有人認為  正在失敗，但硅谷數據管理公司 Hortonworks 的總經理 Vamsi K. Chemitiganti 并不這么看，為了反駁此前一篇文章《為什么 Hadoop 正在消亡?(Why Hadoop is Failing)》的觀點，他在自己的博客上寫了一篇論述自己看法的文章，他認為達爾文式的開源生態系統正在確保 成為穩固和成熟的技術平臺。機器之心對這篇反駁文章進行了編譯介紹，但本文內容并不代表機器之心的觀點。

為什么 Hadoop 正在發展壯大

過去兩年來，我一直致力于大數據方面的研究，并在這段時間里經歷了令人感到震撼的變革，因為我一直在全球各地為銀行業的領導者們提供咨詢服務。

這也是為什么當近期 KDnuggets 出現了一篇挑釁性質的《為什么 Hadoop 正在消亡》時，我必須站出來反對了。在那篇文章中，作者的討論具有建設性，但問題在于其討論基于一些毫無根據的假設。在深入研究之前，我們要考慮其中的背景。

公司業務中數字架構的出現意味著公司能夠與全球客戶/消費者/病人持續地在線互動。其目的并不僅僅是為了提供友好的可視化內容，而是為了提供跨渠道，多類型的個性化服務。移動應用首先迫使企業將服務形式升級為與消費者在多渠道中展開溝通。例如銀行業，所有銀行現在都涵蓋了四到五種服務方式：移動 app、電子銀行、呼叫中心、快捷銀行等。醫療保健業有希望成為下一個改變面貌的行業，護理人員已經開始采用 iPad 來協助診斷，存儲和處理患者的藥物和疾病數據。大數據技術的發展是為了克服以往方法(RDBMS 和 EDW)的局限性，解決在數字應用堆棧中數據架構和分析的挑戰。

這些挑戰包括：

• 數據體量擴大的挑戰。
• 公司數據種類的飛速膨脹。
• Hadoop 顯然也有自己的限制——例如支持低延遲 BI(Business Intelligence，商業智能)查詢的能力。但是 Hadoop 之前的方法顯然有更多的缺陷，它們無法處理和管理大量數據，從而為數字架構的業務帶來了兩大挑戰。第一個挑戰是在企業數據流架構中實時提供洞見;第二個挑戰是進行進一步分析的能力：快速進行預測分析和深度學習(經常需要每秒處理百萬條信息)，從而能夠跨領域解決復雜問題。Hadoop 是唯一能讓這些挑戰化為有效商業機會的方式。

達爾文式的開源生態系統正在確保 Hadoop 成為穩固和成熟的技術平臺。

目前的絕大多數 Hadoop 大數據項目(超過 25 個)都依靠開源社區在 Apache 生態系統中孵化、開發和維護。開源社區本質上是達爾文式的。它專注于代碼質量和行業應用，依賴于路線圖和提交者的正確性，如果一個項目缺乏這些，那它會很快走進墳墓。換句話說，生態系統中沒有落后者的位置。

讓我們看看那篇文章中作者的主要假設吧。

假設 1：Hadoop 采用不再增長，最多持平

我日常工作中的最重要的部分是與多個客戶合作探討他們的業務計劃以及尋找應用技術來解決這些復雜難題的方法。我可以證明最大企業對 Hadoop 的采用絕對沒有停滯不前。盡管我的觀點肯定是道聽途說，而且不是來自于企業內部的內幕，但在銀行業、電信業、制造業和保險業，Hadoop 的采用卻實實在在地在飛漲。在早期就與領先的供應商合作的企業已經或多或少找到了將這項技術應用于它們的業務難題的好方法。采用 Hadoop 的模式正在成熟，而且它們也正在意識到其中巨大的商業價值。一家領先的供應商 Hortonworks 在實現 1 億美元年收入的道路上比其它任何科技創業公司都跑得快——這是該領域潛力的有力證明。Cloudera 剛剛已經上市。在見證著這樣的增長的同時，我們也看到領先的 EDW 供應商的收入和股價卻略有下跌。我預計，未來 5-7 年內就會出現第一家年收入達到 10 億美元的大數據「創業公司」，與備受尊敬的開源先驅 Red Hat 相比還多少快一點。至少，Hadoop 項目能幫助企業從昂貴和不靈活的企業數據倉庫項目上節省成百上千萬美元。幾乎所有組織都已經開始部署 Hadoop，以作為它們的企業登陸區(ELZ：Enterprise Landing Zone)，從而增強它們的 EDW。

假設 2：使用 Hadoop 創造的項目的商業價值不明顯

該作者在這方面還有點道理，但讓我解釋一下為什么這是組織機構所面臨的難題，而實際上并不是任何技術堆棧(中間件或云或大數據)的過錯。這個難題在于：尋找大數據項目的商業價值往往是一個精細活，涉及到整個復雜的組織結構。IT 部分當然可以將 POC(概念驗證)作為一門科學或一項「一次性簡歷構建」項目而開始，但其業務線需要從一開始就參與進來，比其它任務技術類別都早。大數據并不是關于存儲大量數據的基礎設施的施工，而是關于如何在收集和策劃的數據上創造業務分析。不管這些分析是簡單而老套的商業智能(BI)，還是數據科學導向的，它們都依賴于一個組織本身的文化和創新。

