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Hadoop架構(gòu)的人氣在下滑，這可能歸咎于幾個不同的因素，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)的興起。

過去這幾年，HDFS的使用量一直在下降，這種基于Java的文件系統(tǒng)已幾乎成為所謂的大數(shù)據(jù)革命的代名詞。這主要歸因于市場對Hadoop普遍缺乏興趣。但是導(dǎo)致Hadoop被大規(guī)模拋棄的Hadoop架構(gòu)方面又如何呢?要知道，就在不久前Hadoop還大有希望。

坦率地說，Hadoop走下坡路似乎找不到一個最根本的理由。相反，Hadoop架構(gòu)人氣下滑可能歸咎于幾個不同的因素。

一些IT專業(yè)人員對于自己無法在Hadoop集群上執(zhí)行任何有意義的數(shù)據(jù)分析頗為沮喪。一種常見的觀點是，Hadoop非常適合存儲大量數(shù)據(jù)，但是對于需要最終用戶可以直接處理這些數(shù)據(jù)的那些企業(yè)來說，它又往往不是最佳解決方案。

幾家供應(yīng)商已經(jīng)開發(fā)了SQL on Hadoop解決方案，讓客戶可以針對駐留在Hadoop上的數(shù)據(jù)運行SQL查詢。即便如此，這些工具也不是天生一模一樣，每家SQL on Hadoop供應(yīng)商都似乎為特定的使用場合設(shè)計其工具。不難想象眾多企業(yè)組織痛苦地發(fā)現(xiàn)：它們購買的SQL on Hadoop引擎其實并不是很適合自己的大數(shù)據(jù)項目。

?不僅僅是很難讓Hadoop完成企業(yè)組織需要它完成的任務(wù)這個因素導(dǎo)致Hadoop的使用量減少。導(dǎo)致Hadoop日漸式微的偶爾提到的另一個原因是，Hadoop與目前的IT趨勢不相合拍。

大數(shù)據(jù)革命似乎在一夜之間就立穩(wěn)了腳跟;大數(shù)據(jù)蔚然成風(fēng)時，Hadoop完全準(zhǔn)備好了響應(yīng)號召。畢竟，據(jù)Hortonworks聲稱，HDFS文件系統(tǒng)“已表明了它具有在生產(chǎn)環(huán)境下支持200 PB存儲的可擴(kuò)展性”，而4500臺服務(wù)器組成的單單一個集群就能支持“近10億個文件和塊”。很顯然，HDFS處理得了大數(shù)據(jù)。

可問題是，大數(shù)據(jù)潮流似乎已翻篇了。盡管IT部門仍然在搞可能歸屬大數(shù)據(jù)這個大類的項目，但這個術(shù)語用得越來越少。相反，當(dāng)下的IT潮流似乎是機(jī)器學(xué)習(xí);當(dāng)然，Hadoop并不直接支持機(jī)器學(xué)習(xí)。市面上有一些第三方工具(比如Apache Mahout)能夠做到讓Hadoop支持機(jī)器學(xué)習(xí)，但可能數(shù)量太少、動作太晚。

然而，Hadoop使用量下降的最大原因可能是亞馬遜AWS和微軟Azure等IaaS云日漸成熟。公共云對于企業(yè)組織遠(yuǎn)離Hadoop起到了重要的作用，這出于幾個不同的原因。

第一個原因是純粹的感知或看法。我們生活在一個云優(yōu)先的世界。公共云提供商在說服人們相信在云端運行工作負(fù)載比在本地運行同樣那些工作負(fù)載要省錢得多這方面做得很到位。

另外，外頭往往認(rèn)為繼續(xù)在本地環(huán)境部署新工作負(fù)載的企業(yè)多少落后于時代。

公共云提供商慢慢促使Hadoop衰落的第二個原因是，云提供商實際上構(gòu)建了一個更管用的捕鼠器。雖然值得一提的是，亞馬遜確實通過亞馬遜EMR支持Hadoop和Spark，但對于需要大數(shù)據(jù)分析功能的企業(yè)組織而言，EMR并非亞馬遜的唯一解決方案。亞馬遜還提供Athena和Elasticsearch，前者可用于分析存儲在亞馬遜S3中PB級的數(shù)據(jù)，后者支持PB級的日志分析、文本搜索和應(yīng)用程序監(jiān)控功能。