2019年，对于大的互联网公司来说，已经渐渐开始不用Hadoop的MapReduce计算框架，不过对于一些小公司，还是会使用Hadoop作为数据处理的一种方案。

Hadoop自2006年开源以来，最初来源谷歌的两篇文章，GFS和MapReduce。到现在还有很多互联网公司进行使用。不过由于大的互联网公司强大的自己研发实力，已经慢慢开始弃用Hadoop，转而开始通过自研来解决公司的大数据计算场景。

大公司为什么开始弃用Hadoop MapReduce?

Hadoop整体包含三个模块：MapReduce、HDFS、Yarn。MapReduce是Hadoop的分布式计算框架，在对大数据文件进行数据处理的，会先对文件进行分片，每一个都是一个人Map任务，所以一个大文件，会有多个Map任务同时处理，每个Map任务只处理部分数据：

目前云驱动数据处理和分析呈上升趋势，我们在本文中来分析下，Apache Hadoop 在 2019 年是否还是一个可选方案。

从我第一次使用 Apache Hadoop 生态系统开始，围绕着“大数据”和“机器学习”两个术语，很多事情已经变得很不一样。在本文中，我们来分析下从那之后发生了什么，以及它在 2019 年与高效的托管云服务相比又如何。