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Cloudera 独家回应：Hadoop 到底怎么了？
Tina
阅读数：1093
2019 年 6 月 27 日

Hadoop 太老了，很多人担心它会不会到了明天就已经过时了。

五年前，Gartner 研究总监就曾发文说 Hadoop 光环幻灭；到现在，我们看到了更多的质疑文字，认为”Hadoop 气数已尽“。而这次质疑的起因是 Cloudera 和 Hortonworks 的合并，MapR 的裁员。

Cloudera 成立于 2008 年。成立以后创始人做的第一件大事，就是邀请了最初写了 Hadoop 的 Doug Cutting 大神作为首席构架师加入。早期的 Hadoop 只有 MapReduce 和 HDFS，截止 2018 年初有 26 个不同的开源项目，其中有 18 种是 Cloudera 创建的。Cloudera 可称为是圈内的一家标杆企业。InfoQ 编辑在探究”Hadoop 到底怎么了“的问题时，联系到 Cloudera 并进行了采访，我们针对采访回复做出了以下解读。

被逼走向云服务？
去年 10 月，Cloudera 宣布与 Hortonworks 合并，计划创建首个企业数据云。

Cloudera 核心 CDH 开源，靠出售数据治理和系统管理组件来获得商业盈利。Hortonworks 完全开源，靠技术支持服务盈利。依靠这些商业模式，Cloudera 的估值在顶峰时高达 41 亿美元，Hortonworks 的估值也曾超过 10 亿美元。

如今，Cloudera 网站首页以粗体字写着：“我们为任何数据提供企业数据云，从 Edge 到 AI ”（We deliver an Enterprise Data Cloud for any data, anywhere, from the Edge to AI）。我们可以清楚地看到焦点的转变：主打宣传文字不再是 Hadoop 和 CDH。

Cloudera 产品营销总监 Lakshmi Randall 表示：”每个组织的数据都是独一无二的，是可以实现货币化的宝贵资产。根据 IDC 的估计，到 2025 年，全球数据量实现高达 61% 的惊人增长，总量达到 175 ZB。其中将有约一半数据存储在云端，另一半则驻留在数据中心之内”，在发展企业云的同时，“Apache Hadoop 将继续在众多企业的数据中心之内占据重要地位。“

Hadoop 发行商衰落？被逼走向云计算？但实际上走向云计算也是自然发展而来。

Cloudera 的创始人在一次访谈的时候曾提到，在创建公司时他们原本打算做的服务是类似于现在 AWS 的 Elastic MapReduce 那样的云上服务。然而很快发现这个模式太超前，所以转向了做 Hadoop 发行商的角色，但也”不想失去我们认为有用的 EMR 功能，主要是集群设置的简易性“。

在 Intel 投资 Cloudera 之后，Cloudera 首席执行官也曾在 2016 年表示希望 Intel 投入 10 亿美元来建设云服务，希望”成为真正的云服务提供商“。

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Hadoop 是一项伟大的技术，本质上是一个很好的解决方案，但也不是没有缺点，就像大多数开源软件一样。特别是在以模块化方式捆绑的情况下，在数十台、数百台或数千台机器上时也具有挑战，配置、性能优化、工具选择、维护、操作和开发都需要具有深厚的专业知识才能顺利运行。作为一项技术，它也在与一些主要云厂商竞争。云计算也在吞噬本地化部署市场。但通常云提供商只是选择了一个开源社区版本的 Hadoop，产品后续在部署中的高可用性和安全性等问题，也还是需要客户自己去解决。从这点出发，Cloudera 认为现在”自己是企业数据云这一新兴市场领域中的领导者“。

Lakshmi Randall 表示Cloudera 的企业数据云的有以下的功能特征：

立足混合及多云环境，对处于任意位置的数据进行控制、分析与试验。
从边缘到 AI 全面分析——利用实时数据流处理、数据仓库、数据科学以及迭代化机器学习等技术，以安全方式对任意位置的大规模数据进行跨共享数据分析。
安全与治理——以访问政策与复杂模式为基础建立一套通用型安全模型、角色与属性，立足任意云环境实现血统与起源控制。
公有云计算的出现，同时也让存储变得更加廉价。有人认为“AWS 的 S3 替代了 HDFS，K8S 替代了 Yarn”。在回答”未来 Hadoop 的几大组件是否会被公有云上的其他产品全面替代“的时候，Lakshmi Randall 表示：”我们的客户希望能够在任意位置使用任何类型的数据，其中包括以 Amazon S3 为代表的云对象存储、Kubernetes 部署的容器，或者以 HDFS 为代表的传统数据中心存储方案。我们认为，企业将（实际上也正在）采用包含上述全部环境的混合策略，而且这种趋势在未来仍将保持下去。“其实也在 Hadoop 3.0 里，开源维护者为这个功能集做了一些大的补充，比如 YARN 现在支持 Docker 容器、TensorFlow 的 GPU 调度等一些更高级的调度功能，也为 AWS S3 提供本机支持。

