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Hadoop 2.0：大數(shù)據(jù)的新突破在即-數(shù)據(jù)分析師
2014-11-17
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Hadoop 2.0：大數(shù)據(jù)的新突破在即-CDA數(shù)據(jù)分析師


以往 Hadoop 似乎就是大數(shù)據(jù)的代名詞。不過最近隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的深入，大家已經(jīng)越來越傾向于僅僅把它看成是大數(shù)據(jù)的一個(gè)存儲(chǔ)工具了。


不過這并不一定就是壞事。把 Hadoop 當(dāng)作廉價(jià)有效的存儲(chǔ)正好是 Hadoop 下一階段演進(jìn)的的完美起點(diǎn)。今年夏天就要亮相的 Hadoop 2.0 將會(huì)令數(shù)據(jù)倉庫中的信息以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)池前所未有地容易訪問。

Hadoop大桶

自成為大數(shù)據(jù)工具以來，Hadoop 就是一個(gè)非常棒的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，但是需要開發(fā) Java 應(yīng)用來訪問數(shù)據(jù)的 MapReduce 學(xué)習(xí)起來卻比較困難。

當(dāng)然，還有別的辦法可以從 Hadoop 中獲取信息。Hbase數(shù)據(jù)是 Hadoop 的一部分，它可以讓用戶按照數(shù)據(jù)庫范式來處理數(shù)據(jù)。Hive數(shù)據(jù)倉庫則可以讓你用類 SQL 的 HiveSQL 查詢語言來創(chuàng)建查詢并轉(zhuǎn)化為 MapReduce 任務(wù)。不過 Hadoop 仍受限于單線程性。MapReduce 任務(wù)、Hive 查詢、Hbase 操作，等等，這些都要輪流進(jìn)行。


這就是許多大數(shù)據(jù)供應(yīng)商傾向于僅將 Hadoop 當(dāng)作數(shù)據(jù)容器的原因，為了提高效率，他們?cè)诖嘶A(chǔ)上再開發(fā)自己的工具來獲取或分析其中的數(shù)據(jù)。盡管把 Hadoop 形容為一個(gè)大桶很形象，但是 Hadoop 用戶當(dāng)中已經(jīng)有人把它看作是數(shù)據(jù)大湖甚至數(shù)據(jù)海洋了。不過光是規(guī)模大還是不行的，那些限制影響到了 Hadoop 的賣點(diǎn)。


Hadoop 的開發(fā)社區(qū)也意識(shí)到這個(gè)問題，隨著 Hadoop 即將迭代到新的版本，上述限制即將在很大程度上被解除。

YARN解決方案


在 Hadoop 2.0 發(fā)布經(jīng)理 Arun Murthy 看來，其最重要的變化是 MapReduce 框架升級(jí)為Apache YARN，這將擴(kuò)展 Hadoop 中可以應(yīng)用的軟件種類和應(yīng)用程度。Arun Murthy 本人就是 YARN 項(xiàng)目主管，他指出，Hadoop 1.0 和 2.0 的區(qū)別在于，前者所有的事情都是面向批處理的，而后者則允許多個(gè)應(yīng)用同時(shí)在內(nèi)部訪問數(shù)據(jù)。


相對(duì)于當(dāng)前 MapReduce 系統(tǒng)能處理的事情，把這些功能分開使得 Hadoop 集群資源的管理更加強(qiáng)大。其主要管理方式類似于操作系統(tǒng)對(duì)任務(wù)的處理，也就是說不再有一次一項(xiàng)操作的限制了。

有了 YARN，開發(fā)者就能夠直接在 Hadoop 內(nèi)部來開發(fā)應(yīng)用，而不是像許多第三方工具所做的那樣，在外面把數(shù)據(jù)篩選出來。

Murthy 稱，現(xiàn)在已經(jīng)有供應(yīng)商對(duì)在 YARN 框架內(nèi)開發(fā)應(yīng)用表現(xiàn)出興趣。Murthy 估計(jì)，Hadoop 2.0 的強(qiáng)力 beta 版有可能會(huì)在今年 6 月或 7 月推出，正式版則可能在 8 月發(fā)布。

如果 YARN 的確能履行其承諾的話，開發(fā)者將可以在原生的 Hadoop 平臺(tái)里方便地接觸到許多的數(shù)據(jù)大湖大海，令搜尋有用信息的任務(wù)更加流暢和便捷。屆時(shí)，大數(shù)據(jù)會(huì)變得更加有用、更加大眾化。

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