如何挑選合適的大數(shù)據(jù)或Hadoop平臺_數(shù)據(jù)分析師

今年，大數(shù)據(jù)在很多公司都成為相關(guān)話題。雖然沒有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的定義來解釋何為 “大數(shù)據(jù)”，但在處理大數(shù)據(jù)上，Hadoop已經(jīng)成為事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)。IBM、Oracle、SAP、甚至Microsoft等幾乎所有的大型軟件提供商都采用了Hadoop。然而，當(dāng)你已經(jīng)決定要使用Hadoop來處理大數(shù)據(jù)時(shí)，首先碰到的問題就是如何開始以及選擇哪一種產(chǎn)品。你有多種選擇來安裝Hadoop的一個(gè)版本并實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)處理。本文討論了不同的選擇，并推薦了每種選擇的適用場合。

Hadoop平臺的多種選擇

下圖展示了Hadoop平臺的多種選擇。你可以只安裝Apache 發(fā)布版本，或從不同提供商所提供的幾個(gè)發(fā)行版本中選擇一個(gè)，或決定使用某個(gè)大數(shù)據(jù)套件。每個(gè)發(fā)行版本都包含有Apache Hadoop，而幾乎每個(gè)大數(shù)據(jù)套件都包含或使用了一個(gè)發(fā)行版本，理解這一點(diǎn)是很重要的。

下面我們首先從Apache Hadoop開始來好好看看每種選擇。

Apache Hadoop

Apache Hadoop項(xiàng)目的目前版本（2.0版）含有以下模塊：

• Hadoop通用模塊：支持其他Hadoop模塊的通用工具集。
• Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）：支持對應(yīng)用數(shù)據(jù)高吞吐量訪問的分布式文件系統(tǒng)。
• Hadoop YARN：用于作業(yè)調(diào)度和集群資源管理的框架。
• Hadoop MapReduce：基于YARN的大數(shù)據(jù)并行處理系統(tǒng)。

在本地系統(tǒng)上獨(dú)立安裝Apache Hadoop是非常容易的（只需解壓縮并設(shè)置某些環(huán)境變量，然后就可以開始使用了）。但是這只合適于入門和做一些基本的教程學(xué)習(xí)。

如果你想在一個(gè)或多個(gè)“真正的節(jié)點(diǎn)”上安裝Apache Hadoop，那就復(fù)雜多了。

問題1：復(fù)雜的集群設(shè)置

你可以使用偽分布式模式在單個(gè)節(jié)點(diǎn)上模擬多節(jié)點(diǎn)的安裝。你可以在單臺服務(wù)器上模擬在多臺不同服務(wù)器上的安裝。就算是在該模式下，你也要做大量的配置工作。如果你想設(shè)置一個(gè)由幾個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的集群，毫無疑問，該過程就變得更為復(fù)雜了。要是你是一個(gè)新手管理員，那么你就不得不在用戶權(quán)限、訪問權(quán)限等諸如此類的問題中痛苦掙扎。

問題2： Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的使用

在Apache中，所有項(xiàng)目之間都是相互獨(dú)立的。這是很好的一點(diǎn)！不過Hadoop生態(tài)系統(tǒng)除了包含Hadoop外，還包含了很多其他Apache項(xiàng)目：

• Pig：分析大數(shù)據(jù)集的一個(gè)平臺，該平臺由一種表達(dá)數(shù)據(jù)分析程序的高級語言和對這些程序進(jìn)行評估的基礎(chǔ)設(shè)施一起組成。
• Hive：用于Hadoop的一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，它提供了類似于SQL的查詢語言，通過使用該語言，可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)匯總，特定查詢以及分析存放在Hadoop兼容文件系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)。
• Hbase：一種分布的、可伸縮的、大數(shù)據(jù)儲存庫，支持隨機(jī)、實(shí)時(shí)讀/寫訪問。
• Sqoop：為高效傳輸批量數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的一種工具，其用于Apache Hadoop和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)儲存庫如關(guān)系數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)傳輸。
• Flume：一種分布式的、可靠的、可用的服務(wù)，其用于高效地搜集、匯總、移動(dòng)大量日志數(shù)據(jù)。
• ZooKeeper：一種集中服務(wù)，其用于維護(hù)配置信息，命名，提供分布式同步，以及提供分組服務(wù)。

