1、用户对Hadoop的优化将更注重硬件
2、对企业友好的Hadoop技术市场将达到前所未有的高峰
3、不仅是Hadoop本身本会得到迅猛的发展，同时Hadoop在多个数据中心中的配置和无缝集成技术也将成为热门
4、Hadoop的专业知识正在飞速增长，但是这方面优秀的人才仍然很缺乏
5、基于SQL的Hadoop工具将会得到持续发展
6、MapR或将占领传统数据仓库的市场，Hadoop则成为大数据分析的不二选择
7、企业的大数据热情将从底层研究中释放出来，他们会更多地关注一系列清晰的业务和技术
8、开源(增加收入)的应用将胜过节流应用
9、明年的用户将会转移到成熟的更高层次的大数据模型之上。
10、Data Quality将会继续成为企业的烫手山芋
11、一半的业务数据没法利用到，这影响到了决策和预测的准确性，有远见的品牌会重新评估他们的代理，基于最大化利用交叉频道听众的数据能力，去测量数据利用率和ROI。
12、大数据技术的落地将会有两个特点：
一个是对MapReduce依赖越来越少。这是指像Cloudera的Impala和微软的PolyBase这样的软件会得到充分发展，他们绕开了MapReduce，直接对存在HDFS中的数据进行处理。MapR预测基于SQL的工具将和上面的软件一起继续发展，“YARN正在改变Hadoop的游戏规则，它不仅允许在Hadoop上运行MapReduce应用，同时还允许其他类型的应用在其上面部署。”
第二是会把Hadoop技术深入的应用到企业的软件架构中。大规模的使用Hadoop是个必然趋势，渐渐的就会形成行业的标准，进而成为更有价值的软件基础，而不仅是自己内部使用。因此，我们会看到更多集成了Hadoop功能的商务智能和智能分析工具，这样我们对Hadoop专家的依赖就会逐渐降下来。
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《数据挖掘：概念与技术（英文版·第2版）》（（加）韩家炜，等
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