谁是竞争对手？
因为 Cloudera 和 Hortonworks、MapR 的变动，有人认为 Hadoop 领头羊已经溃不成军，但大数据领域的，例如 MongoDB 数据库产品受欢迎程度一直在增长，MongoDB 现在的受欢迎指数大约是 Oracle 和 MySQL 的三分之一，而五年前只有十分之一，背后企业收入已经跃升了 78%。同样，Elasticsearch 分布式搜索和分析引擎背后的公司 Elastic 在去年员工数量翻了一番，最近一个季度的收入增长了 70%。 MongoDB 和 Elasticsearch 这样的技术挑战了 Hadoop 吗？

Lakshmi Randall 回答说：“最苛刻的业务用例需要采用多种分析工具，包括实时流处理、数据仓库、数据科学以及跨共享数据的迭代机器学习等等。用于支持这些用例的数据库往往拥有多种表现形式，而且广泛存在于各类位置之上，涵盖公有云、内部部署以及边缘环境。Cloudera 客户能够借助我们的平台立足任意位置对任何数据运行多功能分析，从而获取可为其业务提供可行性支持的重要洞察见解。虽然确实存在竞争，但这种竞争只涉及我们当前所服务的分析市场中的一小部分。”

就此问题，MongoDB 社区专家唐建法也解释到：“本质上是离线处理和在线处理两个不同的方向。Hadoop 的底层存储是基于无索引的 HDFS，核心应用场景是对海量结构化、非结构化数据的永久存储和离线分析，例如客户肖像、流失度分析、日志分析、商业智能等。而 MongoDB 和 Elastic 的核心场景是实时交互，通常用于人机交互场景，例如电商移动应用，其特征是响应时间一般是毫秒级到秒级。”

Elastic 中文社区专家杨振涛也给我们解释说：“从使用场景来看，两者是合作关系，而不是竞争关系。但是，对于小应用使用者，可能混用，从这个角度看是竞争关系。不过不是重点，重点在于合作补充”，“Elasticsearch 开箱即用的特点让很多中小团队甚至大企业里相对独立的业务团队更加易于采纳，来满足比较基础的即席查询需求、在线业务检索需求甚至轻量的 BI 需求，这在功能上确实与 Hadoop 生态有所重合，造成了一定程度的竞争。但 Elasticsearch 以及 Elastic Stack 并不是针对 Hadoop 生态的，其自身的典型应用参考官方介绍也是集中在 Logging、Metrics、Site Search、Security Analytics、APM 、App Search 以及 Google Site Search 替代方案这些方面，可以看到 Elastic Stack 旨在提供端到端的完整解决方案，而 Hadoop 生态更多是定位为平台，其上衍生出了非常多的其他产品。这是二者最大的不同，即便它们在功能上有所重合”。

专家的解释也一定程度论证了Lakshmi Randall 在分析“竞争对手”上的话：“随着企业逐步实现数据与分析层面的变革性进步，特别是机器学习领域的迅猛发展，开源生态系统在过去十年当中发生了巨大的变化。Apache Hadoop 将继续在众多企业的数据中心之内占据重要地位；而且由于其属于开源项目，我们能够找到大量互补性产品，例如商务智能、数据集成与数据仓库工具等等。因此，我认为 Hadoop 并没有多少真正的竞争对手，而拥有大量补充性解决方案。“

Cloudera 的未来规划
谈及未来的产品规划 / 发展路线图，Lakshmi Randall 表示：”今年晚些时候，我们将发布名为 Cloudera Data Platform 的全新云服务。这款企业级数据云产品将包含用于数据仓库、机器学习、数据流摄取以及数据库操作的一系列云原生服务。它也将成为第一款具有统一数据目录的多功能云产品，能够通过单一管理平台实现统一的安全与治理能力保障。“


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查询亿级数据毫秒级返回！Elasticsearch 是如何做到的？|极客时间
阮一鸣
阅读数：1483
2019 年 6 月 26 日

搜索是现代软件必备的一项基础功能，而 Elasticsearch 就是一款功能强大的开源分布式搜索与数据分析引擎。

它可以从海量数据中快速找到相关信息，在同领域内几乎没有竞争对手——近两年 DBRanking 的数据库评测中，Elasticsearch 在搜索引擎领域始终位列第一。

当你在 GitHub 上搜索时，Elasticsearch 可以实现代码级的搜索与高亮显示 ；当你在网上购物时，ES 可为你推荐喜欢的商品；当你下班打车回家时，ES 可以通过定位附近的乘客和司机，帮助平台优化调度。

Elasticsearch 还被广泛运用于大数据近实时分析，包括日志分析、指标监控、信息安全等多个领域。

它可以探索海量结构化、非结构化数据，按需创建可视化报表，对监控数据设置报警阈值，甚至通过使用机器学习，做到自动识别异常状况。

作为目前最流行的开源搜索引擎，ES 在全球的下载量已超过 3.5 亿次，腾讯、滴滴、今日头条、饿了么、360 安全、小米，vivo 等国内诸多知名公司都在使用 Elasticsearch。

