这项大数据存储和处理的基础技术是 Apache 软件基金会的顶级项目。 默认情况下，在集群上安装 Hadoop 需要预先配置机器、手动安装包和许多其他动作。但是，文档通常不完整或只是过时了。随着技术的发展，公司寻求“大象”的替代品，“大象”的受欢迎程度开始下降。  Hadoop 经历了不同的阶段，从最初的创新和有价值到现在达到生产力的稳定阶段。 在本文中，我们将讨论 ，以及有哪些其他选项可以替代它。 为什么 Hadoop 正在失去人气  Hadoop 不仅仅是 Hadoop  Hadoop 生态系统是一套可用于处理大型数据集的工具和服务。它由四个主要组件组成：HDFS、MapReduce、YARN 和 Hadoop Common。这些组件协同工作以提供数据存储、分析和维护等功能。   Hadoop 生态系统由以下元素组成：  HDFS：Hadoop分布式文件系统 YARN：另一个资源谈判者 MapReduce：基于编程的数据处理 Spark：内存数据处理 PIG、HIVE：基于查询的数据服务处理 HBase：NoSQL 数据库 Mahout、Spark MLLib：机器学习算法库 Solar、Lucene：搜索和索引 Zookeeper：管理集群 Oozie：作业调度 除了上面列出的组件之外，Hadoop 生态系统还包括其他几个组件。 为什么 Hadoop 会衰落？ 谷歌趋势显示，Hadoop 在 2014 年至 2017 年期间最受追捧。在此期间之后，对其的搜索量开始下降。由于几个因素表明其最终受欢迎程度下降，这种下降并不令人惊讶。 新兴技术和数据分析的新市场需求 Hadoop 的创建是为了满足大数据存储的需求。如今，人们对数据管理系统的要求越来越高，比如更快的分析、存储和单独计算，以及人工智能和机器学习的 AI/ML 能力。 与 Redis、Elastisearch 和 ClickHouse 等其他新兴技术相比，Hadoop 对大数据分析的支持有限。这些技术因其分析大量数据的能力而变得越来越流行。 快速增长的云供应商和服务 云计算在过去十年迅速发展，超越了 IBM 和惠普等传统软件公司。早期，云厂商使用基础设施即服务（IaaS）在AWS EMR上部署Hadoop，号称是全球使用最广泛的Hadoop集群。使用云服务，用户可以随时轻松启动或关闭集群，同时还可以利用安全的数据备份服务。 此外，云厂商提供了一系列服务来打造大数据场景的整体生态。其中包括用于经济高效存储的 AWS S3、用于快速键值数据访问的 Amazon DynamoDB，以及作为分析大数据的无服务器查询服务的 Athena。  Hadoop 生态系统日益复杂 由于新技术和云供应商的涌入，Hadoop 生态系统变得越来越复杂，这使得用户难以使用其所有组件。另一种方法是使用积木；然而，这增加了一层额外的复杂性。 从上图可以看出，Hadoop 至少有 13 个组件被频繁使用，难以学习和管理。 有哪些选择？ 科技行业正在适应 Hadoop 带来的问题，例如复杂性和缺乏实时处理。已经出现了旨在解决这些问题的其他解决方案。这些替代方案提供不同的选项，具体取决于您需要内部部署还是云基础架构。 谷歌大查询 是一个旨在帮助用户分析大量数据而无需担心数据库或基础设施管理的平台。它允许用户使用 SQL 并利用 Google Storage 进行交互式数据分析。 谷歌的大查询 您不必投资额外的硬件来处理大量数据。它的算法有助于发现数据中难以通过标准报告识别的用户行为模式。  BigQuery 是 Hadoop 的强大替代品，因为它与 MapReduce 无缝集成。 Google 不断增加功能并升级 BigQuery，为用户提供卓越的数据分析体验。他们使导入自定义数据集并将它们与 Google Analytics 等服务一起使用变得容易。 阿帕奇星火 是用于 Hadoop 数据的流行且功能强大的计算引擎。它是Hadoop的升级版，提供更快的速度并支持可以使用的各种应用程序。 阿帕奇星火  Spark 是一种可以独立于 Hadoop 应用的工具，并且在分析方面越来越受欢迎。它比 Hadoop 更实用，使其成为许多企业的不错选择。 IBM 和其他公司都采用了它，因为它具有灵活性和处理不同数据源的能力。  Spark 是一个开源平台，可实现快速实时数据处理，比 Hadoop 的 MapReduce 快 100 倍。它可以在各种平台上运行，例如 Apache Mesos、EC2 和 Hadoop - 来自云或专用集群。这使得它非常适合基于机器学习的应用程序。 雪花 是一种基于云的服务，提供仓储、工程、科学和应用程序开发等数据服务。它还可以实现实时数据的安全共享和使用。 雪花 云数据仓库可为您提供在云中存储和管理数据的优势。虽然 Hadoop 是分析大量数据的出色工具，但设置和使用它可能具有挑战性。此外，它不提供通常与数据仓库相关的所有功能。  Snowflake 可以降低本地或云端部署 Hadoop 的难度和成本。它消除了对 Hadoop 的需求，因为它不需要硬件、软件配置、分发软件认证或配置设置工作。 何时考虑 Hadoop 的替代品？  Hadoop 是众多大数据解决方案之一。随着数据规模、复杂性和数量的增长，公司正在探索可以提供性能、可扩展性和成本优势的替代方案。在做出这些决定时，必须在选择大数据解决方案之前考虑组织的具体用例、预算和目标。 在许多情况下，可能有比迁移出 Hadoop 更好的选择。许多客户在该平台上投入了大量资金，导致迁移和测试新平台的成本过高。因此，不能放弃平台。但是，对于新用例和大数据解决方案组件，应考虑替代方案。 总结 没有 Hadoop 的最佳替代品，因为 Hadoop 从来都不是一回事。与其相信 Hadoop 已过时的说法，不如想想您需要从该技术中获得什么，以及哪些部分不能满足您的要求。 最终，决定继续使用 Hadoop 还是转向另一个大数据解决方案应该基于用例和组织的特定需求。必须考虑不同技术可以提供的成本、可扩展性和性能优势。 通过仔细的评估和研究，企业可以做出最能满足其需求的明智选择。

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迁移时要考虑的 3 个最佳 Hadoop 替代方案

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