還有其他一些項(xiàng)目。

你需要安裝這些項(xiàng)目，并手動(dòng)地將它們集成到Hadoop中。

你需要自己留意不同的版本和發(fā)布版本。不幸的是，不是所有的版本都能在一起完美地運(yùn)行起來。你要自己比較發(fā)布說明并找出解決之道。Hadoop提供了眾多的不同版本、分支、特性等等。跟你從其他項(xiàng)目了解的1.0、1.1、2.0這些版本號不同，Hadoop的版本可遠(yuǎn)沒這么簡單。如果你想更進(jìn)一步了解關(guān)于“Hadoop版本地獄”的細(xì)節(jié)，請閱讀“大象的家譜（Genealogy of elephants）”一文。

問題3：商業(yè)支持

Apache Hadoop只是一個(gè)開源項(xiàng)目。這當(dāng)然有很多益處。你可以訪問和更改源碼。實(shí)際上有些公司使用并擴(kuò)展了基礎(chǔ)代碼，還添加了新的特性。很多討論、文章、博客和郵件列表中都提供了大量信息。

然而，真正的問題是如何獲取像Apache Hadoop這樣的開源項(xiàng)目的商業(yè)支持。公司通常只是為自己的產(chǎn)品提供支持，而不會(huì)為開源項(xiàng)目提供支持（不光是Hadoop項(xiàng)目，所有開源項(xiàng)目都面臨這樣的問題）。

何時(shí)使用Apache Hadoop

由于在本地系統(tǒng)上，只需10分鐘左右就可完成其獨(dú)立安裝，所以Apache Hadoop很適合于第一次嘗試。你可以試試WordCount示例（這是Hadoop的“hello world”示例），并瀏覽部分MapReduce的Java代碼 。

如果你并不想使用一個(gè)“真正的”Hadoop發(fā)行版本（請看下一節(jié)）的話，那么選擇Apache Hadoop也是正確的。然而，我沒有理由不去使用Hadoop的一個(gè)發(fā)行版本——因?yàn)樗鼈円灿忻赓M(fèi)的、非商業(yè)版。

所以，對于真正的Hadoop項(xiàng)目來說，我強(qiáng)烈推薦使用一個(gè)Hadoop的發(fā)行版本來代替Apache Hadoop。下一節(jié)將會(huì)說明這種選擇的優(yōu)點(diǎn)。

Hadoop發(fā)行版本

Hadoop發(fā)行版本解決了在上一節(jié)中所提到的問題。發(fā)行版本提供商的商業(yè)模型百分之百地依賴于自己的發(fā)行版本。他們提供打包、工具和商業(yè)支持。而這些不僅極大地簡化了開發(fā)，而且也極大地簡化了操作。

Hadoop發(fā)行版本將Hadoop生態(tài)系統(tǒng)所包含的不同項(xiàng)目打包在一起。這就確保了所有使用到的版本都可以順當(dāng)?shù)卦谝黄鸸ぷ?。發(fā)行版本會(huì)定期發(fā)布，它包含了不同項(xiàng)目的版本更新。

發(fā)行版本的提供商在打包之上還提供了用于部署、管理和監(jiān)控Hadoop集群的圖形化工具。采用這種方式，可以更容易地設(shè)置、管理和監(jiān)控復(fù)雜集群。節(jié)省了大量工作。

正如上節(jié)所提到的，獲取普通Apache Hadoop項(xiàng)目的商業(yè)支持是很艱難的，而提供商卻為自己的Hadoop發(fā)行版本提供了商業(yè)支持。