如何深入理解，并高效使用 Elasticsearch ？
Elasticsearch 非常容易入手，具有开箱即用的特性，你可以在极短的时间内设置好开发环境，然后快速上手使用，继而在成百上千台服务器上实现 PB 级的数据处理。

虽然上手快，但要想做到深入理解并高效使用，可就没那么简单了，比如：

为什么我的数据查不到，明明是有的啊！
什么鬼？为什么是这几条数据出现在搜索结果的前几位？
生产环境我需要多少台机器，索引的分片数怎么样设置才是合理的？
应该关注哪些指标，才能保证集群健康高效地运行？
对于日志型应用，如何设置 Hot & Warm Architecture 节约成本，怎样管理和优化基于时间序列的索引数据，才能提高集群的整体性能？
为什么我的集群脑裂了？数据损坏后，怎样才能恢复？
其实，想要掌握 Elasticsearch，除了要理解其分布式架构的原理外，还要了解一些信息检索领域的知识和相关技巧。

我整理了一张 Elasticsearch 核心知识图谱，只有对每一个知识点仔细梳理并深入理解，才能解决工作中的实际问题。



所以，我和极客时间合作了这门视频课《Elasticsearch 核心技术与实战》，在课程中，我会用理论与实践相结合的方式、深入浅出地讲解 Elasticsearch。

只要你坚持学习，就可以掌握 ES 的基本概念和服务搭建，了解其背后的运行机制和常用技巧，并通过上手实战理解 ES 在实际项目中的应用。

近几年 ES 非常热门，所以去年 Elastic 公司推出了官方的 Elastic 工程师认证考试，需要考生在 3 个小时的线上考试中动手解决 12 个实际问题，就算有多年工作经验的老手都未必能通过，所以含金量非常高。

我们这门课覆盖了 Elastic 认证考试的全部考点，参加 Elastic 认证考试的同学，也可以将这门课作为参考教材，进行学习和知识要点的回顾。

我是谁
我是阮一鸣，eBay Pronto 平台技术负责人。我所负责的 Pronto 平台，管理了 ebay 内部上百个 ES 集群，数据规模超过了 4000 个节点。

这些集群在 ebay 的生产环境中，支撑了包括订单搜索，商品推荐，日志管理，风险控制，IT 运维，安全监控等不同领域的服务。

作为一名互联网行业的老兵，我已经从业近 20 年了，在大数据、云计算和性能优化方面积累了丰富的经验。同时，我也是一名连续创业者，创办过手机游戏公司、个性化音乐推荐与分享平台 8box。

我是如何讲解 Elasticsearch 的？
Elasticsearch 的产品迭代速度非常快，很多老的 API 都已经被废弃不再使用，搜索到的参数配置也大多发生了变化。

市面上的书籍和教程都是基于 5.x 甚至是 2.x 版本。而在课程中，我使用 Elasticsearch 最新的 7.1 版本进行教学。

所有 ES 最新版本的特性，在课程里都会有全面和直观地展现，比如：用机器学习进行异常检测；用 Canvas 展示数据；用索引的生命周期管理工具对索引进行优化等等。

课程大概分为 5 个部分：
1、初识 Elasticsearch：
Elasticsearch 核心概念、工作机制与应用场景；本地开发环境搭建；倒排索引的原理与 ES 中 Analysis 的具体细节；Mapping 设置和一些基本的 Search & Aggregation API。

2、深入了解 Elasticsearch：
理解 Elasticsearch 分布式架构的原理；相关性算分的原理；数据建模的最佳实践；深入搜索及聚合功能以提高搜索结果的相关度。

3、管理 Elasticsearch 集群：
集群的水平扩展、参数配置、性能优化、故障诊断。

4、利用 ELK 做大数据分析：
结合使用场景和数据，探索 Logstash、Kibana 的各项功能。

5、应用实战工作坊：
设计了电影搜索和 Stack Overflow 用户调查问卷的数据分析两个实战项目，通过上手实践，你可以巩固所学的知识点，并运用到实际项目中。

学习这门课需要什么基础？能获得什么？
这门课不仅适合有 ES 使用经验的人，也适合初学者。编程知识和和数据库的相关使用经验，会对你的学习有一定帮助，但并不是必须的。 我会从原理和基本概念出发，帮助新手在复杂的搜索世界里获得一个稳定的基础。

针对开发人员，搜索是一项被广泛需要的功能。在课程中，我会详细讲解相关的搜索概念在 Elasticsearch 中是如何对应和具体实现的。

最后，也许你是一名 Elasticsearch 的运维人员，管理了公司内部的 Elasticsearch 集群：上线前的如何进行容量规划，上线后如何保证这些集群在生产环境内稳定高效的运行，如何在凌晨识别出异常信号，及时发出告警，以避免灾难的发生。

