在过去的一年中，我们已经看到开源技术强势的发展成了企业的技术主流。谁会想到十年前Doug在Hadoop所做的工作会影响到那么多的行业，从制造到电信，再到金融等等。它们都掌握了开源生态系统的力量，不仅改善了客户的体验，变得有创新性并获得了利润增长，而且支持对社会有更大利益的工作，比如通过基因组研究、精密医学等项目来阻止人口贩卖，这仅仅是一小部分例子。

有人会很好奇如何开始着手进行开源工作，以及从不断变化的生态系统里期望能得到什么，下面Doug列出5个小贴士：

不断地变化，这是每一个刚接触开源技术的人需要学习的第一课，也是开源有别于传统软件的最大不同之处。开源的本质是易变、灵活，它的新项目常常起源于一些特别的用例。这种动态的循环促使产品变得更好、更快。因此，公司如果想从开源获得完全的好处，他们必须对技术转变保持开放的心态。Spark和MapReduce的辩论就完美的体现了这点的重要性：

事实上，人们在构建新的应用时，MapReduce用得越来越少，而Spark成为他们默认的数据处理引擎。MapReduce正逐渐成为Hive、Pig的底层引擎，这并不意味着它过时了。它还会为现存应用很好地工作很多年，而且对某些大规模批量加载来说仍然是卓越的工具。这一趋势遵循开源技术的自然演进：MapReduce是开源数据生态系统的1.0引擎，Spark是2.0，而某一天会出现3.0让Spark成为历史。

先不去考虑要构建、部署什么样的解决方案，我们现在有了很多通用数据平台和很多工具，它们能灵活地组合在一起去做搜索、流处理、机器学习还有更多事情。这些工作需要的不仅仅是一套不同的技能，而且还需要管理方式、组织结构等在文化上的转变。

为此，重要的是要获得组织内高层的支持，并让数据管理列入董事会层面的一项重点议题。同时，建议拿一些新的应用来逐步建立一个新文化，而不是要取代所有的一切，这样可以让大家通过一个个具体的用例来适应这个变化。

随着使用云计算的企业组织和产业越来越多，应该考虑到开源软件不仅会带来越来越好的健壮性、可扩展性和安全性，而且也可以帮助他们避免被云供应商捆绑。通过开源平台的构建，组织可以采用云供应商套利以降低成本，可以使用不同地域的不同云，或者基于云和内部部署的混合方式。

事实上，开源平台已经证明了自己的技术优越性，2017年也许会取得更多的落地。大量的机构通过开源项目进行合作，单一的供应商要去竞争是很困难的。例如，现在那些开源数据系统在性能和灵活性上就处于领先地位，并且改进得更加迅速。

IT领域的求职者，不管是编程还是数据科学，不应该仅仅专注于掌握个别技术，而应该关注理解开源数据生态系统各个组成部分的最佳利用，以及如何把它们连接起来解决问题。这种上层建筑的理解是企业在技术创新中最有价值的技能。随着新技术的到来，至关重要的是了解它们的适应力如何、它们能取代什么、它们能做到什么。

大数据的技能缺口将在明年保持相对稳定，但这不应该成为人们采用Hadoop以及其它开源技术的阻碍。大多数人都知道，当新的技术被创造出来并争夺用户时，它们对外界而言是很陌生的。只有当一个特定类型的软件成为某个规范的成熟而标准的一部分，才会开始出现大量熟练使用它的人，而即使如此仍然会存在技能缺口。只有当我们不再对技术栈做大的改进时，才会消除这种缺口，不过Doug不认为我们会希望这样做。简而言之，技能缺口是影响平台变革速度的主要因素之一，也是即将来临的创新的标志。

在未来的几年内，开源生态系统将继续扩大，也会不断地在有实际意义的项目里实施。它汇聚了今天最聪明的头脑，在通力合作下，以十年前不可能的速度推进软件开发。如果你想改善现有技术，或者想支持打破传统的观念，可以加入这里。Doug鼓励每个人都有兴趣参与进来，也鼓励经验丰富的人因为这个原因继续坚持下去。

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