Hadoop發(fā)行版本提供商

目前，除了Apache Hadoop外， HortonWorks、Cloudera和MapR三駕馬車在發(fā)布版本上差不多齊頭并進(jìn)。雖然，在此期間也出現(xiàn)了其他的Hadoop發(fā)行版本。比如EMC公司的Pivotal HD、IBM的InfoSphere BigInsights。通過Amazon Elastic MapReduce（EMR），Amazon甚至在其云上提供了一個(gè)托管的、預(yù)配置的解決方案。

雖然很多別的軟件提供商沒有開發(fā)自己的Hadoop發(fā)行版本，但它們和某一個(gè)發(fā)行版本提供商相互合作。舉例來說，Microsoft和Hortonworks相互合作，特別是合作將Apache Hadoop引入到Windows Server操作系統(tǒng)和Windows Azure云服務(wù)中。另外一個(gè)例子是，Oracle通過將自己的軟硬件與Cloudera的Hadoop發(fā)行版本結(jié)合到一起，提供一個(gè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品。而像SAP、Talend這樣的軟件提供商則同時(shí)支持幾個(gè)不同的發(fā)行版本。

如何選擇合適的Hadoop發(fā)行版本？

本文不會(huì)評估各個(gè)Hadoop的發(fā)行版本。然而，下面會(huì)簡短地介紹下主要的發(fā)行版本提供商。在不同的發(fā)行版本之間一般只有一些細(xì)微的差別，而提供商則將這些差別視為秘訣和自己產(chǎn)品的與眾不同之處。下面的列表解釋了這些差別：

• Cloudera：最成型的發(fā)行版本，擁有最多的部署案例。提供強(qiáng)大的部署、管理和監(jiān)控工具。Cloudera開發(fā)并貢獻(xiàn)了可實(shí)時(shí)處理大數(shù)據(jù)的Impala項(xiàng)目。
• Hortonworks：不擁有任何私有（非開源）修改地使用了100%開源Apache Hadoop的唯一提供商。Hortonworks是第一家使用了Apache HCatalog的元數(shù)據(jù)服務(wù)特性的提供商。并且，它們的Stinger開創(chuàng)性地極大地優(yōu)化了Hive項(xiàng)目。Hortonworks為入門提供了一個(gè)非常好的，易于使用的沙盒。Hortonworks開發(fā)了很多增強(qiáng)特性并提交至核心主干，這使得Apache Hadoop能夠在包括Windows Server和Windows Azure在內(nèi)的Microsft Windows平臺上本地運(yùn)行。
• MapR：與競爭者相比，它使用了一些不同的概念，特別是為了獲取更好的性能和易用性而支持本地Unix文件系統(tǒng)而不是HDFS（使用非開源的組件）?？梢允褂帽镜豒nix命令來代替Hadoop命令。除此之外，MapR還憑借諸如快照、鏡像或有狀態(tài)的故障恢復(fù)之類的高可用性特性來與其他競爭者相區(qū)別。該公司也領(lǐng)導(dǎo)著Apache Drill項(xiàng)目，本項(xiàng)目是Google的Dremel的開源項(xiàng)目的重新實(shí)現(xiàn)，目的是在Hadoop數(shù)據(jù)上執(zhí)行類似SQL的查詢以提供實(shí)時(shí)處理。
• Amazon Elastic Map Reduce（EMR）：區(qū)別于其他提供商的是，這是一個(gè)托管的解決方案，其運(yùn)行在由Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）和Amzon Simple Strorage Service（Amzon S3）組成的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施之上。除了Amazon的發(fā)行版本之外，你也可以在EMR上使用MapR。臨時(shí)集群是主要的使用情形。如果你需要一次性的或不常見的大數(shù)據(jù)處理，EMR可能會(huì)為你節(jié)省大筆開支。然而，這也存在不利之處。其只包含了Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中Pig和Hive項(xiàng)目，在默認(rèn)情況下不包含其他很多項(xiàng)目。并且，EMR是高度優(yōu)化成與S3中的數(shù)據(jù)一起工作的，這種方式會(huì)有較高的延時(shí)并且不會(huì)定位位于你的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)。所以處于EMR上的文件IO相比于你自己的Hadoop集群或你的私有EC2集群來說會(huì)慢很多，并有更大的延時(shí)。