这些问题，在课程中我都会给出相关的最佳实践。

开发人员、运维工程师、架构师、数据分析师、产品经理，都值得学习 Elastic Stack。因为在大数据时代，近实时的搜索和分析能力，会让你唯快不破，洞见未来。

结合课程中的练习和实践，我有把握你一定能学以致用，基于 Elasticsearch 构建出你自己的搜索和数据分析产品。

《Elasticsearch 核心技术与实战》
上线仅 2 天，
超过 5000 人已加入学习。

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订阅课程后，可以获得作者亲自整理的高清版「Elasticsearch 核心知识图谱」，获取方式：添加课程运营微信 dididisco，回复关键词：「ES」。





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新浪财经
“失重”的蔚来汽车 建厂失利股价暴跌
2019.07.01 07:43:25新浪财经-自媒体综合
斑马消费


欲速则不达。

最近一段时间，发生在蔚来汽车身上的一切，似乎都在说明这一淳朴的道理。

车辆连续出现安全事故，引发大规模召回；公司自有工厂的建设，因多方面的原因而终止，在之后的多年内，代工仍将是蔚来汽车唯一的路。

不断传出的不利消息，让公司股价持续下跌，再度跌破发行价。

“快”到起火

短时间内，蔚来的首款纯电动汽车ES8频出起火事故，无疑会让公众对其产品的安全性产生怀疑。

仅在今年4月22日至6月14日，就被媒介曝出在西安、上海、武汉3地，出现蔚来ES8起火（或冒烟）。

作为一家带有互联网基因的造车新势力，在这一波危机面前，蔚来汽车（NIO）也表现出了极快的反应速度。

6月27日，国家市场监督总局发布《关于部分蔚来ES8电动汽车召回》的通知，召回共计4803辆ES8。

通知显示，将被召回的这些ES8，均搭载了2018年4月2日至2018年10月19日生产的动力电池包，规格型号为NEV-P50的模组。该模组内的电压线束存在走向问题，可能被挤压导致表皮绝缘材料磨损，极端情况下可能引发电池包热失控和起火。

蔚来公司承诺，将在两个月内为召回车辆更换新的动力电池包，消除安全隐患。而对已造成安全事故的车主，将依法进行财产赔付。

就在宣布召回当天，网上再次传出一辆停在车库的ES8起火，这次的坐标是在石家庄。不过，这起安全事故尚未得到蔚来汽车的官方确认。

而在更早之前，因为软件等问题导致的ES8无故锁车、操控失灵等问题，在网上更是持续曝出。

一位车主在预约完成蔚来官方贴膜后，仅因工人操作不当，贴膜过程中进水而导致电子档杆插线短路，而在高速公路上“死车”。

对于蔚来ES8这款全新思维下的纯电动汽车，敢于花超过50万元尝鲜的首批购买用户，相信他们在心理上，或多或少都提前对产品可能存在的小毛病设定了容忍度。但因为一辆车，而把自己随时置于危险境地，谁都难以坦然接受。

在互联网思维、现代工业以及资本的推动下，蔚来汽车在短时间内，走完大多数汽车企业可能需要数十年才能走完的路。

公司成立仅3年多，就完成了一辆车从设想到交付；仅在交付了1千多辆车后，公司成功登陆纽交所。

这家顶着互联网光环的汽车公司，就像它们造出的产品，时刻保持着飞驰的状态。作为行业中的后来者，它希望在全球汽车工业的大变革中，快速找到自己的位置。

但，蔚来忽略了一点：一般的互联网产品，可以在用户使用过程中，不断发现问题，持续改进升级。而汽车关乎人的生命，生命不可能升级、重来，安全问题是底线。

建厂失利股价暴跌

截至今年5月，蔚来共向用户交付了超过1.7万辆ES8纯电动汽车。

公开数据显示，今年一季度蔚来汽车共计交付3989辆ES8，其中3月份交付1373辆，环比上涨69.3%。

需要指出的是，一季度的这一交付成绩，与去年第四季度的7980辆相比，已下降超过50%。

业内人士认为，蔚来汽车3月交付量大涨，是受新能源汽车补贴退坡影响，之前观望的购买者在当月集中释放。

的确，交付量大幅上涨的趋势并未延续，4月和5月，ES8的交付量分别为1124辆和1089辆。

此前，蔚来汽车高管就已对外界坦言，受新能源补贴退坡影响，交付量疲软的状态，在今年第二季度仍会持续。

ES8之后，蔚来汽车将冲量的重任交给了正在启动交付的ES6。

在公司的招股书中，就对这款补贴前起售价为35.8万元的产品寄予厚望，2020年和2021年要让ES6的销量达到12万和20万辆，占品牌总销量的50%。

作为一家有野心的造车新势力，蔚来汽车很早就在谋划建设自己的工厂。2018年9月，公司IPO期间，就曾对外宣布，要将募集的部分资金用来建厂。

当年10月，蔚来汽车在嘉定区增资166.66亿元，准备将自有工厂落子上海。

但其竞争对手特斯拉（TSLA）抢先一步，让蔚来汽车上海建厂的计划落空。无奈宣布终止自建工厂，继续委托江淮汽车代工。江淮汽车（600418.SH）年报显示，双方签署协议，蔚来汽车对公司投产前三年的亏损进行全额补偿，2018年确认的补偿金额为1.26亿元。

