技术与商业案例解读
徐飞
华为云资深总监，大数据专家
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开篇词 | 突破技术思维，站在商业的角度看问题
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001 | 西雅图IT公司之RealNetworks：一个帝国的兴衰（上）
002 | 西雅图IT公司之RealNetworks：一个帝国的兴衰（下）
003 | 以RealNetworks为例，谈谈初创公司如何应对巨头碾压
004 | 可视化分析鼻祖Tableau
005 | 从Tableau上市，看学术界和工业界人士创业
006 | 在线旅游帝国Expedia崛起的背后
007 | 房产经纪的颠覆者Redfin：在“传统”与“现代”间徘徊
008 | 房产经纪的“协作者”Zillow：一个地产数据平台
009 | 颠覆还是协作，房地产市场上Redfin和Zillow的抉择
010 | 应用交付网络大厂F5：“一招鲜”之殇
011 | 在线差旅报销鼻祖Concur：在转型中获得发展
012 | 漫谈企业转型：在市场变迁中寻找生机
013 | 克雷公司沉浮录：行走在超级计算机市场
014 | “单一化”的隐忧：从克雷公司看“一条腿走路”
015 | Halo的开发者Bungie：与微软的聚散
016 | “卖身”须谨慎：创业公司面临的抉择
017 | 亚马逊领导力准则之要有硬骨头
018 | 亚马逊领导力准则之决策正确
019 | 亚马逊领导力准则之客户至尚
020 | 亚马逊领导力准则之勤俭节约
021 | 亚马逊领导力准则之主人翁精神
022 | 亚马逊领导力准则之选贤育能
023 | 亚马逊领导力准则之最高标准
024 | 亚马逊领导力准则之创新简化
025 | 亚马逊领导力准则之崇尚行动
026 | 亚马逊领导力准则之远见卓识
027 | 亚马逊领导力准则之好奇求知与赢得信任
028 | 亚马逊领导力准则之刨根问底与达成业绩
029 | 智能音箱的战斗：亚马逊的硬件路
030 | 智能音箱的战斗：Echo攻城略地
031 | 智能音箱的战斗：语音助手Alexa
032 | 智能音箱的战斗：谷歌的杀入
033 | 智能音箱的战斗：亚马逊的战略布局
034 | 智能音箱的战斗：巨头纷纷入场
035 | 智能音箱的战斗：白马非马
036 | 如何透过一个领域去联合分析多家企业？
037 | 管中窥豹之从面试看企业文化：微软
038 | 管中窥豹之从面试看企业文化：亚马逊
039 | 管中窥豹之从面试看企业文化：谷歌
040 | 管中窥豹之从面试看企业文化：甲骨文
041 | 管中窥豹之从面试看企业文化：Facebook
042 | 透过企业用人之道看企业发展
043 | 办公软件的战斗：开篇
044 | VisiCalc：第一个电子表格软件的诞生
045 | WordStar：第一个字处理软件的故事
046 | 微软：办公软件战场的螳螂
047 | WordPerfect：字处理软件的新秀
048 | Lotus 1-2-3：莲花公司的电子表格帝国
049 | 红狮会战：微软的反击
050 | 大杀器Lotus Notes 和被收购的莲花公司
051 | 无敌寂寞的微软之为创新而创新
052 | 办公软件的新时代：微软和谷歌的战斗
053 | 异军突起的Slack
054 | 办公软件战斗的启示：内忧总是强于外患
055 | 办公软件战斗的启示：敌人的出现常常出其不意
056 | 半条命的Dota帝国Valve：半条命
057 | 半条命的Dota帝国Valve：Steam平台
058 | 半条命的Dota帝国Valve：Dota 2
059 | 半条命的Dota帝国Valve：无领导管理
060 | 半条命的Dota帝国Valve：虚拟现实
061 | Gabe Newell：Valve帝国制度的利弊
062 | 文档数据库的缔造者MongoDB（上）
063 | 文档数据库的缔造者MongoDB（下）
064 | 以MongoDB为例，看基础架构类产品创业
065 | 直面MongoDB，谈微软的NoSQL战略
066 | Hadoop三国之魏国Cloudera
067 | Hadoop三国之吴国MapR
068 | Hadoop三国之蜀国Hortonworks
069 | Hadoop及其发行商的未来
070 | 谷歌的大数据路：从“三驾马车”到一无所有
071 | 谷歌的大数据路：一场影响深远的论战
072 | 谷歌的大数据路：谷歌的“黑科技”
073 | 如何读懂类似谷歌“三驾马车”这样的技术论文？
074 | 雅虎：大数据领域的“活雷锋”
075 | IBM的大数据路之起早贪黑赶了晚集
076 | 社交公司们的大数据贡献
077 | 微软的大数据发展史：微软硅谷研究院
078 | 微软的大数据发展史：必应的Cosmos
079 | 微软的大数据发展史：Azure的大数据发展
