目录
一、Docker的兴起和Hadoop何其相似
二、大数据从狂热走向了理性
三、Hadoop生态圈的演进
四、Docker的生态圈
五、Docker公司的战略野心受生态圈狙击
六、Docker生态圈的演进
七、开源技术也需要商业的成功
八、Docker生态圈的推论
九、给准备Docker尝鲜的客户的建议
一、Docker的兴起和Hadoop何其相似
2015年说是Docker之年不为过，Docker热度高涨，IT从业人员要是说自己不知道Docker都不好意说自己是做IT的。2016年开始容器管理、集群调度成为热点，K8s开始成为热点。但这一幕和2013年的Hadoop大数据何其相似，当年你要说自己不知道大数据，或是知道大数据不知道Hadoop，那必然招来鄙视的眼光。
云计算喊了这么久，从来没有像Docker这么火过，究其原因不外乎两条：
1、开发者能够用Docker，开发者要一个开发环境，总会涉及到种种资源，比如数据库，比如消息中间件，去装这些东西不是开发人员的技能，是运维人员的技能。而用Docker去Pull一个mySQL镜像,或是Tomcat镜像，或是RabbitMQ镜像，简易轻松，几乎是零运维。做好了应用代码，打一个Docker镜像给测试或是运维人员，避免了从前打个程序包给测试或是运维人员，测试或运维人员要部署、配置应用，还得反反复复来麻烦开发人员，现在好了，丢个Docker镜像过去，让运维人员跑镜像就可以，配置在镜像里基本都做好了。
这正好满足了DevOps的要求，所以DevOps也一下热起来了。开发者是一个巨大的市场，是海量的个体，通过类似于病毒式的传销，Docker一下在开发者中热起来了。
2、镜像仓库和开源，谁都可以用，Docker镜像库非常丰富，谁做好一个镜像都可以往公有仓库推送，开发人员需要一个环境的时候，可以到Docker镜像仓库去查，有海量的选择，减少了大量无谓的环境安装工作。而通过开源，又开始大规模传播。
我们再来回顾看看2010-2013年，大数据的名词火遍大江南北，各行各业都在谈大数据，但是落到技术上就是Hadoop，还记得2012年的时候，和Hadoop没啥毛关系的VMWare也赶紧的做了一个虚机上部署Hadoop的serengeti，谁家产品要是和Hadoop不沾点边，不好意思说自己是IT公司。Hadoop当年的热度绝对不亚于2014-2015的Docker。而且时间上有一定的连续性，2014年开始，Hadoop热度达到顶点，开始逐渐降温，标志事件就是Intel投资Cloudera。而Docker是从2014年开始热度升高的。
再看Hadoop为何在2010年前后开始热起来，之前的大数据都是数据仓库，是昂贵的企业级数据分析并行数据库，而Hadoop是廉价的大数据处理模式，通过开源和X86廉价硬件，使得Hadoop可以大规模使用，而互联网时代产生的海量数据虽然垃圾居多，但是沙里淘金，也能淘出点价值，Hadoop正好迎合了这两个需求，虽然Hadoop的无论是功能还是性能远比MPP数据库差，但做简单的数据存储、数据查询、简单数据统计分析还是可以胜任的，事实上，到目前为止，大多数的Hadoop应用也就是数据存储、数据查询和简单的数据统计分析、ETL的业务处理。
Docker和Hadoop的热起来的原因不同，但是现象是差不多，开源和使用者群体大是共同要素。
二、Hadoop从狂热走向了理性
Hadoop最热的时候，几乎就是要replace所有数据库，连Oracle也面临了前所未有的冲击，甚至Hadoop成了去IOE的Oracle的使命之一。在狂热的那个阶段，客户怎么也得做一两个大数据项目，否则会被同行瞧不起，各IT厂商也必须推出大数据产品，否则可能成为IT过时的典范，这不IBM成立了专门的大数据部门，打造了一个以Hadoop为核心的庞大的大数据解决方案。Intel虽然是做芯片的，但是大数据必须掺和，成立大数据部门，做Intel Hadoop 。连数据库的老大Oracle也憋不住了，做了个大数据一体机。
任何曾经狂热的新技术都会走向理性，Hadoop也不例外，只不过，这个进程还比较快。随着大数据的大跃进，随着Hadoop的应用越来越多，大家发现在被夸大的场景应用大数据效果并不好，只在特定场景有效，Hadoop进入理性发展阶段，比如一开始Hadoop据取代MPP数据库，取代数据仓库，取代Oracle，完美支持SQL等等均基本成为泡影。这其实本来是一个常识，任何技术都有其应用场景，夸大应用场景，任意扩展应用场景只会伤害这个技术的发展。