上面的發(fā)行版本都能靈活地單獨(dú)使用或是與不同的大數(shù)據(jù)套件組合使用。而這期間出現(xiàn)的一些其它的發(fā)行版本則不夠靈活，會(huì)將你綁定至特定的軟件棧和（或）硬件棧。比如EMC的Pivotal HD原生地融合了Greenplum的分析數(shù)據(jù)庫，目的是為了在Hadoop，或Intel的Apache Hadoop發(fā)行版本之上提供實(shí)時(shí)SQL查詢和卓越的性能，Intel的Apache Hadoop發(fā)行版本為固態(tài)驅(qū)動(dòng)器進(jìn)行了優(yōu)化，這是其他Hadoop公司目前還沒有的做法。

所以，如果你的企業(yè)已經(jīng)有了特定的供應(yīng)方案棧，則一定要核查它支持哪個(gè)Hadoop發(fā)行版本。比如，如果你使用了Greeplum數(shù)據(jù)庫，那么Pivotal就可能是一個(gè)完美的選擇，而在其他情況下，可能更適合采取更加靈活的解決方案。例如，如果你已經(jīng)使用了Talend ESB，并且你想使用TalenD Big Data來啟動(dòng)你的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，那么你可以選擇你心儀的Hadoop發(fā)行版本，因?yàn)門alend并不依賴于Hadoop發(fā)行版本的某個(gè)特定提供商。

為了做出正確的選擇，請了解各個(gè)發(fā)行版本的概念并進(jìn)行試用。請查證所提供的工具并分析企業(yè)版加上商業(yè)支持的總費(fèi)用。在這之后，你就可以決定哪個(gè)發(fā)行版本是適合自己的。

何時(shí)使用Hadoop發(fā)行版本？

由于發(fā)行版本具有打包、工具和商業(yè)支持這些優(yōu)點(diǎn)，所以在絕大多數(shù)使用情形下都應(yīng)使用Hadoop的發(fā)行版本。使用普通的（原文為plan，應(yīng)為plain）Apache Hadoop發(fā)布版本并在此基礎(chǔ)之上構(gòu)建自己的發(fā)行版本的情況是極少見的。你會(huì)要自己測試打包，構(gòu)建自己的工具，并自己動(dòng)手寫補(bǔ)丁。其他一些人已經(jīng)遇到了你將會(huì)遇到的同樣問題。所以，請確信你有很好的理由不使用Hadoop發(fā)行版本。

然而，就算是Hadoop發(fā)行版本也需要付出很大的努力。你還是需要為自己的MapReduce作業(yè)編寫大量代碼，并將你所有的不同數(shù)據(jù)源集成到Hadoop中。而這就是大數(shù)據(jù)套件的切入點(diǎn)。

大數(shù)據(jù)套件

你可以在Apache Hadoop或Hadoop發(fā)行版本之上使用一個(gè)大數(shù)據(jù)套件。大數(shù)據(jù)套件通常支持多個(gè)不同的Hadoop發(fā)行版本。然而，某些提供商實(shí)現(xiàn)了自己的Hadoop解決方案。無論哪種方式，大數(shù)據(jù)套件為了處理大數(shù)據(jù)而在發(fā)行版本上增加了幾個(gè)更進(jìn)一步的特性：

