Hadoop 严格来说并不算完全失败了，不像 Mesos 那样，而是人们期待它成为一个大象， 而它却变成了一只兔子。

我刚毕业就开始接触Hadoop, 当时它基本上就是大数据的代名词。在这个光辉的表象之下，研发人原面临的是一个非常不透明，UI丑陋，运行缓慢的系统。当然，技术的狂热周期会让人放弃自己的疑虑，专心地去这座 shit mountain 扒拉东西。另外，也没得选。

同样的情况也发生在 Jenkins, Mesos 身上，当没有对比的时候，人们很难意识到自己面对的东西的优缺点是什么。时至今日，在吃尽了很多苦头之外，我们可以回过头来想想，为什么有的软件成功了？为什么有的失败了？

成功的特性几乎是不言自明的，我们可以列举如下：

  • 模块化 / 可扩展性好
  • 接口用户友好 (页面，编程语言，API)
  • 文档全面

这些就够了。而失败软件在每一方面，几乎都没做好。Hadoop 也是如此。

同时因为这些因素存在，人们从最初的狂热清醒下来之后，便开始想尽一切办法找寻可能的替代品。在数据量不大的时候尽量选择其他工具(pandas, unix tools等等)， Spark, Hive, Pig…. 甚至连 Hadoop 第二代的 YARN 都被 Kubernetes 无意打残了。当然，这个现状有一个比较好的词叫生态圈，但它和 Kuberentes 的生态圈还是很不同的。前者是因为太难用，被肢解，被不断替代。后者是根系稳固，枝叶繁茂。（没写完，待补。）

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