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2019年，Hadoop還是數據處理的可選方案嗎
2019年，對于大的互聯網公司來說，已經漸漸開始不用Hadoop的MapReduce計算框架，不過對于一些小公司，還是會使用Hadoop作為數據處理的一種方案。
Hadoop自2006年開源以來，最初來源谷歌的兩篇文章，GFS和MapReduce。到現在還有很多互聯網公司進行使用。不過由于大的互聯網公司強大的自己研發實力，已經慢慢開始棄用Hadoop，轉而開始通過自研來解決公司的大數據計算場景。
大公司為什么開始棄用HadoopMapReduce?Hadoop整體包含三個模塊：MapReduce、HDFS、Yarn。MapReduce是Hadoop的分布式計算框架，在對大數據文件進行數據處理的，會先對文件進行分片，每一個都是一個人Map任務，所以一個大文件，會有多個Map任務同時處理，每個Map任務只處理部分數據：
雖然HadoopMapReduce計算框架分布式并行的處理數據，但是有一個問題就是，在進行數據Shuffle的時候，數據會臨時存儲在磁盤上，由于磁盤IO方面比較慢，有時候一個MapReduce任務可能運行好幾個小時。Shuffle的含義就是數據從Map任務段到Reduce任務段的過程。
大型互聯網公司，由于數據量非常巨大，同時業務場景有非常復雜，不可能接受一個任務跑幾個小時的。所以一些互聯網公司開始使用Spark計算框架來代替HadoopMapReduce，比如頭條。阿里的話，開始通過自研來解決這個問題，比如自研了MaxCompute框架、伏羲分布式調度、盤古分布式文件存儲等。
小公司為什么繼續使用Hadoop作為數據處理方案？小型互聯網公司有兩個特點，一個是公司業務場景沒有那么復雜，另一個是數據體量不大。所以在技術選型時，不過要求特別復雜，只要能夠滿足業務場景即可。所以很多小公司在大數據技術選型時，都會使用Hadoop來作為大數據計算框架。
使用Hadoop作為數據處理方案，還有一個好處就是，便于統一管理和運維，小公司人員比較少，一般都是一個人負責集群的搭建、運維、維護等。Hadoop包含了計算、存儲、資源管理，對于小公司來說，也已經夠使用了。
總結HadoopMapReduce計算框架在大數據場景下，由于計算時間比較長，目前在互聯網公司慢慢被取代或者啟用了，很多公司開始使用別的計算框架，比如Spark。不過對于小型互聯網公司來說，一個是為了降低成本，二個是為了統一的維護和管理，在加上數據量比較小，所以還是會繼續使用Hadoop作為公司的大數據處理方案。
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未來十年Python會取代Java嗎
謝謝邀請，
計科專業主要方向是瀏覽器內核主體開發語言是C/C++，java，因為業務調整最近開始玩服務端后臺，只有在軟件行業呆的不長的人才會計較哪種編程語言可能存活的時間更長久，更加有優勢，這種不在同一個頻道的比較沒有任何實際的意義，在編程還沒學習之前很多人都有一種強烈的好奇心，非要比較出個哪種編程語言是最好的，只是選擇就耗掉了大量的時間，其實選擇起來很簡單，選擇自己要做的方向，然后選擇這個方向使用最多的編程語言就可以了。
就目前編程語言的發展趨勢，有三種類型目前在市場上比較火，java，python，前端，java火主要是目前主流編程的第一語言，雖然現在很多人喊著python勢頭非常猛，但在真正的項目實戰開發上還是java居多畢竟成熟的類庫框架選擇空間非常大，雖然就業崗位目前在市場上最多，但并不意味著工作隨便找一下就能搞定，現在java入行的門檻已經提升了許多，學個一知半解找個合適的工作真不是那么容易，任何一種編程語言在流行之初門檻門檻相對都會比較低，隨著發展入門的門檻會逐漸提升，現在java就是這種態勢，現在在市場上招聘個做java，投簡歷的人數也比之前多，即使這種情況也不耽誤java占據主流第一編程語言。
目前培訓班最喜歡的兩種培訓python，前端，兩種編程方向入門簡單，市場需求量大，python目前是喊的口號最響亮的編程語言，號稱膠水語言，幾乎沒有不能做的領域，特別是在人工智能，科學統計，網站后臺，以及爬蟲領域都有不俗的表現，對java最有沖擊的編程語言，沖擊并不意味著取代，編程語言的切換從來不是一朝一夕的事情，而且已經形成巨大生態鏈的切換不是一朝一夕的事情，十年后可能python的市場占有率提升，依然會有大量的開發者使用java。
編程語言的發展都需要依賴編程社區，需要廣大的程序員能支持到位，然后有問題在編程社區里面討論，才能整體推動發展，一種編程語言的普及除了能跟上大形勢還需要能大量的粉絲推動，而且即使一種編程已經很古老，只要曾經大量使用過，也會有大量的技術人員繼續留守，取代不是一朝一夕的事情，畢竟對于企業來講首先考慮的是成本不是跟風，不是什么編程語言最流行就拿過來使用，現在大家不太關注的VB，VC還有大量的企業在使用，熟悉又簡單沒有必要切換。
java收費也不會影響大量的從業者繼續使用，畢竟已經在程序員領域打下了深厚的基礎，所以討論哪種語言取代哪種編程語言意義不大，任何一種還存在的編程語言都有其存在的必要性，當然編程語言的進化是一種趨勢，必然有集成度更高的編程語言切入進來，但這一切都需要時間。
如果做過幾年的程序，時間長了編程語言只是一種工具，核心還是編程思想和編程算法，到真正拔高的時候，硬實力還是這兩樣，所以沒有必要死死扣住一種編程語言，真正的高手玩的不是懂得多少種編程語言，而是深層次研究編程思想，精準的算法等等這才是編程的核心。
希望能幫到你。
學習spark和storm之前有必要學習hadoop嗎
大數據學習路線：Java基礎——大數據基礎（Linux系統管理、Shell編程設計、Maven等）——hadoop——Strom——Spark——算法
一般，學習大數據部分的時間比學習Java的時間要短。大數據課程，包括大數據技術入門，海量數據高級分析語言，海量數據存儲分布式存儲，以及海量數據分析分布式計算等部分，Linux，Hadoop，Scala,HBase,Hive,Spark等專業課程。如果要完整的學習大數據的話，這些課程都是必不可少的。加米谷大數據培訓線下小班教學，6月大數據開發零基礎班預報名中...
相關：大數據開發零基礎需要學習什么內容？（1）Java、大數據基礎
https://www.toutiao.com/i6684880291628057099/
Java跟大數據哪個容易學
你好，很高興為你解答。
概述現在的互聯網，并不是只學一門技術就可以的。因為技術都是相通的，有些原理都是通的。讓我們來說說大數據和Java吧。
大數據和Java的關系學習大數據主要三個平臺Hadoop、Storm和Spark，并且學習大數據需要有編程基礎。如果你是小白，那么必須要從Java基礎開始學起。可以進行大數據編程的基礎語言有很多，為什么學習大數據就必須學習Java呢？
很簡單，因為很多企業的大數據使用的是Java。所以學習大數據建議要先學Java。
應用因為市場上Java人才多，并且各種技術解決方案都有。所以在企業開發中，很多企業仍然首選Java進行編程。開發后臺、網站等都可以使用Java。所以首先你就需要學習Java。然后再學習大數據。
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