蔚来汽车不得不考虑的是，将在上海下线的特斯拉model3等车型，售价会大幅拉低，两家企业的竞争会进一步加剧。

2018年全年，蔚来汽车的总收入为49.5亿元，净亏损为96.4亿元，较上年年扩大92%，过去3年公司累计亏损超170亿元。

今年Q1，公司总收入16.31亿元，环比下降52.5%；净亏损26.24亿元，环比减少25.1%，同比增长71.4%。

连续传出的不利消息，也在公司的股价上得到体现。

目前，公司2.55美元\/股的股价，已远低于6.26美元的发行价。在美上市10个月来，公司股价连续遭遇过山车，股价曾一度盘中冲高至13.8美元，总市值突破140亿美元。如今，公司的总市值仅为26.8亿美元。

责任编辑：陈悠然 SF104

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谁在“谋杀” Hadoop？
田晓旭
阅读数：2628
2019 年 7 月 2 日

近日，Hadoop 领域发生几件不太美好的事情，先是 MapR 宣布如果无法获得新的投资，就必须要裁员百余人，并关闭硅谷总部，再是 Cloudera 股价暴跌 43%，估值缩水。眼看 Hadoop 三大商业公司起高楼，为何忽然之间楼斜了呢？为了搞清楚其中原因，我们采访了多位行业内的技术专家。

十年前，出世两年的 Hadoop 顺利通过孵化器成为了 Apache 顶级项目，同年，第一个 Hadoop 商业化公司 Cloudera 成立；五六年前，简直就是 Hadoop 的主场，社区不断建立的新组件来扩展 Hadoop 的应用场景和可用性，其中有很多组件都成功脱离 Hadoop 成为了 Apache 顶级项目，例如 HBase、Hive、ZooKeeper 等。

但是最近剧情反转的有点让人猝不及防，上上周，美股开盘之后，Cloudera 股价暴跌 43%，曾经 41 亿美元的估值缩水为 14 亿美元；上上上周，外媒爆料曾经估值 10 亿美元的 MapR 向加州就业发展局提交文件，称如果找不到新的投资人，公司将裁员 122 人。

抱团取暖，裁员闭店，Hadoop 三大发行商遭“团灭”
在 Hadoop 的发展史上，有三家公司不得不提，分别是 Cloudera、Hortonworks 和 MapR。

Cloudera 是第一家 Hadoop 商业化公司，成立于 2008 年 8 月，创始人来自 Google、FaceBook 和 Yahoo!，其首席架构师 Doug Cutting 也是 Hadoop 的第一位作者；Hortonworks 成立于 2011 年，是由 Yahoo! 的 Hadoop 团队拆分而成；MapR 成立于 2009 年，创始人 M.C.Srivas 来自于 Google。

这三家公司同属于 Hadoop 发行版提供商。所谓的“发行版”，其实是开源文化特有的，虽然在很多外行眼中，发行版只是将开源代码打包，然后在添加一些自己独创的边角料。但其实发行版真正比拼的是对海量生态系统组件的价值筛选、兼容和集成保证以及支撑服务。

同样是提供发行版，这三家公司的商业模式可以说是完全不同。Cloudera 主要是发布 Hadoop 商业版和商用工具，其核心组件 CDH 开源免费，与 Apache 社区同步；而数据治理和系统管理组件闭源，用户需要获得商业许可，除了之外，商业组件也会提供企业生产环境中必需的运维功能。

Hortonworks 的商业模式是 100% 完全开源的策略，所有产品开源，用户可免费使用。真正用来盈利的是技术服务支持。

MapR 的商业模式遵循了传统软件厂商的模式，采用私有化实现，用户通过购买软件许可来使用。

虽然三家公司的商业模式不尽相同，但是都曾从 Hadoop 中获得了红利，Cloudera 的估值在顶峰时高达 41 亿美元，而 Hortonworks 和 MapR 的估值也曾超过 10 亿美元。

不过，最近剧情急转直下，2018 年 10 月，Cloudera 和 Hortonworks 宣布合并，Cloudera 的股东将拥有新公司 60% 的股权，Hortonworks 的股东持有 40% 的股权。合并时，双方对于未来的盈利能力信心十足，“到 2020 年预计每年收入有望超过 10 亿美元。”但是，事情发展并不如预期，合并半年多后，2019 年 6 月 6 日美股开盘，Cloudera 股价暴跌 43%，曾经 41 亿美元的估值缩水为 14 亿美元。

