Hadoop创始人寄语2017

导读	五种让开源项目成功的方法搭建一个开源平台，组织就能利用云供应商套利来下降成本因为Doug Cutting和Apache软件基金会有多年的合做关系，因而常常被问到“什么是开源技术的将来？”。Doug的回应通常要么是“我不知道”，要么是“有无穷的可能性”。

在过去的一年中，咱们已经看到开源技术强势的发展成了企业的技术主流。谁会想到十年前Doug在Hadoop所作的工做会影响到那么多的行业，从制造到电信，再到金融等等。它们都掌握了开源生态系统的力量，不只改善了客户的体验，变得有创新性并得到了利润增加，并且支持对社会有更大利益的工做，好比经过基因组研究、精密医学等项目来阻止人口贩卖，这仅仅是一小部分例子。

有人会很好奇如何开始着手进行开源工做，以及从不断变化的生态系统里指望能获得什么，下面Doug列出5个小贴士：

1. 拥抱开源的不断改变和演进

不断地变化，这是每个刚接触开源技术的人须要学习的第一课，也是开源有别于传统软件的最大不一样之处。开源的本质是易变、灵活，它的新项目经常起源于一些特别的用例。这种动态的循环促使产品变得更好、更快。所以，公司若是想从开源得到彻底的好处，他们必须对技术转变保持开放的心态。Spark和MapReduce的辩论就完美的体现了这点的重要性：

事实上，人们在构建新的应用时，MapReduce用得愈来愈少，而Spark成为他们默认的数据处理引擎。MapReduce正逐渐成为Hive、Pig的底层引擎，这并不意味着它过期了。它还会为现存应用很好地工做不少年，并且对某些大规模批量加载来讲仍然是卓越的工具。这一趋势遵循开源技术的天然演进：MapReduce是开源数据生态系统的1.0引擎，Spark是2.0，而某一天会出现3.0让Spark成为历史。

2. 当引入一个新技术栈时，从小开始、由上而下

先不去考虑要构建、部署什么样的解决方案，咱们如今有了不少通用数据平台和不少工具，它们能灵活地组合在一块儿去作搜索、流处理、机器学习还有更多事情。这些工做须要的不只仅是一套不一样的技能，并且还须要管理方式、组织结构等在文化上的转变。

为此，重要的是要得到组织内高层的支持，并让数据管理列入董事会层面的一项重点议题。同时，建议拿一些新的应用来逐步创建一个新文化，而不是要取代全部的一切，这样可让你们经过一个个具体的用例来适应这个变化。

3. 仔细挑选开源软件以免云供应商捆绑

随着使用云计算的企业组织和产业愈来愈多，应该考虑到开源软件不只会带来愈来愈好的健壮性、可扩展性和安全性，并且也能够帮助他们避免被云供应商捆绑。经过开源平台的构建，组织能够采用云供应商套利以下降成本，可使用不一样地域的不一样云，或者基于云和内部部署的混合方式。

事实上，开源平台已经证实了本身的技术优越性，2017年也许会取得更多的落地。大量的机构经过开源项目进行合做，单一的供应商要去竞争是很困难的。例如，如今那些开源数据系统在性能和灵活性上就处于领先地位，而且改进得更加迅速。

4. 对求职者来讲，开源生态环境里要关注森林，而不是树木

IT领域的求职者，不论是编程仍是数据科学，不该该仅仅专一于掌握个别技术，而应该关注理解开源数据生态系统各个组成部分的最佳利用，以及如何把它们链接起来解决问题。这种上层建筑的理解是企业在技术创新中最有价值的技能。随着新技术的到来，相当重要的是了解它们的适应力如何、它们能取代什么、它们能作到什么。

5. 在技能缺口中寻找机会

大数据的技能缺口将在明年保持相对稳定，但这不该该成为人们采用Hadoop以及其它开源技术的阻碍。大多数人都知道，当新的技术被创造出来并争夺用户时，它们对外界而言是很陌生的。只有当一个特定类型的软件成为某个规范的成熟而标准的一部分，才会开始出现大量熟练使用它的人，而即便如此仍然会存在技能缺口。只有当咱们再也不对技术栈作大的改进时，才会消除这种缺口，不过Doug不认为咱们会但愿这样作。简而言之，技能缺口是影响平台变革速度的主要因素之一，也是即未来临的创新的标志。

在将来的几年内，开源生态系统将继续扩大，也会不断地在有实际意义的项目里实施。它汇聚了今天最聪明的头脑，在通力合做下，以十年前不可能的速度推动软件开发。若是你想改善现有技术，或者想支持打破传统的观念，能够加入这里。Doug鼓励每一个人都有兴趣参与进来，也鼓励经验丰富的人由于这个缘由继续坚持下去。

原文来自：http://www.linuxeden.com/html/news/20170112/167746.html

本文地址：http://www.linuxprobe.com/hadoop-initiate.html