开源大数据技能Hadoop，在本年刚好满十岁。在大数据的第一个十年，Hadoop成功地让大数据成为最被看好的技能，这股大趋势，不只影响资讯科技的走向，更成为商业火热评论的议题。

之所以如此，一方面是随著网际网络、云端运算、才智举动设备的遍及，使得Google、Facebook、Twitter等大型互联网公司的用户数量，出现爆炸性生长，为了敷衍全球用户的规划，这些闻名互联网技能公司纷繁投入大数据技能，使得大数据成为顶尖技能的方针，瞬间成了抢手的当红炸子鸡。

另一方面，这些互联网公司不仅仅选用Hadoop这样的开源大数据技能，更招聘软件高手开发契合自己需求的大数据技能，再将这些大数据软体的程式码开源。如此一来，既招引更多高手参加开发，亦回馈开发社群，而这样的效应，也使得大数据开源技能的开展，如火如荼，至今与Hadoop相关的开源软件已超越一百个，构成巨大的Hadoop生态圈。

在接下来的第二个十年，大数据将会怎么开展呢?本年中，我参加在大数据范畴颇负盛名的Strata & Hadoop World技能大会，本来我等待这场以大数据技能Hadoop为名的技能会议，首要讨论的议题，应该环绕著Hadoop生态圈的开源大数据技能;但是，在两天的大会主题讲演，不管上台的是Google、Microsoft这样的世界大厂，或是百度、阿里巴巴、蚂蚁金服、小米等我国网路大公司，谈的都是人工才智(Artificial Intelligence，AI)、机器学习(Machine Learning，ML)、深度学习(Deep Learning，DL)等AI议题。

纵使那两天的下午议程傍边，仍有很大的份额，在讨论大数据即时剖析、串流运算等议题，但是大会主秀——通常是科技公司展示实力的主题讲演，却是不谋而合谈AI、ML及DL等技能议题。

在这些本来便是大数据技能领头羊的眼中，很明显地，人工才智、机器学习与深度学习是大数据的下一步，也是大数据第二个十年的兵家必争之地。

但是，迈向第二个十年后，大数据就不再重要了?其实并否则，这些技能仍然重要，仅仅下个十年的开展，将是以AI为导向的大数据。关于这部份，咱们能够从催生Spark、Mesos的柏克莱AMPLab实验室来调查。

在大数据第一个黄金十年的后半段，以微批次串流运算技能窜红的Spark，引领风流，而Spark的诞生地——柏克莱大学AMPLab，却将在2016年末吹熄暗号。AMPLab由两位具有软体创业经历的教授掌管，在现在的6年计画期间，推进许多开源软体研讨专案，最闻名的当属涣散式资源管理体系Mesos、串流运算渠道Spark、涣散式记忆体贮存体系Alluxio(之前称为Tachyon)，在单个范畴都居于技能抢先的位置。

已然AMPLab有如此重要的研讨奉献，为何完毕呢?由于柏克莱实验室的传统，遍及以5至6年投入研讨，处理一个重要的问题，现在AMPLab现已完成了阶段性任务：打造开源大材料剖析技能，接下来，他们将以新建立的实验室RISELab，处理大数据的下一个新问题。

新问题是什麽呢?从实验室的称号Real-time Intelligent Secure Execution，即可看出端倪。在上个阶段，AMPLab是从大数据批次材料处理技能，开展至大数据剖析技能，而下个阶段的RISELab，则要战胜即时材料处理的问题，开展出即时决议计划的使用。他们的方针是，研宣布比Spark的反响速度快100倍、输出快1000倍的新一代大数据技能，而且结合线上机器学习与更自动化的演算法，在保证材料加密安全与隐私，且不献身效能的情况下，从即时材猜中做即时决议计划。

未来6年RISELab能否达到方针，尚无人能知。但很必定的是，大数据的下一步，是以AI为导向的新一代大数据。