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昨天，總在投資風口的朱嘯虎分享了雕爺的文章--「來，喝了這碗區塊鏈解毒湯！」，並附上了轉發語：雕爺這篇文章還是贊的。
場主好奇打開了這篇文章。
裡面有段話，讓場主印象深刻：
區塊鏈這事兒牛逼嗎？牛逼！偉大嗎？肯定偉大！
但同樣牛逼和偉大，和區塊鏈不分彼此，甚至排在丫前面的，還有A、人工智慧；B、3D列印；C、火星移民；D、核能微型化；E、人類永生技術；F、AR、VR……等等十幾種以上的前瞻性技術。
甚至考慮到區塊鏈的本質，不是底層技術的突破，而是一套建築在現有技術上的方法論——做個比喻，CPU是底層晶體管技術的突破，TCP/IP協議是個類似方法論的東西，互聯網的實現，這倆東西都不可或缺，但論先來後到、皮之不存毛將焉附的關係，晶體管排名得在TCP/IP的前邊。
所以這麼一看，區塊鏈也沒偉大到「嚇尿的程度」嘛。
倒是挺客觀的。
哎、不說區塊鏈了，三點鐘是真的無眠啊。
近期，養碼場社群蠻多Java、安卓群友都在說想學習Hadoop大數據，馬雲也說了：「未來最大的資源就是數據，不參與大數據十年後一定會後悔！」
之前，場主在知乎上看到一幅圖，是大數據技術運用中每個組件的大概功能介紹。
關於上述圖片的詳細解析：
- Hadoop與Spark的區別
藍色部分，是Hadoop生態系統組件；黃色部分是Spark生態組件。
雖然他們是兩種不同的大數據處理框架，但它們不是互斥的，Spark與hadoop 中的MapReduce是一種相互共生的關係。Hadoop提供了Spark許多沒有的功能，比如分散式文件系統，而Spark 提供了實時內存計算，速度非常快。
有一點大家要注意，Spark並不是一定要依附於Hadoop才能生存，除了Hadoop的HDFS，還可以基於其他的雲平台，當然啦，大家一致認為Spark與Hadoop配合默契最好擺了。
- 技術趨勢
Spark在崛起，Hadoop和Storm中的一些組件在消退。
大家在學習使用相關技術的時候，記得與時俱進掌握好新的趨勢、新的替代技術，以保持自己的職業競爭力。
HSQL未來可能會被Spark SQL替代，現在很多企業都是HIVE SQL和Spark SQL兩種工具共存，當Spark SQL逐步成熟的時候，就有可能替換HSQL。
MapReduce也有可能被Spark 替換，趨勢是這樣，但目前Spark還不夠成熟穩定，還有比較長的路要走。
Hadoop中的演算法庫Mahout正被Spark中的演算法庫MLib所替代，為了不落後，大家注意去學習Mlib演算法庫。
Storm會被Spark Streaming替換嗎？雖然，Storm不是Hadoop生態中的一員，但由於Spark和Hadoop天衣無縫的結合，Spark在逐步的走向成熟和穩定，其生態組件也在逐步的完善，是冉冉升起的新星。
Storm會逐步被擠壓而走向衰退。
不過，現在公司內部幾乎所有的項目搭建都離不開Hadoop生態圈。
說完趨勢，給大家送上
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