組織機構不僅在使用大數據來解決已有的業務難題(銷售更多商品、檢測欺詐、報告風險等)，而且也在使用大數據分析得到的見解來快速實驗新的業務模型。聰明的 CDO(首席數據官)應該知道如何擁有這種技術、創造合適的內部成本核算模型并將已有的業務線(LOB)項目納入到數據湖(data lake)。

每個 CDO 在一開始時就要提出以下兩個問題：

• 整個組織將要具備怎樣的業務能力?
• 哪方面的數字轉換可以通過大數據達到最優?

假設 3：對于 PB 級的大規模數據，大數據是唯一可行的技術解決方案

該作者寫道：「如果你的企業沒有巨量數據的問題，你真的用不著 Hadoop，所以數以百計的企業都對他們無用的 2 到 10 TB 的 Hadoop 集群感到非常失望——在這種規模上，Hadoop 技術沒有任何優勢。」

這并不能從實際情況上觀察到，因為以下三個原因：

首先，大多數 TB 級的項目都是租用的更大規模的集群。數據湖的真正價值是在跨組織的數據庫上構建，而在此之前，這么做需要高昂的成本，或者難度太大。一旦你將所有數據都集中到了一處，那么你就可以將它們混合起來，以一種前所未有的方式對其進行分析。

其次，正如我將在下面說的那樣，許多玩家正在使用大數據來在操作 TB 級的數據的同時獲得關鍵的「速度」優勢。

第三，我推薦每一個客戶從「小」開始，并將數據湖用作企業登陸區——用于企業常規業務運營所產生的數據。Hadoop 集群不僅可被用作廉價的存儲，但也可用于執行一些重復但計算密集型的數據處理任務(數據連接、排序、分割、binning 等等)，這能將企業數據倉庫(EDW)從一系列繁重的工作中解脫出來。

假設 4：很難找到 Hadoop 人才

作者的話——「盡管 57% 的人認為，技術鴻溝是主要原因，這個比例也不會一夜之間發生改變。這正好與 Indeed 的發現吻合：他們追蹤了『Hadoop 測試』崗位情況，2014 年中期，招聘廣告百分比最高為 0.061%，但是，2016 年增至 0.087%，18 個月里增加了 43%。這些情況可能預示著，采用 Hadoop 并沒有下降到那些傳聞臆想所暗示的程度，不過，公司也很容易發現他們很難從公司當前團隊的 Hadoop 那里實現價值，他們需要更好的專業技術人才。」

這個技術鴻溝是確實存在的且主要存在這三個領域——數據科學家、數據工程師以及 Hadoop 管理員。不過，這并不是 Hadoop 獨有的難題，實際上每種新技術都會有這種煩惱。公司要通過增強內部員工的的技能、與全球系統集成商(GSI)、與學術界合作來彌合這個鴻溝。實際上，從事大數據項目的前景會吸引人才加入組織。

大型組織該如何啟動自己的大數據之旅?

避免跌進「大數據并不帶來價值」這個坑的最佳措施是什么?

• 以最高級別推進大數據以及大數據商業和技術應用的討論。大數據需要在最高級別上成為組織 DNA 的一部分，需要和其他驅動產業的主要技術一起加以討論——比如云技術、移動技術、開發運營以及社交、API 等。
• 打造或者組建一支首席數據官領導下的團隊。團隊可以是現實的，也可是虛擬的，但都需要將組織策略納入考慮。
• 建立一個卓越中心(COE：Center of Excellence)或者類似這樣的聯合渠道，在這里，中心團隊可以就這些項目與不同的業務線合作。
• 作為 COE 的一部分，還要制定一個采納最新技術的流程。
• 合適的監管和項目監督
• 找出那些能驅動大數據項目的關鍵業務標準，包括對期望增長加速、成本削減、風險管理以及實現競爭優勢的詳細分析。
• 讓業務線參與進來，以迭代的方式發展這些能力。幾乎所有成功的大數據項目都是以一種開發運營的方式得以推進的。

總結

大數據生態系統和 Hadoop 技術為全球垂直領域的組織提供了一個成熟、穩定和功能豐富的平臺來實施復雜的數字化項目。不過，技術的成熟度僅僅是一個必要因素。就旨在創新的思維模式而言，組織能力才是驅動內部變革的關鍵力量。因此，在商業領導、IT 團隊以及內部領域專家和管理各個方面，孕育學習的思維模式也很關鍵。對于大數據來說，普世座右銘「一分耕耘一分收獲」更加真實。盡管很容易將某個項目的失敗歸咎給一項技術、某個公司或者某個技術不佳的人員，但是，你應該與安于現狀的思維模式作斗爭。確認競爭沒有停下來時，你才能安心。

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