相比于抱团取暖的 Cloudera 和 Hortonworks，MapR 的处境更为艰难了，甚至走到了“闭店裁员”的窘境，“如果再获得新的资金注入，MapR 可能会裁员 122 人，并关闭位于 Santa Clara 的总部。”据外媒报道，MapR 裁员将于 6 月 14 日生效，但是就在前几日，有消息称 MapR 将寻找新资金的最后期限延长到了 7 月 9 日。



眼看 Hadoop 三大商业公司起高楼，为何忽然之间楼斜了呢？众说纷纭，有人说是因为数据库的发展，有人说是因为云计算的崛起，还有人说是自身模式有问题？…为了弄清楚原因，我们采访了多位各领域的技术专家。

MongoDB 和 Elasticsearch 会是 Hadoop 的竞争对手吗？
在一篇外媒的分析文章中，提出了这样一个观点：在受欢迎指数、收益等方面，大数据其他开源供应商（如 Elastic 和 MongoDB 公司）和 Hadoop 三大商业公司呈现出了此消彼长的态势，之前没有人认为 MongoDB 和 Elasticsearch 这样的技术以及它们背后的公司能够挑战 Hadoop 及相关产品，但是现在它们做到了。

事实真如这篇文章分析的那样吗？MongoDB、Elasticsearch 和 Hadoop 真的已经成为了竞争关系吗？

针对此，我们采访多位 MongoDB 和 Elasticsearch 的技术专家，大家的观点出奇的一致，那就是从目前来看，MongoDB 和 Elasticsearch 与 Hadoop 并不构成竞争关系，甚至连重合点都很少。

“MongoDB 和 Elasticsearch 与 Hadoop 在本质上是离线处理和在线处理两个完全不同的方向，”MongoDB 中文社区主席唐建法这样认为：“Hadoop 的底层存储是基于无索引的 HDFS ，核心应用场景是对海量结构化、非结构化数据的永久存储和离线分析，例如客户肖像、流失度分析、日志分析、商业智能等。而 MongoDB 和 Elasticsearch 的核心场景是实时交互，通常用于人机交互场景，例如电商移动应用，其特征是响应时间一般是毫秒级到秒级。”

当然，它们之间也不是完全没有竞争的地方，但 MongoDB 、Elasticsearch 真正竞争的是 Hadoop 内的生态组件，例如 HBase、Hive、Impala 等。以 Elasticsearch 为例，它满足了比较基础的即席查询需求、在线业务检索需求，甚至是轻量的 BI 需求，这些在功能上与 Hadoop 会有所重合。

除了竞争关系，这篇外媒评论文中还提到了一个重要观点，那就是 Hadoop 使用繁琐，用户体验糟糕，MongoDB 和 Elasticsearch 使用方便，而这也导致了 Hadoop 的“衰败”。

“Hadoop 使用繁琐”的观点得到了众多技术专家的赞同。Hadoop 的本质其实就是 HDFS 存储 +MapReduce 计算框架，但是 Hadoop 发行商为了提高自己的商业竞争力，在 Hadoop 技术上增加了各种组件。Elastic 社区首席架构师吴斌称，“假设你发现了一个符合需求的组件，那么在部署使用它之前，可能还需要部署它的存储和配置管理组件，这时就不得不把精力放在诸如 HDFS、Zookeeper 等组件之上。在真正使用服务之前，用户就在 HDFS 和 Zookeeper 上付出了不少代价，这个过程往往会让入门级选手心灰意冷，进而追求门槛更低的服务，例如 Elasticsearch 或者 MongoDB。”

即使成功迈过了入门的门槛，很多企业也会因为复杂性难以充分利用 Hadoop 。MongoDB 中文社区主席唐建法曾在两间银行看到过这样的情况，他们一家使用 MapR，一家使用 Cloudera，在系统上线 2 年后的今天，只完成了一个最简单的业务场景，行内一部分业务数据的归档功能。他们提到了一个共同的问题就是，如果说写进数据湖（Hadoop) 还算可以做得到， 把数据从里面读出来使用是更加困难的！

公有云会给 Hadoop 致命一击吗？
在很多分析文章中，都把 Hadoop 近日来的“颓势”归因为公有云的发展，Hadoop 的出现代表了当时革命性的技术，而云计算代表了数据处理的新方法，解决了与 Hadoop 相同的问题。Hadoop 主要是应用了比之前廉价的存储，但是云计算的出现，让存储变得更加廉价，且用户体验也获得了成倍提升。

云计算厂商打造了完全集成的一站式云原生服务，并且在云上提供了很多组件来替代原有的 Hadoop 组件，例如 AWS 的 S3 替代了 HDFS，K8S 替代了 Yarn。而 Hadoop 因其庞然的架构，本身并不适合以弹性灵活快速扩展的公用云环境。