• 工具：通常，大數(shù)據(jù)套件是建立像Eclipse之類的IDE之上。附加插件方便了大數(shù)據(jù)應(yīng)用的開發(fā)。你可以在自己熟悉的開發(fā)環(huán)境之內(nèi)創(chuàng)建、構(gòu)建并部署大數(shù)據(jù)服務(wù)。
• 建模：Apache Hadoop或Hadoop發(fā)行版本為Hadoop集群提供了基礎(chǔ)設(shè)施。然而，你仍然要寫一大堆很復(fù)雜的代碼來構(gòu)建自己的MapReduce程序。你可以使用普通的Java來編寫這些代碼，或者你也可以那些已經(jīng)優(yōu)化好的語言，比如PigLatin或Hive查詢語言（HQL），它們生成MapReduce代碼。大數(shù)據(jù)套件提供了圖形化的工具來為你的大數(shù)據(jù)服務(wù)進(jìn)行建模。所有需要的代碼都是自動(dòng)生成的。你只用配置你的作業(yè)（即定義某些參數(shù)）。這樣實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)作業(yè)變得更容易和更有效率。
• 代碼生成：生成所有的代碼。你不用編寫、調(diào)試、分析和優(yōu)化你的MapReduce代碼。
• 調(diào)度：需要調(diào)度和監(jiān)控大數(shù)據(jù)作業(yè)的執(zhí)行。你無需為了調(diào)度而編寫cron作業(yè)或是其他代碼。你可以很容易地使用大數(shù)據(jù)套件來定義和管理執(zhí)行計(jì)劃。
• 集成：Hadoop需要集成所有不同類技術(shù)和產(chǎn)品的數(shù)據(jù)。除了文件和SQL數(shù)據(jù)庫之外，你還要集成NoSQL數(shù)據(jù)庫、諸如Twitter或Facebook這樣的社交媒體、來自消息中間件的消息、或者來自類似于Salesforce或SAP的B2B產(chǎn)品的數(shù)據(jù)。通過提供從不同接口到Hadoop和后端的眾多連接器，大數(shù)據(jù)套件為集成提供了很多幫助。你不用手工編寫連接代碼，你只需使用圖形化的工具來集成并映射所有這些數(shù)據(jù)。集成能力通常也具有數(shù)據(jù)質(zhì)量特性，比如數(shù)據(jù)清洗以提高導(dǎo)入數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

大數(shù)據(jù)套件提供商

大數(shù)據(jù)套件的數(shù)目在持續(xù)增長。你可以在幾個(gè)開源和專有提供商之間選擇。像IBM、Oracle、Microsoft等這樣的大部分大軟件提供商將某一類的大數(shù)據(jù)套件集成到自己的軟件產(chǎn)品組合中。而絕大多數(shù)的這些廠商僅只支持某一個(gè)Hadoop發(fā)行版本，要么是自己的，要么和某個(gè)Hadoop發(fā)行版本提供商合作。

從另外一方面來看，還有專注于數(shù)據(jù)處理的提供商可供選擇。它們提供的產(chǎn)品可用于數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)質(zhì)量、企業(yè)服務(wù)總線、業(yè)務(wù)流程管理和更進(jìn)一步的集成組件。既有像Informatica這樣的專有提供商，也有Talend或Pentaho這樣的開源提供商。某些提供商不只支持某一個(gè)Hadoop發(fā)行版本，而是同時(shí)支持很多的。比如，就在撰寫本文的時(shí)刻，Talend就可以和Apache Hadoop、Cloudera、Hortonworks、MapR、Amazon Elastic MapReduce或某個(gè)定制的自創(chuàng)發(fā)行版本（如使用EMC的Pivotal HD）一起使用。

如何選擇合適的大數(shù)據(jù)套件？

本文不會(huì)評估各個(gè)大數(shù)據(jù)套件。當(dāng)你選擇大數(shù)據(jù)套件時(shí)，應(yīng)考慮幾個(gè)方面。下面這些應(yīng)該可以幫助你為自己的大數(shù)據(jù)問題作出合適的抉擇：

