逐渐替代了老旧的MapReduce，成为数据处理的主流选择，Spark不仅能运行在Hadoop的HDFS之上，还能轻松对接其他数据源，其友好的API（特别是Python和SQL接口）让广大的数据分析师和科学家也能直接上手,而不仅仅是少数Java工程师的专属工具。

（来源：福布斯技术委员会多位专家访谈观点汇总）

这使得Hadoop的价值主张发生了根本性转变，它不再被吹捧为能解决所有数据问题的“万能钥匙”，而是找到了自己最擅长的位置：作为企业级数据湖的核心基石，数据湖的概念是存储企业所有原始、海量数据（包括结构化的数据库数据、半结构化的日志文件、非结构化的图片视频等）的集中地，Hadoop的HDFS凭借其高可靠、高可扩展性和相对低廉的成本，完美契合了这一角色，企业不再急于用Hadoop进行所有的数据分析，而是先将巨量、多源的原始数据“灌入”数据湖中存储起来，再根据不同的业务需求，使用合适的工具（如Spark进行数据清洗和机器学习，Presto或Impala进行快速交互式查询，传统数据仓库处理高度结构化的报表）从这个统一的“数据水源”中取水，Hadoop thus变成了一个支撑性的、强大的数据基础架构,而不是前台的应用主角。

（来源：多家零售、金融行业客户的案例分析报道）

在这种新范式下，Hadoop开始真正释放其潜力，一家大型零售商可以将其线上线下的每一条交易记录、用户点击流、社交媒体反馈、监控视频片段全部存入基于Hadoop的数据湖，数据分析团队可以在此基础上，构建更精准的用户画像，实现实时个性化推荐，优化供应链库存预测，甚至利用机器学习检测欺诈行为，这些应用所产生的业务价值是直接且巨大的，因为数据是完整的、原始的,创新的空间也变得更大。

（总结性观点，综合上述来源的趋势分析）

可以说，Hadoop的成熟之路，是一条从“技术驱动”走向“业务价值驱动”的道路，它不再是一个需要企业削足适履去适应的复杂技术怪兽，而是通过云化、服务化、生态整合，成功“隐身”为可靠的数据基础设施，企业现在更关注的是能从数据中获得什么洞察，而不是纠结于如何运维一个Hadoop集群，当一项技术不再成为 headlines 的焦点，而是像数据库一样成为企业运营中默默无闻却不可或缺的一部分时，恰恰证明了它已经真正长大了，开始扎实地兑现其承诺已久的潜力和价值，大数据时代的下半场，Hadoop这位曾经的“神童”终于成长为可靠的“中坚力量”。