如今，Apache的Hadoop技术在帮助企业管理海量数据的过程中变得越来越重要。包括NASA（美国国家航空航天局）、Twitter和Netflix等用户对这一开源分布式计算平台的依赖性越来越大。Hadoop作为一种处理大数据的机制已经获得了越来越多的支持。因为企业计算机系统中的数据量正在快速增长，企业开始尝试从这些海量数据中获取派生价值。由于认识到Hadoop的巨大潜力，更多的用户在使用现有Hadoop平台技术的同时，着手研发自有的技术，以对Hadoop堆栈进行补充。
Hadoop的使用现状
NASA希望Hadoop能够处理众多项目中的庞大数据，例如SKA（平方千米阵列）星空图像。这些图像在未来十年内的生成速度将达到700TB/秒。NASA的高级计算机专家Chris Mattmann表示，包括Hadoop在内的数据系统和Apache OODT（面向对象的数据技术）等技术将用于应对这些海量数据负载。
Twitter的数据专家Oscar Boykin说：“Twitter是Hadoop的大客户。所有向用户提供定制化推荐的相关产品都在一定程度上与Hadoop进行着互动。”这家公司使用Hadoop的时间已经有四年了，并且研发了Scalding。Scalding是一款Scala库，旨在让编写Hadoop MapReduce的工作变得更加容易。该产品建立在Cascading Java库的顶层，这样做的目的是对Hadoop的复杂性进行概括。
Hadoop的子项目包括MapReduce、HDFS（Hadoop分布式文件系统）和Common。MapReduce是用于处理计算集群上大型数据集的软件框架，HDFS提供了对应用数据的高速访问，Common则为支持其他Hadoop子项目提供了一些实用工具。
电影租赁服务商Netflix已经开始使用用于配置管理的Hadoop相关技术——Apache ZooKeeper。Netflix的高级平台工程师Jordan Zimmerman说：“我们在分布式锁、部分队列排列和领导人选举等所有类型的工作中都使用了这种技术，以优化服务活动。我们针对ZooKeeper开发了一个开源客户端，我们称其为Curator。这个客户端作为一个开发者库与ZooKeeper相连。”
Tagged的高级数据工程师Rich McKinley则表示，Tagged社交网络正在使用Hadoop技术用于数据分析，处理每天所生成的接近0.5个太字节的新数据。Hadoop还正在被用于Greenplum数据库容量之外的任务中。目前Tagged仍然在使用Greenplum数据库。McKinley说：“我们希望仅通过扩展让Hadoop做更多的工作。”
尽管大家都在称赞Hadoop，但是部分用户认为仍然有一些问题需要解决。比方说，Hadoop在可靠性和工作追踪上的不足。Tagged的McKinley指出了Hadoop在延时上存在的问题。“获得数据的时间应该非常快，然而每个人最大的抱怨就是它进行查询时的延迟太高。” McKinley说。Tagged目前正在使用另一个Hadoop派生项目Apache Hive进行查询。他说：“Hadoop需要花上数分钟才能给出结果，而Greenplum给出结果只需要几秒钟。但是与Greenplum相比，Hadoop更加便宜。”
Hadoop 2.0蓄势待发
Hadoop 1.0在2011年被推出，其拥有通过Kerberos（麻省理工学院开发的安全认证系统）的高强度安全认证，支持HBase数据库。对于即将推出的新版本，HortonWorks的CTO Eric Baldeschwieler提供了一个包括2.0版本在内的Hadoop技术发展路线图。（HortonWorks公司是Apache Hadoop的主要资助者之一）。
Hadoop 2.0版本在2012年年初进入测试阶段。Baldeschwieler表示：“在这一版本中，MapReduce层进行了部分重写，所有的存储逻辑和HDFS均进行了彻底重写。”Hadoop 2.0技术改进的重点放在了利用Yarn（下一代MapReduce）和众多功能进行扩展与创新方面。Yarn将允许用户添加自己的计算模型，这样一来，用户就不用必须使用MapReduce了。“我们希望，社区能够发现更多使用Hadoop的新方法，期待的用法包括实时应用和机器学习算法。而可扩展性、插接式存储也在规划之中。”Baldeschwieler说。据悉，Hadoop 2.0的公布发行版本预计将在2012年年内推出。