而在面对大数据业务时，笔者可以列出九个长久以来一直令人头痛的问题，时至今日它们依然存在着并困扰着无数用户。

大数据痛点一号：GPU编程仍未得到普及

CPU的使用成本仍然较为昂贵，至少与GPU相比要贵得多。如果我们能够面向GPU开发出更理想的执行标准以及更多表现出色的驱动程序，那么相信一个新的市场将由此诞生。就目前来讲，GPU的使用成本优势并没能得到很好的体现，这是因为我们难以针对其进行编程，而且几乎没办法在不建立特定模型的前提下完成这项任务。

这种情况类似于，有些人希望编写出类似于ODBC或者JDBC的代码来处理某些高强度工作，并说服AMD或者英伟达将业务着眼点放在显卡产品之外。假设我们原本已经习惯了使用Spark实现各类计算任务，而且压根不觉得这么做有什么问题; 但仿佛在一夜之间，其他人都开始构建所谓“GPGPU”集群，这自然会让我们有点措手不及之感。

不少技术人员都开始在这方面做出探索，但要想真正让成果实现市场化，我们至少需要搞定两大竞争对手——AMD以及英伟达，也许再加上英特尔。除非它们愿意联手合作，否则如果继续像现在这样把技术保密看作市场成功的实现途径，那么问题永远也找不到理想的答案。

大数据痛点二号: 多工作负载缩放

我们拥有Docker。我们拥有Yarn。我们还拥有Spark、Tez、MapReduce以及未来可能出现的一系列技术方案。我们还拥有多种资源池化实现工具，其中包含各类不同优先级及其它设定。如果大家选择部署一个Java war文件，则可以在PaaS上进行“自动伸缩”。但如果大家希望在Hadoop上实现同样的效果，那么情况就不太一样了。

再有，存储与处理体系之间的交互该如何处理?有时候大家需要以临时性方式对存储资源进行扩展与分发。笔者应该有能力运行自己的“月末统计”批量任务并将 Docker镜像自动部署到任意指定位置。而在笔者的任务完成之后，系统应当对其进行反部署，并将资源重新分配给其它工作负载。应用程序或者工作负载应该根本不需要在这方面浪费太多精力。

但目前这些要求尚无法实现。笔者希望大家习惯了编写Chef方案与脚本，因为这是达到以上目标的惟一办法。

大数据痛点三号: NoSQL部署更令人头痛

为什么笔者已经能够利用ssh与sudo将镜像导入Linux设备、为其指定Ambari并安装像Hadoop这样复杂度极高的项目，但却仍然需要在 MongoDB以及大部分其它数据库的部署工作中浪费时间与精力?当然，笔者也可以编写Chef自动化方案，但恕笔者仍对此无法认同。

大数据痛点四号：查询分析器/修复器

当初在使用JBoss的时候，笔者曾经对Hibernate以及后来的JPA/EJB3进行过大量调试。具体来讲，主要工作包括查看日志记录、找出存在n+1类查询的位置、将其纳入join并移除可能影响运行效果的糟糕缓存配置。

但有时候情况又完全相反：我们可以将每一套需要的表添加到系统当中，但其返回速度却慢得让人抓狂。有时候，笔者打算在复杂程度更高的系统之上查看 Oracle Enterprise Manager及其分析结果，但返回的报告却完全是一堆胡言乱语——这意味着其中存在问题。不过笔者可以同时着眼于两套始终共同协作的表，并据此找到分析当中存在的规律。笔者甚至考虑过利用编程方式解决问题。

而现在，每次对NoSQL系统进行调整时，笔者都会发现上述问题以不同形式表现出来：要么是跳转次数太多、要么是查询太过复杂，有时候我们的索引无法与 where子句(即范围合并)相匹配。简而言之，我们将大量精力投入到了糟糕或者复杂查询的优化当中，但除了开发者培训课程、我们似乎从来不会对这些查询本身提出质疑。这套系统似乎有种魔性，它同用户的关系类似于：“嘿，你发来了这些查询，笔者认为它们看起来应该像这样……”

