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更多Hadoop即将过时了吗？
2019-03-28 13:36|来源: 网络
Hadoop 这个单词如今铺天盖地，几乎成了大数据的代名词。仅仅数年时间，Hadoop 从边缘技术迅速成长为一个事实标准。如今想玩转大数据，搞企业分析或者商业智能，没有 Hadoop 还真不行。但 Hadoop 狂热的背后却酝酿着一场技术变革，Hadoop 的核心技术在 Google 那里已经过时，因为 Hadoop 并不擅长处理“快数据”。
今天，Hadoop 似乎已经毫无争议地成了企业大数据技术标准，看上去 Hadoop 将根植企业，其地位在未来十年似乎都不会动摇。但是 GigaOM 的专栏作家 Mike Miller 却发出了“不和谐”的声音：“企业真的会为一个盛极而衰的技术买单吗？”
起源：Google 文件系统和 Google MapReduce
为了探讨 Hadoop 的生命周期我们需要回溯 Hadoop 的灵感源泉——Google 的 MapReduce。为了迎接数据大爆炸的挑战，Google 的工程师 Jeff Dean 和 Sanjay Ghemawat 架构了两个影响深远的系统：Google File System（GFS）和 Google MapReduce（GMR）。前者是一个能在通用硬件上管理 EB（Exabyte）级数据的出色的可行方案。后者则是一个同样出色的，能在通用服务器上大规模并行处理数据的模型设计实现。
GMR 的出彩之处在于能够让普通的 Google 用户和开发者也能够进行高速、容错的大数据处理。GMR 和 GFS 成了搜索引擎数据处理引擎的核心，该引擎抓取、分析并分级 web 页面，并最终为用户呈现日常搜索结果。
Hadoop 生态系统
我们再回头看看 Apache Hadoop 的两大组成部分：Hadoop 分布式文件系统和 Hadoop，确实就是 GFS 和 GMR 的翻版。虽然 Hadoop 正在发展成为一个无所不包的数据管理和处理生态系统，但是在这个生态系统的核心，依然是 MapReduce 系统。所有的数据和应用最终都将降解为 Map 和 Reduce 的工作。
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