公有云的出现给了 Hadoop 一定的压力，但会成为 Hadoop 的致命一击吗？

综合多位技术专家的意见，答案是否定的。

本地化部署的 Hadoop 颓势确实和公有云产品有关。吴斌认为：“云计算厂商提供的托管服务在部署和运维上给予了用户太多便利，且从计算资源角度来看，云厂商大大降低了用户的成本，尤其是竞价实例，在给终端用户节省成本的同时，也做到了资源的合理利用和自身利益的最大化。”

在采访中，唐建法还提到了另外一种情况：“支撑大部分实体经济的企业，例如制造业、金融业、政府等强监管行业，还远远没有达到把企业全量数据存放到公有云的阶段，甚至会出于数据安全的考虑，永远不放在公有云上。”也就是说，公有云也不是银弹，即使发展得更好，也不可能完全侵占 Hadoop 的应用场景。

在很多分析文章都把云公司和 Hadoop 发行版公司放在了对立的两端，事实上它们并不是天然的对手，Hadoop 发行版公司也在积极的向云端转型，甚至 Cloudera 原本的初衷就是提供云服务。Cloudera 创始人在某次访谈中提到：“Cloudera 在创建时原本打算做的服务是类似于现在 AWS 的 Elastic MapReduce 那样的云上服务。但很快发现这个模式太超前，所以转向了做 Hadoop 发行商的角色。”

云会威胁 Cloudera 吗？Cloudera 创始人 Mike Olson 在 2018 年接受采访时，是这样回答的：“如果五年后我们只是一个本地部署供应商，我们将成为一个注脚。我们的大好机会是帮助客户迁移到云，并提供云和本地部署之间的可移植性。由于我们在早期所做的赌注，我们可以让用户在不编码到专有 API 的情况下进行迁移。我们与所有的超大规模云提供商都有良好的合作关系。当然，他们在某种程度上与我们竞争，但我的机会不是击败 Redshift 。Redshift 的目的是帮助那些希望训练机器学习模型的客户在所有云提供商中提供这种能力。而我们的目标是将客户想要的所有可移植性与他们需要的法规和遵从性功能集成并提供给他们。”

Hadoop 三大发行商的衰落是否代表了 Hadoop 的衰败？
“Hadoop 三大发行商的衰落是否代表了 Hadoop 的衰败？”这是很多人关心的问题，也是技术人在热情讨论的问题。首先，需要明确的是 Hadoop 三大发行商无法全权代表 Hadoop，其次，与前几年相比，Hadoop 的热度确实在下降。

与其说 Hadoop 衰败，倒不如说是 Hadoop 走下了神坛。早些年前，Hadoop 是与大数据划等号的存在，但是现在，大家对于大数据产品的需求更丰富了，眼光也更挑剔了。最早大家只要求能够处理海量数据，后来追求高效实时，而现在大家还要求经济便宜，功能丰富。

唐建法认为 Hadoop 生态的衰败并非是指技术，而是市场炒作的一种理性回归。因为低成本、海量扩展能力，以及对半结构化、非结构化数据的支持，Hadoop 在大数据分析、历史数据归档方面是有独特地位的。如果 Hadoop 能够专注于擅长的离线场景，并提升用户使用体验，那么基于 Hadoop 的技术方案在未来还是很有前景的。

Hadoop 真正面临的竞争态势是什么？
既然 Hadoop 真正的竞争对手不是 MongoDB、Elasticsearch 等其它开源产品，也不是公有云，那么真正的对手是谁？

首先，我们不能简单的把 Hadoop 理解成一款产品，它是一种生态。所以，Hadoop 真正面临的其实是生态之争，而不是某款产品之争。

Elasticsearch 技术专家表示：“与 Elasticsearch 生态相比， Hadoop 的产品功能相对比较分散。Elastic Stack 的整合程度则非常高， 且 Elasticsearch 的分析速度更快更实时，从数据接入到前端分析展现都有完整的产品，打通了整条数据分析的链路，开箱即用，用户体验要好的多。”

而云计算厂商通常会选择更多的生态伙伴来一起合作，例如 Google 宣布将 MongoDB 纳入 Market Place 产品目录，AWS 与 MongoDB 签署全球金牌合作伙伴，腾讯云和 Elastic 达成合作。

与单个产品或环节的竞争不同，生态之间的竞争更加复杂多样，既包括了产业链上的生态，也包括了跨行业的生态，所以竞争结果不只是简单的争长竞短、你死我活，也有可能是互相融合、共同繁荣。Hadoop 生态与其它大数据生态各自有自己的使用场景和成熟的生态链，它们之间不只有竞争，更有互补的地方，从这个角度来看，Hadoop 未来的机会不是打败对手，而是做好自己。


