去年我们可能还在讨论大数据这个概念，今年我想很多企业和厂商已经开始行动了。大数据能掘到多少金子，我觉得这都是后话，目前紧要关头是迎接大数据的到来，如果你接不住大数据那么你在未来的企业市场将会被淘汰。这不是危言耸听，我们看到现在生成数据的设备在增加，个人数字设备、企业计算系统产生的数据量远远超过10年前，是1996年的180倍。文件(非结构化数据)本身的大小在发生变化，从600MB的RMVB到了30GB的蓝光1080P视频，企业数据量增加，造成的数据库庞大。这三点无疑都是迫使企业进入大数据时代的原因。

　　我们知道大数据的4v理论，数量(Volume)、多样性(Variety)、速度(Velocity)和真实性(Veracity)，为我们制定大数据的策略提供了很好的方向。但同时我们在处理大数据的时候还是面临着很多问题，就目前大数据处理的现状来看，基本上处于以下几种状态。

　　大数据处理现状

　　1、大数据处理平台以Hadoop为主

　　目前大数据的处理平台以Hadoop为主，都是自建Hadoop集群或使用AmazonElasticMapReduce服务，而Google的BigQuery由于种种限制推广得并不理想。微软的Cosmos/Dryad/Scope由于体系仅限于内部使用，也不能成为大数据的平台，同时微软对外也支持hostingHadoop。

　　2、大数据处理技术复杂

　　大数据的处理技术纷繁复杂，仍然处于产业变革早期的战国时代。由于传统的OLAP和数仓的延续性，HiveSQL有很大市场，但Hive的数据正确性和Bug仍然比较多。而HadoopMapReduce又过于复杂灵活，写出高效Job比较困难。Pig、FlumeJava等分布式编程模型技术的门槛较高，所以推广起来也比较困难。在数据挖掘和图算法领域虽然涌现出了Mahout、Hama、GoldenOrb等大量开源平台，但都不够成熟。至于基于Hadoop的工作流系统Oozie和数据传输系统Sqoop都需要开发人员单独部署。都是各有利弊，还没有一个很好的完美的解决方案。

　　3、Hadoop尚难成为公共云服务

　　为什么说Hadoop很难成为公共云服务呢，原因有以下几个方面，第一Hadoop的安全体系局限在企业内网，缺乏多租户的支持。第二直接暴露HDFS文件系统，MapReduce和Hive很难做到多用户数据安全。第三数据文件格式过于复杂多样，维护成本高，保持数据兼容比较困难。

　　综上三点目前大数据的现状，我们可以看出，大数据处理系统的技术门槛很高，从自备发电机到公共电网还有很长的路要走。而市场则需要安全性、可用性、数据正确性都有保障，并且功能完整的一体化大数据处理服务。

　　大数据处理面临的问题

　　就目前大数据的现状来看，可以看出大数据目前面临着以下几个问题。

　　1、多租户

　　如何保证用户间隔离、数据安全和防止有害代码的威胁?

　　2、高可用

　　如何确保服务7*24小时高可用和数据永久不丢失?

　　3、大规模

　　如何支撑10000个中型网站的数据规模?

　　4、编程模型

　　如何在纷繁的编程模型中选择并保持高度的扩展性，并支持工作流程?

　　5、存储摸型

　　如何在存储不断发展中报纸数据格式的兼容性和互操作性?

　　6、数据正确性

　　如何确保大数据处理的正确性和一致性，尤其对于金融和科学计算应用?

　　7、资源调度与效率

　　如何高效调度和使用计算?

　　8、可运维可管理

　　如何确保系统可运维和管理，做到远程维修?

　　9、数据通道

　　如何处理大数据的传输以及与在线和实时分析系统的整合?

　　10、运营平台

　　如何为数据和应用的提供者和使用者提供一个交易平台和生态环境?