数据科学家调查：受挫数据多样性，吐槽 Hadoop
经过无数权威媒体的反复轰炸，我们大致已经相信，数据科学家是21世纪最神秘最性感最多金的职业，他们是大数据时代数据炸弹的拆弹专家，企业数字化经营的发动机，他们的身价堪比NFL四分卫，而且，他们比昆仑山上的雪豹数量还少。 显然，数据科学家个个都是十八般数据分析武艺样样精通的绝世高手，但他们近来也有烦心事。不久前，开源数据库SciDB开发商Paradigm4进行的一项针对111名北美数据科学家的调查显示，71%的数据科学家认为数据来源的多样性（IT经理网记者此前曾与百度创始七剑客之一，酷我音乐CEO雷鸣讨论机器学习和大数据分析的最大挑战，他也认为是数据维度），而不是数据总量构成其职业最大威胁和挑战。 值得注意的是，只有48%的受访数据科学家表示他们在工作中曾使用过Hadoop或者Spark，高达76%的数据科学家抱怨Hadoop太慢，编程速度过慢，以及其他一些局限性。（参考阅读：Hadoop真特么难用） 虽然Hadoop口碑不佳，但是有接近半数的数据科学家表示很难将数据存入传统关系数据库表中。Nexedi的首席执行官Jean-Paul Smets在接受IT经理网采访时也曾指出，大数据的真正难...