好吧，笔者猜很多从业者都以完成这些本可以通过自动化方式实现的工作为生。必须承认，笔者很庆幸自己已经渡过了基层工作时期，再也不用为这些琐事烦恼了。

大数据痛点五号: 分布式代码优化

笔者估计Spark当中的大量小功能及小设定会带来第四点里提到的各类问题。在编译器方面，大家可以编写优化器来检测循环内的非依赖性操作，同时自动对其进行提取与并行化调整。笔者在分布式计算领域经常会见到这类情况。所谓“数据科学家”们编写出的Python代码相当垃圾，根本没办法有效进行问题分配，而且会造成大量不必要的内存浪费。在这种情况下，需要由技术从牛挺身而出，尝试理解前面那位“科学家”的想法并进行优化。

问题在于，上述状况几乎跟大家在编译原理书里看到的反而实例一模一样。笔者猜随着技术的不断发展，未来Zeppelin甚至是Spark本身会站出来帮助大家修复糟糕的代码，并保证其与集群顺畅协作。

大数据痛点六号：分布式名不副实

笔者得承认，笔者对Hadoop的第一印象就是在Hive当中输入select count(*) from somesmalltable。笔者觉得这种使用方式真的非常差劲。大家会发现其中存在问题，并意识到其分布效果并不理想。有些朋友甚至不必参考其它数据(例如行数)就能发现我们没办法实现负载分布。通常来讲，这些只是整体工作当中的一部分(例如查找表)，但无论我们实际使用的是Hive、Spark、 HDFS还是YARN，其都会首先假设所有问题都已经得到切实分发。其中部分工作需要尽可能避免被分发，因为这样能使其运行速度更快。最让笔者受不了的就是用select * from thousandrowtable这样的操作拖慢MapReduce任务的运行速度。

大数据痛点七号：机器学习映射

在具体实例当中，我们都能轻松分清集群化问题、聚类问题或者其它一些归类工作。但似乎没人愿意解决真正有难度的部分——对业务体系中的常见部分进行映射、描述问题并通过描述映射找到应当使用的具体算法。

除了金融行业之外，只有10%到30%的企业能够保持有不同于行业常规情况的特色——换言之，我们可以将销售、市场推广、库存、劳动力等因素映射至一套通用模型，而后描述出适合使用的算法。这项工作不仅会改变我们处理业务的方式，同时也能极大扩展市场的整体规模。我们可以将其视为一种面向大数据的设计模式，只不过其更多是在强调业务方面的内容。

大数据痛点八号：安全性

首先，为什么我们只能通过Kerberos实现单点登录?云Web环境之下根本没有类似于Kerberos的方案可用。

其次，厂商之间奇怪的竞争方式对Hadoop造成了极大的扭曲，而这对任何人都不是件好事。在涉及到基础性身份验证及授权层面时，我们不得不使用两套完全不同的堆栈，才能为Hadoop的全部组成部分提供安全性支持。加密方面的产品竞争笔者还可以理解(各类方案都在以更小、更快、更强为发展目标)，但无论是选择Ranger、Sentry或者是其它什么方案，为什么我们就不能拥有一套足以涵盖全部Hadoop项目的验证机制?公平地讲，大数据领域目前的状况比NoSQL还要糟糕; 随便拉来一家宣称“我们热爱开源”的企业都能在自己“企业级”专用版本的LDAP集成部分当中塞进几百行开源代码。

大数据痛点九号：提取、转换与加载

提取、转换与加载(简称ETL)可以说是每个大数据项目当中悄无声息的预算杀手。我们都很清楚自己到底需要利用大数据技术做些什么，但相较于将注意力集中在业务需求身上，现在我们首先得搞定Flume、Oozie、Pig、Sqoop以及Kettle等等。之所以面临这样的情况，是因为我们的原始数据往往处于混乱的状态。但真正令人惊讶的是，没有哪家厂商愿意拿出一套无缝化处理方案来。虽然解决这类问题没办法让你拿到诺贝尔奖，但却能够切实帮助到广大大数据技术用户。