但是hadoop就能代表一切嗎？答案顯然是否定的，hadoop的mapreduce在效能上的確是有侷限性的：比如mapreduce沒有索引，只有靠強大的運算能力來處理；此外，mapreduce本身存在一些lower-level實現的問題, 特別是skew和資料交換等等。
因此有些人開始回到關係型資料庫上，因為相比較hadoop的處理能力，一些sql架構依然呈現數量級的優勢。
也許，我們現在正處於乙個新的「nohadoop」時代，因為越來越多的企業開始認識到，海量資料處理僅有hadoop是不夠的。在他們看來，簡單的批處理工具比如mapreduce和hadoop恐怕並不足以應付將來更大的資料結構。誠然，大多數的比較複雜的海量資料處理我們也許能夠用hadoop就足以對付——也許更多的是乙個無奈選擇。它們可能涉及更複雜的連線，比如acid需求、實時要求、超級計算的演算法、圖形計算、互動分析或者連續增量的需求等等。
事實上，hadoop之所以受到越來越多的人歡迎，原因在於它對於海量資料的處理方式，而且，最重要的是，它是免費的。
但是隨著對海量資料處理的應用程式效能需求不斷增加，我們會發現，在很多領域，我們需要除了hadoop以外的更多的海量資料處理方式。
那麼，我們應該怎樣看待下一代分布式計算架構呢？或者說，「nohadoop」的架構應該是怎樣的呢？從效能上而言，下一代的架構需要在mapreduce/hadoop的基礎上有10——10000倍的效能提高。
在每一種應用下，都有新一代的資料架構，可以提供所需的規模和效能。在未來的幾年內，這些架構中的某些也許會成為主流。
1、sql：資料庫已經有了25年的發展歷史。大量的創新正在圍繞資料庫技術，比如voltdb、clustrix等等（也許下一代產品不應該再稱為資料庫），但當你需要處理複雜的連線，或需要acid需求時，資料庫依然是你最好的選擇。
2、cloudscale：在海量資料上的實時分析，它打破了自由批量處理的限制。比如，當你打算分析一台百萬次的伺服器中發生的事件流，你需要乙個真正的實時資料流體系結構。而cloudscale架構提供的這種實時資料分析能力，比hadoop的批處理系統快了近10000倍。
應用場景：商業演算法，欺詐檢測，手機廣告、位置服務、市場情報。
3、mpi和bsp：相當多的超級計算機應用中，需要在海量資料上建立複雜的演算法，為了實現規模效應，需要對處理器的直接訪問呼叫以提高計算的速度。在平行計算中，mpi和bsp這些工具是進行高效能計算的必要。
應用場景：建模與**系統，流體動力學。
4、pregel：當你需要分析乙個複雜的社交網，或者是要分析網路的時候，面對的不是資料的問題，而是乙個很大的圖形。我們面臨的現狀是，大規模的動態圖形正成為一些應用的關鍵。google的pregel結構採用了bsp模型，以便能夠進行規模化、高效的圖形計算。
應用場景：演算法，演算法的結構圖，地理位置圖，網路優化等
5、dremel：這是乙個需要與網路進行大規模互動的資料集。google的dremel的設計原理在於支援幾秒內萬億行命令的執行，並提供即時查詢。而它的查詢執行並沒有採用mapreduce 的功能。自從2023年以來dremel誕生以來，已經有了成千上萬的使用者。
應用場景：資料搜尋、客戶支援、資料中心監控。
6、percolator (caffeine) ：如果需要對龐大的資料增量進行不斷更新，你會發現，percolator是一種很好的實現方式，這也是google在新的索引系統上採用的架構，google的即時搜尋引擎instant不能沒有它。「由於索引內容可以逐步增加，採用以percolator的google caffeine系統檢索速度將百倍於之前採用hadoop的分布式資料處理方式。」
應用場景：實時搜尋
「NoHadoop」？ 新一代海量資料架構分析
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