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poison13

3 july
买cldr

poison13

美股还在摸索中,两个捞底的股票不懂会中埋伏吗?
　　cldr-hadoop的龙头,但是因为技术极限到了瓶颈所以股价暴跌了60%。他让我想起以前的cobol就算技术老化,过时还有他的市场。加上还有大企业如ibm还有intel使用它的技术。等市场给了他定义,希望股价也可以反弹。
　　nio-一个接近破产的电子车公司,最近车一直自燃,它的股票也是被烧到谷底。但始终电子车是烧钱的投资,加上他有中国的市场,我决定放手一博,加注投资他。电子车始终是未来趋势。tesla也面对车自然的问题,为何没事?
　　发觉新手还是买那些龙头企业好。最后找到了一个好股,elastic.既然美国离大选还有一年时间,股市应该还有赚钱机会。

poison13

8 july
买nio,vt.elastic.alibaba

poison13

阿里巴巴的业务范围包括哪些
阿里巴巴（BABA）旗下的一些主要业务简要汇总
Posted on October 29, 2017 by usstockwatcher


在马云的领导下，阿里巴巴（美股交易代码：BABA）的商业版图近年来迅速扩张，这家企业早已不是当年赖以成名的外贸B2B网站，而是一家体量庞大、令人敬畏的多元化科技及商业综合体。除了旗下的阿里巴巴网站，阿里还有哪些主要业务呢？我们对其进行了简要的罗列汇总，并不能保证完整，仅供大家参考，以便对阿里的业务有更全面的认识：

淘宝：备受欢迎的C2C（个人卖家对个人卖家的）电子商务网站。

天猫：领先的B2C（企业对个人卖家的）电子商务网站。

蚂蚁金服（Ant Financial）：提供综合性的普惠金融服务。拥有的资产包括：大名鼎鼎的支付宝（Alipay）–中国使用最为广泛的第三方在线支付工具之一，具有广泛的企业、个人用户群体。以及芝麻信用（第三方独立征信机构）、余额宝、蚂蚁借呗、花呗、网商银行等系列金融产品/品牌。（注：阿里巴巴占蚂蚁金服33%的股权。（见参考链接(2), (3)））

阿里云：阿里的云计算平台。包括：云服务器、云数据库、云存储、CDN等业务。

淘票票：由淘宝开发的中国电影票移动订票平台。

阿里影业：阿里的电影娱乐平台，业务涵盖电影内容制作、影片投资、电影宣传发行等。

优酷：一家老牌的视频网站，后被阿里巴巴收购，成为旗下的在线视频平台。

闲鱼：中国活跃的二手闲置物品交易平台，主要通过手机完成。

阿里健康：线上线下一体的医药健康服务网络。

http://www.usstockwatcher.com/tag/%E9%98%BF%E9%87%8C%E5%B7%B4%E5%B7%B4%E7%9A%84%E4%B8%9A%E5%8A%A1%E8%8C%83%E5%9B%B4%E5%8C%85%E6%8B%AC%E5%93%AA%E4%BA%9B/

poison13

9 july
买cldr

poison13

10july
买nio

poison13

中概股 蔚来汽车大涨7%，第二季度ES8和ES6总计交付3553辆

据腾讯科技报道，蔚来汽车发布公告称，第二季度交付了3553辆ES8和ES6，6月交付了1340辆汽车，高于5月份的1089辆和4月份1124辆，6月的ES6交付总量为413辆。而蔚来汽车第一季度交付了3989辆ES8。盘前，蔚来汽车(NYSE:NIO)涨7.59%。

poison13

https://www.sinchew.com.my/pad/con/content_2080552.html

Dxc

poison13

11july
买nio

poison13

12 july
买twlo。jnj

poison13

是一家提供雲端服務給開發者的公司。一些我們上網常接觸到的東西背後可能都是它的服務，比如帳號登入，簡訊聯絡，語音通知等等。Uber, Amazon都有用它們的服務。

買它的原因也是一樣，高成長，用戶不易離開，有不錯的護城河。這支其實我2017有買過，但那時有一個不好的消息，就是Uber要把大部份的服務拿回去自己做，那時感覺起來客戶要離開不是那麼困難。但經過一年後，這個顧慮跟風險比當初感覺小很多，有到Uber規模的公司這樣做才可能有意義，而且即使自己拿回去做也不一定較省錢。

昨天財報出來，數字很漂亮，背後有更好的消息：

營業額成長48%
客戶數年成長33%
既有客戶營業維持率132%，意思是舊客戶給它們32%更多的生意
一年前Uber佔它們12%營業額，現在前10大客戶佔20%營業額，風險降低很多
接下來3個財報是跟一年前Uber開始減低生意比較，成長看起來會更高。所以其實它們非Uber成長率比48%更高。
我本來就是要確定財報後加碼，這次蠻幸運在盤前漲5%左右時有買到不少。這家公司股價跑道應該還蠻長，雖然一天漲了18%，還是建議可以買，覺得高就小買一點。目前佔我持股6%左右。

https://www.beyondfang.com/2018/05/09/twlo-twilio/