Monte Zweben， Splice Machine的CEO，他说了些hen有趣的事情，就是Hadoop要出点啥问题，问题还有三个主要原因呢！听起来好复杂哦，我们得慢慢kan。

第一个问题：Hadoop的好功Neng变成坏蛋了！

哎呀，Hadoop原本是个好东西，Neng存好多好多数据，不管是整齐的还是乱七八糟的。可是呢，因为写数据的模式越来越宽松，TB级的数据就像小河里的水一样，哗哗地往里灌。但是Hadoop的数据管理还没完善， 企业就不知道自己的数据是怎么来的了感觉自己就像在迷雾里走路，找不到北。再说说数据湖就变成了数据沼泽，到处dou是泥巴。

第二个问题：Hadoop太复杂了像个大迷宫！

Hadoop就像个超级复杂的大迷宫，有hen多条路Ke以走。不过这个迷宫里的路dou是管道，专门用来处理数据的。这些管道弄起来可不容易，需要hen高的技术。但是hen多企业dou用这个迷宫来存储数据，然后用管道把数据传到其他地方去。后来啊呢，这些数据就像迷路的小鸟，找不到回家的路。

第三个问题：数据湖和应用程序搞不到一起！

Hadoop里有好多开源的计算引擎， 比如Hive、Spark、Kafka，听起来好厉害的样子。但是用起来超级复杂，就像是拼拼图，而且还不容易拼出来。hen多企业doukan着Hadoop的生态圈变化，想要展示数据湖的价值，可是太难了。企业得想想，Ru果Hadoop不行了我们怎么才Neng让应用程序变得geng好呢？这可真是个大问题啊，谨记...！

Hadoop怎么了？我们怎么办？

Hadoop的问题就是太复杂，管理起来麻烦，而且和数据应用结合不紧密。那我们该怎么办呢？可Neng需要找到一些新的方法来管理数据， 格局小了。 让数据和应用Nenggeng好地在一起玩。这样，我们的数据就不会像迷路的小鸟一样，找不到家了。

太魔幻了。 好了今天的文章就到这里啦！Ru果你有啥想法，记得在评论区告诉我哦！

Monte Zweben，Splice Machine的CEO，对Hadoop将要发生的事情有一个有趣的kan法， 我持保留意见... 特别是对其垮台背后的三个主要原因：

先说说所谓Hadoop的好功Neng竟是它的致命缺点。因为写模式限制的解除，TB级的数据结构化或非结构化的数据写入到数据湖中。由于Hadoop的数据治理框架和功Neng仍在设计， 操作一波。 企业越来越难以确定其数据的血缘关系，导致它们对自己的数据失去信任，数据湖变成了数据沼泽。

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本文题目：Hadoop发生了什么？我们该如何Zuo？ 标题URL：https://www.cdcxhl.com/news/.html，小丑竟是我自己。

Hadoop的复杂性和管道式的计算引擎

模式读是一个错误

就这？ Apache Hadoop出现在IT领域是在2006年，它Ke以支持使用廉价的商用硬件来存储海量数据。从某种意义上Hadoop帮助我们迎来了大数据时代。希望越高，期待也越大。企业Ke以在称之为数据湖的基于Hadoop的存储中存储尽可Neng多的数据，并进行后续的分析。这些数据湖伴因为一系列的独立的开源计算引擎，并且基于此开源即意味着免费。那么会可Neng出现什么错误?

我晕... 第三点也是Zui重要一点， 数据湖项目开始失败,主要原因是Hadoop集群往往成为企业数据流管道的gateway，然后数据会转出到数据库和数据集市用于下游汇报，并且几乎从未在企业中找到真正的业务应用程序。后来啊，数据湖到头来成为一组庞大的不同计算引擎，在不同的工作负载上运行，所有这些引擎共享相同的存储。这些hen难进行管理。生态系统中的资源隔离和管理工具正在不断完善，但仍有hen长的路要走。企业无法将注意力从使用数据湖作为廉价的数据存储库转移到使用数据和支持关键任务应用程序的平台。

错误的焦点 - 数据湖与应用程序

接下来 Hadoop发行版中提供了一些列的开源计算引擎，比方说Apache Hive，Apache Spark，Apache Kafka。这些计算引擎操作起来hen复杂，需要专门的技术才Neng把这些技术串联起来但比较困难，挺好。。

许多组织dou关注Hadoop生态系统的Zui新发展，并承受着展示数据湖价值的压力。对于企业 至关重要的是确定如何在Hadoop失败后成功地实现应用程序的现代化， 没眼看。 以及实现这一目标的好策略。Hadoop曾经是Zui被炒作的技术，如今属于人工智Neng。当心炒作周期，有一天你可Neng不得不为它的影响负责。