• 簡單性：親自試用大數(shù)據(jù)套件。這也就意味著：安裝它，將它連接到你的Hadoop安裝，集成你的不同接口（文件、數(shù)據(jù)庫、B2B等等），并最終建模、部署、執(zhí)行一些大數(shù)據(jù)作業(yè)。自己來了解使用大數(shù)據(jù)套件的容易程度——僅讓某個(gè)提供商的顧問來為你展示它是如何工作是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。親自做一個(gè)概念驗(yàn)證。
• 廣泛性：是否該大數(shù)據(jù)套件支持廣泛使用的開源標(biāo)準(zhǔn)——不只是Hadoop和它的生態(tài)系統(tǒng)，還有通過SOAP和REST web服務(wù)的數(shù)據(jù)集成等等。它是否開源，并能根據(jù)你的特定問題易于改變或擴(kuò)展？是否存在一個(gè)含有文檔、論壇、博客和交流會(huì)的大社區(qū)？
• 特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的發(fā)行版本（如果你已經(jīng)使用了某一個(gè)）？你想要使用的Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的所有部分？你想要集成的所有接口、技術(shù)、產(chǎn)品？請注意過多的特性可能會(huì)大大增加復(fù)雜性和費(fèi)用。所以請查證你是否真正需要一個(gè)非常重量級的解決方案。是否你真的需要它的所有特性？
• 陷阱：請注意某些陷阱。某些大數(shù)據(jù)套件采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的付費(fèi)方式（“數(shù)據(jù)稅”），也就是說，你得為自己處理的每個(gè)數(shù)據(jù)行付費(fèi)。因?yàn)槲覀兪窃谡務(wù)摯髷?shù)據(jù)，所以這會(huì)變得非常昂貴。并不是所有的大數(shù)據(jù)套件都會(huì)生成本地Apache Hadoop代碼，通常要在每個(gè)Hadoop集群的服務(wù)器上安裝一個(gè)私有引擎，而這樣就會(huì)解除對于軟件提供商的獨(dú)立性。還要考慮你使用大數(shù)據(jù)套件真正想做的事情。某些解決方案僅支持將Hadoop用于ETL來填充數(shù)據(jù)至數(shù)據(jù)倉庫，而其他一些解決方案還提供了諸如后處理、轉(zhuǎn)換或Hadoop集群上的大數(shù)據(jù)分析。ETL僅是Apache Hadoop和其生態(tài)系統(tǒng)的一種使用情形。
• 決策樹：框架vs.發(fā)行版本vs.套件

現(xiàn)在，你了解了Hadoop不同選擇之間的差異。最后， 讓我們總結(jié)并討論選擇Apache Hadoop框架、Hadoop發(fā)行版本或大數(shù)據(jù)套件的場合。

下面的“決策樹”將幫助你選擇合適的一種：

Apache：

1. 學(xué)習(xí)并理解底層細(xì)節(jié)？
2. 專家？自己選擇和配置？

發(fā)行版本：

1. 容易的設(shè)置？
2. 初學(xué)（新手）？
3. 部署工具？
4. 需要商業(yè)支持？

大數(shù)據(jù)套件：

1. 不同數(shù)據(jù)源集成？
2. 需要商業(yè)支持？
3. 代碼生成？
4. 大數(shù)據(jù)作業(yè)的圖形化調(diào)度？
5. 實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)處理（集成、操作、分析）？

結(jié)論

Hadoop安裝有好幾種選擇。你可以只使用Apache Hadoop項(xiàng)目并從Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中創(chuàng)建自己的發(fā)行版本。像Cloudera、Hortonworks或MapR這樣的Hadoop發(fā)行版本提供商為了減少用戶需要付出的工作，在Apache Hadoop之上添加了如工具、商業(yè)支持等特性。在Hadoop發(fā)行版本之上，為了使用如建模、代碼生成、大數(shù)據(jù)作業(yè)調(diào)度、所有不同種類的數(shù)據(jù)源集成等附加特性，你可以使用一個(gè)大數(shù)據(jù)套件。一定要評估不同的選擇來為自己的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目做出正確的決策。