因为Apache Spark，Apache Hadoop和Apache Kafka是一系列令人敬畏的大数据服务和项目，因而它们趋于一致。

少量在大公司没有任何经验的专家，在过去五年中没有编写大数据代码的专家可能会对Apache Hadoop的妄想缩小或者消失在云中，或者者陷入少量想象中的Apache Spark生态圈。

这是错误的。

Apache Hadoop正在发展到人们甚至不需要提及它的名字。这是一个被认为是天经地义的“每个人”平台。大多数主要参加者都采用了它，并且一直在运行它。许多人将他们所有的遗留数据转移到Apache Hadoop，并从专有的数据仓库，传统的关系型数据库，失败的NoSQL存储失败以及各种数据源混杂在一起。

Apache Hadoop和Apache Spark是Apache大数据环境的一部分，像花生酱和果冻一起工作。在Apache Hadoop的YARN之上运行Apache Spark的确没有什么好的理由。你有强大的节点，靠近他们所需要的数据。Apache Spark SQL非常棒，但通过使用Apache Hive上下文，您可以取得目录并访问所有Apache Hive表。通过在Apache Hadoop中运行Apache Spark，您可以通过Apache Ranger取得行级和列级控制的优势。

Apache Spark是一个流行的执行引擎，可以很好地连接到Apache Hadoop。但Apache Storm，Apache Flink，Apache Apex等等也是如此。幸运的是，Google推出了Apache Beam来帮助巩固这个执行引擎的蔓延。

运行没有Apache Hadoop的Apache Spark对于临时短暂的数据科学来说也许还行，但即便如此，我也不这么认为。对于真正的企业客户来说，安全性，数据治理，客户，组，执行队列，数据目录，数据模型管理，机器学习模型管理以及其余几十个真正的关注点都不仅仅需要Apache Spark。因为Apache Spark没有存储空间，因而Apache Spark并不是用来替代Hadoop的。计算和存储需要为真实应用程序一起工作。您需要在群集上运行大量的批解决和流式工作负载，并存储数PB的数据。同样的环境允许深度学习，机器学习，物联网，计算机视觉以及所有其余大数据问题得到处理和大规模运行。

Apache NiFi还使Apache Hadoop成为存储和检索企业所需的所有物联网，移动，人工智能和“实时”应用程序所需的所有数据的核心位置。

对于业余开发者，也许你可以在桌面上运行Apache Spark和Apache NiFi，而不是使用Apache Hadoop。你将会失去像Apache Zeppelin这样的笔记本电脑，轻松运行和开发机器学习和数据联合应用程序。

人们必需记住，Apache的Hadoop是不是一个东西-它是工具，库平台，服务集成在一起的NoSQL，SQL，批量，流媒体，存储，和许多其余用途。

Apache Hadoop现在位于人员的本地数据中心，多云以及这两者的混合组合中。Apache Hadoop包含Azure HDInsight，Amazon中的Hortonworks Data Cloud，每个云中的Hortonworks CloudBreak …很难避免Apache Hadoop。

Apache Hadoop可能看起来不像旧版本的仅MapReduce数据。它现在是一个多层面的分布式计算和存储平台，包括流，NoSQL，实时SQL，批解决SQL，批解决作业，Apache Spark作业，深度学习，机器学习，消息，物联网等等。

Apache Hadoop远没有死，Apache Hadoop是基础军团。也许MapReduce即将出台，由于大多数服务都在Apache Hadoop大数据平台内的Apache Tez，Apache Spark和其余引擎上运行。突出显示的项目可以作为自己的服务而存在，但作为一个集成平台的一部分，它变得非常强大和易于使用。

我们不要不记得少量项目：

• Apache Hive (this is the SQL you are looking for)

• Apache Spark

• Apache HBase

• Apache Phoenix

• Apache Atlas

• Apache Ranger

• Apache Storm

• Apache Accumulo

• Apache Pig

• Druid

• Apache Sqoop

• Apache SuperSet

• Apache NiFi

• Apache Kafka

• Apache Knox

• Hortonworks Streaming Analytics Manager

• Hortonworks Schema Registry

• SnappyData

• DL4J

• TensorFlow

• IBM BigSQL

• Apache HAWQ

• Apache Calcite

• Apache Ambari

• Apache Oozie

• Apache ZooKeeper

• Apache Zeppelin

• IBM DSX

这些项目都有巨大的生态系统和大量的客户。当我们将所有这些因素结合在一起时，Apache Hadoop是巨大而且正在增长的。假如我们看一下Google Trends，我们会看到Apache Spark，Apache Hadoop和Apache Kafka趋于一致，由于它们应该被认为是一系列令人敬畏的大数据服务和项目。