導讀：盡管還存在安全等問題，但Hadoop已經為部署在大企業(yè)中的大型項目做好準備。Hadoop作為Apache的頂級開源項目，主要被應用于分析大數據集，現今已被包括eBay、Facebook、Yahoo、AOL和Twitter等互聯網公司廣泛采用。而就在上個月微軟、IBM和甲骨文也都紛紛擁抱Hadoop。

越來越多的企業(yè)已經開始摸索Hadoop技術，目的就是為處理博客、點擊所帶來的數據流和社交媒體所帶來的數據。Hadoop可以供存儲和分析的能力，以便在大數據中為客戶提升業(yè)務洞察力。

大數據在企業(yè)中迅速擴張 相關人才短缺

目前相關人才短缺的問題相當嚴重。來自JP摩根大通公司以及eBay的IT高管們在本月于紐約舉行的Hadoop全球大會都表達了同樣的觀點。eBay公司搜索與平臺部門副總裁Hugh Williams就在大會上表示目前他們正在誠招Hadoop專業(yè)人員。而JP摩根大通公司總經理Larry Feinsmith則半開玩笑的表示，他們不僅愿意聘用合格的專業(yè)人士，還會提供比eBay高出10%的優(yōu)厚待遇。

Larry Feinsmith表示現今JP摩根大通仍然嚴重的依賴傳統(tǒng)的關系數據庫系統(tǒng)進行事務處理。但隨著越來越多的欺詐檢測以及IT風險管理和自我服務等，過去的系統(tǒng)已經不能滿足現有的需求，而Hadoop技術的特性恰好能夠適應當今企業(yè)的業(yè)務。

JP摩根大通現在擁有150PB在線存儲的數據，30000個數據庫。用戶帳戶記錄的總金額達到350億美元。這些數據充分說明了數據是JP摩根大通的命脈。Hadoop的優(yōu)勢就是適合存儲海量的非結構數據，這使得企業(yè)能夠有效收集和存儲網絡日志，以及交易數據和社交媒體的數據。Larry Feinsmith說到。

而eBay搜索和平臺副總裁Hugh Williams表示eBay現在正在使用Hadoop技術和HBase數據庫。以便進行實時的數據分析。同時還利用Hadoop技術為其網站構建了新的搜索引擎。據他透露eBay活躍買家和賣家超過了9700萬，網站每天有接近20億次的頁面瀏覽量，同時帶來每天2.5億次的搜索或查詢和數百億的數據庫調用。他還表示eBay現在有9PB的數據存儲在Hadoop和Teradata集群之中，并且數據量還在迅速的增長。

Hadoop存在硬性標準 數據挖掘等領域人才為潛在對象

Forrester研究公司分析師James Kobielus認為在當今的企業(yè)中，Hadoop就是新一代的數據倉庫，并應被看作是新的數據源。比起當今傳統(tǒng)關系數據庫管理系統(tǒng)，Hadoop使企業(yè)具有存儲、管理海量結構化數據和非結構化數據卷的能力。

James Kobielus表示越來越多的企業(yè)對諸如Hadoop分析技術需求的增加導致Hadoop相關從業(yè)人員炙手可熱。能夠駕馭Hadoop的人對企業(yè)貢獻極大，他們理應獲取相應的薪酬。Hadoop需要從業(yè)者具備高級分析領域的相關工作經驗，例如像具備使用MapReduce及R語言等新一代技術解決方案處理預測及統(tǒng)計建模的能力。而具備多元統(tǒng)計分析、數據挖掘、預測建模、自然語言處理、內容分析、文本分析及社交領域分析等領域技術背景的相關人員都是從事Hadoop的潛在對象。

Hadoop受到企業(yè)廣泛關注的同時也帶來了對Hadoop平臺專業(yè)管理人員的硬性需求。他們的工作職責包括Hadoop集群、安全及管理，并對其進行優(yōu)化以確保集群對企業(yè)的可用性。之前負責管理Teradata及Oracle Exadata的數據庫管理員現在正試圖向Hadoop集群管理的角色轉變。他們會意識到這是一個全新的天地。同時，存儲管理專業(yè)人員也是不可或缺，他們現在要做的就是幫助Hadoop環(huán)境與現有傳統(tǒng)數據庫技術相結合。

Hadoop專業(yè)人員主要分三類

Karmasphere公司總裁 Martin Hall表示目前對Hadoop專業(yè)人員的需求主要分三大類：數據分析師（又稱數據科學家）、數據工程師以及IT數據管理專家。Karmasphere現主要經營項目正是為Hadoop環(huán)境開發(fā)軟件產品。

Martin Hall認為，數據管理專家的職責在于選擇、安裝、管理、規(guī)范以及擴展大規(guī)模的Hadoop集群。這些專業(yè)人員決定了Hadoop是否應立足于云還是采取預置模式，包括供應商該如何選擇以及使用那款Hadoop分布方案、集群規(guī)模以及被用于運行生產應用程序還是用于進行質量測試等。此職位應具備的技能與以往負責傳統(tǒng)關系數據庫與數據庫環(huán)境類的任務頗為相似。

同時，Hadoop數據工程師還要負責創(chuàng)建數據處理工作以及建立分布式MapReduce算法，以便數據分析師使用。從事Java和C++等領域技能水平能力較為突出的專業(yè)人士更便于在企業(yè)大規(guī)模部署Hadoop的浪潮中得到更多的機會。

而第三類專業(yè)需求則是在SAS、SPSS以及以R語言為代表的編程語言等方面具備豐富經驗的數據科學家。這些專業(yè)人士能夠將建立、分析、共享以及智能整合加以集中，并存儲于Hadoop環(huán)境中。

就目前來看，Hadoop領域的人才短缺意味著企業(yè)會更加依賴于服務供應商提供的部署技術。支撐這一論點的一大跡象是在專業(yè)的咨詢及系統(tǒng)集成行業(yè)內，專攻Hadoop實際應用帶來的收入要遠遠大于Hadoop產品銷售所帶來的收入。

如今Cloudera、MapR、Hortonworks以及IBM這樣的企業(yè)如今已經在提供Hadoop的相關培訓課程，人們應該充分利用這些資源，通過建立Hadoop卓越中心使自己的企業(yè)獲得最大收益。