080 | 亚马逊的大数据故事：从先驱者到插管吸血开源
081 | 亚马逊的大数据故事：创新和拿来并存的云服务
082 | 阿里巴巴的大数据故事：数据分析平台发展史
083 | 阿里巴巴的大数据故事：流计算引擎发展史
084 | 大公司的大数据战略得失：自建轮子成本高
085 | 大公司的大数据战略得失：抱团取暖难敌插管吸血者
086 | Palantir：神秘的大数据独角兽
087| Splunk：机器大数据的分析帝国
088 | Confluent：在Kafka上飞驰的数据交换者
089 | Powerset：HBase的老东家
090 | Cassandra和DataStax的故事
091 | Databricks之Spark的数据金砖王国
092 | Data Artisans：浴火重生的新一代大数据计算引擎Flink
093 | Dremio:在Drill和Arrow上的大数据公司
094 | Imply：基于Druid的大数据分析公司
095 | Kyligence：阿帕奇麒麟背后的大数据公司
096 | Snowflake:云端的弹性数据仓库
097 | TiDB：一个国产新数据库的创业故事
098 | 大数据创业公司的前景：红海创业多艰辛
099 | 如何通过企业技术积累去分析一家企业？
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068 | Hadoop三国之蜀国Hortonworks
徐飞 2018-03-09
我把 Hortonworks 类比为“蜀国”，主要有两个原因：一是它也算正统出身，是原来雅虎里面写 Hadoop 的那个团队被剥离以后成立的；二是“蜀中无大将，廖化作先锋”，Hortonworks 和其他公司比起来，真是没什么大神。Cloudera 有 Hadoop 的创始人在，MapR 的 CTO 精通文件系统，而 Hortonworks 缺了一个标杆式的人物。
Hortonworks 的起源要追溯到 2011 年，那年雅虎决定将 Hadoop 团队拆分出去，与人合资成立一家新公司。
我想，这在很大程度上是因为雅虎一直是 Hadoop 源代码的最大贡献者，而 Cloudera 则拿着雅虎的源代码赚钱。雅虎里面做 Hadoop 的人看着对方发财，心里肯定很不爽，起了单干的雄心壮志，这是可以理解的。
主导这次拆分的人是埃里克 · 巴尔德施维勒（Eric Baldeschwieler），他当年也是雅虎 Hadoop 软件开发副总裁，掌管了整个 Hadoop 团队。拆分后，他先后就任 Hortonworks 公司的 CEO 和 CTO。下台以后的他很久没有再找一份正式的工作，而是以投资人和导师的身份混迹于硅谷的 IT 圈。直到最近，他终于去了亚马逊旗下的子公司 A9 做了搜索部门的一把手。
这个埃里克就是那个当年和道格 · 卡丁（Doug Cutting）不和的人，他在一定程度上导致了卡丁决定离开雅虎，加盟 Cloudera。后来卡丁发达了，埃里克“没落”了，所谓人生起伏莫过于此，不知道两位相见是否会感触良多。
Hortonworks 早年赚钱很困难。竞争对手 Cloudera 不但先一步进入了市场，挖到了 Hadoop 的精神领袖，而且更重要的是，很早就开始专注于一些企业需求，包括权限管理、资源管理，以及对用户行为的监督等企业级应用的必需品。这些东西当然一部分被 Cloudera 给贡献进了 Hadoop，但另外一部分则成为了 Cloudera 收费的 Cloudera Manager。
而写了 Hadoop 大部分程序的 Hortonworks 没有这个觉悟，他们认为“开源”就是好的。这个公司从一开始就打出口号：我们的东西 100% 是开源的。
“100% 开源”这件事到底好不好，就是“仁者见仁，智者见智”的事了。但是不可否认，既然是“100% 开源”的，那么其他人也很容易就能组个局，就可以卖自己的 Hadoop 了，为什么非要用 Hortonworks 的呢？事实上这事情英特尔干过，Oracle 想过。
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精选留言(5)
caohuan公司 没大将，没能抱大腿，有没有搞事，没特色，既开源 又不主导，也没有商业化套件，导致 小二黑过年，一年不如一年，请教徐飞老师，这句顺口溜 出自那个地方。2018-11-30 6
方得始终Cloudera和Hortonworks今天刚宣布合并了。会不会再上演一场"三国归晋"，我们拭目以待2018-10-04 2
Panda天下大势，分久必合合久必分。最后会大一统2018-12-28 1
self-disciplinehort好似小品演员一般2019-09-30
Will现在市值hortonworks 17.5亿，Cloudera25亿。各自的发展方向又有了不同。飞哥再谈谈现在的看法？2018-10-04
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