关于 Hadoop 所谓的消亡，以及它跌落神坛的报道数不胜数。有很多人放马后炮说，Hadoop 从一开始就没有意义。还有人说“Hadoop 对于小型，临时的工作来说很慢”、“ Hadoop 很难”、“ Hadoop 已经死了，Spark 才是胜者”等等。那么事实真的如此吗?
如今围绕着 Hadoop 缺陷的争论和当初对其的大肆追捧一样激烈。
在这些喋喋不休的争论中，你可能已经得出结论，Hadoop 已经死了。个人认为这个想法虽然可以理解，但却是错误的。
TCP/IP
你听过 TCP/IP 吗?如果没有，相信我这是很强大的技术。实际上，你很喜欢TCP/IP ，你只是没有意识到。TCP/IP 不仅能驱动互联网，还能驱动电子邮件，甚至能驱动网络。当你使用各种应用程序，使用各种流媒体，以及打车、上网等等，这都受益于 TCP/IP，没有它你可能无法生活。
虽然你喜欢 TCP/IP，但是你对配置它不感兴趣。你不用输入 ifconfig 这样的命令，从而查看你的 WiFi 适配器是如何联网的。甚至你不用关心它附加的网关，以及它使用何种 DNS 服务器。
在 20 世纪 90 年代，TC/IP 曾被当做产品销售，结果不温不火。最终，TCP/IP 已被建立在操作系统中，如今到处都有它，TCP/IP 成为了普遍的标准。
Hadoop是基础设施
其实，Hadoop 就是大数据世界中的 TCP/IP。它是基础设施，同时也带来巨大的好处。但是，当基础设施暴露出来时，带来的好处就大大削弱了。Hadoop 像Web 浏览器一样被推广，但是它更像 TCP/IP。了解这一点时就会发现，推广 Hadoop 本身就不是个好主意。
如果你直接使用 Hadoop，那么你错了。如果你在命令行中输入“hadoop”和一些参数，那么你就在倒退。你是想自行配置和运行所有内容，还是只想使用数据，让分析软件在后端处理 Hadoop?
大多数人会选择后者，但大数据行业往往把客户导向前者。之前，行业是这么看待Hadoop…如今也将这么看待 Spark 和众多的机器学习工具。这是技术专家讨好商业用户的例子，这永远不会结束。
开发工具不等同于商业工具
业界并不是完全忽视这个问题，一些厂商已经在尝试改进 Hadoop 的不足之处。目前已出现 Hue、 Jupyter、Zeppelin 和 Ambari 等的开源项目，旨在让 Hadoop 从业人员摆脱命令行。
但问题就在此。我们需要为商业用户，而不是为Hadoop 从业者提供工具。Hue 非常适合运行和跟进 Hadoop 任务，以及使用 SQL 或其他语言编写系统查询。相比Spark，Jupyter 和 Zeppelin 非常适合编写、运行代码，以及使用数据科学的 R 和Python 等语言，甚至生成代码的数据可视化。问题是使用这些工具不等同于脱离命令行;它们只是让人们更有效地做这些事情。让人们完全脱离命令行是一回事，但让人们更简便的做同样的事情，并没有什么本质的改变。
BI 工具供应商也尝试改善这一现状。但他们通过简化 Hadoop，并将其当作 SQL 数据库来处理。给 Hadoop 加抽象层是好的，但是在它们之间加 SQL 层并不是。想做大数据分析吗?选择一个使用 Hadoop 的工具，并充分利用它。虽然你不用直接使用 Hadoop，但你的分析工具应该与它密切相关，而不是敬而远之。
如果你还没有找到答案，这里有一个平衡的方法。从事大数据分析，你不用直接用到引擎——本文指 Hadoop，但你仍然需要它的全部效能。为了实现这一目标，你需要一个技术的分析工具来驾驭该技术，而不会否定或忽略它。在技术工具和 BI 用户之间有重要的中间地带。找到它，你将走上正轨。
Hadoop的前景
Hadoop 没有死，这毋庸置疑。Hadoop 是非常强大的关键技术。但它也是基础设施，它不会成为大数据的典型代表。Hadoop (或 Spark)应该嵌入在其他技术和产品中。这样一来，这些技术就可以利用 Hadoop (或 Spark)的强大功能，而不暴露其复杂性。
Hadoop 正如 TCP/IP 一样，问题是人们如何使用它。如果你想要从事大数据分析，那么请使用利用 Hadoop 功能的大数据分析软件。如果你这样做，Hadoop 将会复活，这不是靠魔法，而是靠常识。
