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从问题域出发认识Hadoop生态系统

[日期:2014-06-24] 来源:董的博客  作者:董 [字体: ]

  近些年来Hadoop生态系统发展迅猛,它本身包含的软件越来越多,同时带动了周边系统的繁荣发展。尤其是在分布式计算这一领域,系统繁多纷杂,时不时冒出一个系统,号称自己比MapReduce或者Hive高效几十倍,几百倍。有一些无知的人,总是跟着瞎起哄,说Impala将取代Hive,Spark将取代Hadoop MapReduce等。本文则从问题域触发,解释说明Hadoop中每个系统独特的作用/魅力以及它们的不可替代性。

  Hadoop作为一个生态系统,每个系统只解决某一个特定的问题域(甚至可能很窄),这也是Hadoop的魅力所在:不搞统一型的一个全能系统,而是小而精的多个小系统。本文重点讨论分布式计算领域的几个开源系统可以解决的问题域。

  (1)MapReduce:古老的分布式计算框架,它的特点是扩展性、容错性好,易于编程,适合 离线数据处理,不擅长流式处理、内存计算、交互式计算等领域。

  (2)Hive:披着SQL外衣的MapReduce。Hive是为方便用户使用MapReduce而在外面包了一层 SQL,由于Hive采用了SQL,它的问题域比MapReduce更窄,因为很多问题,SQL表达不出来,比如一些数据挖掘算法,推荐算法、图像识别算法等,这些仍只能通过编写MapReduce完成。

  (3)Pig:披着脚本语言外衣的MapReduce,为了突破Hive SQL表达能力的限制,采用了一种更具有表达能力的脚本语言PIG。由于pig语言强大的表达能力,Twitter甚至基于Pig实现了一个大规模机器学习平台(参考Twitter在SIGMOD2012的文章“Large-Scale Machine Learning at Twitter”)。

  (4)Stinger Initiative(Tez optimized Hive):Hortonworks开源了一个DAG计算框架Tez,该框架可以像MapReduce一样,可以用来设计DAG应用程序,但需要注意的是,Tez只能运行在YARN上。Tez的一个重要应用是优化Hive和PIG这种典型的DAG应用场景,它通过减少数据读写IO,优化DAG流程使得Hive速度提供了很多倍。

  (5)Spark:为了提高MapReduce的计算效率,伯克利开发了spark,spark可看做基于内存的 MapReduce实现,此外,伯克利还在Spark基础上包了一层SQL,产生了一个新的类似Hive的系统Shark,但目前Spark和Shark 尚属于实验室产品。Spark网站是: http://spark-project.org/

  (6)Storm/S4:Hadoop在 实时计算/流式计算领域(MapReduce 假设输入数据是静态的,处理过程中不能被修改,而流式计算则假设数据源是流动的,数据会源源不断流入系统),一直比较落后,还好,Twitter开源的 Storm和yahoo!开源的S4弥补了这一缺点,Storm在淘宝,mediaV等公司得到广泛的应用。

  (7)Cloudera Impala/Apache drill:Google Dremel的开源实现,也许是因为 交互式计算需求太过强烈,发展迅猛,impala仅用了一年左右便推出1.0GA版本。这种系统适用于交互式处理场景,最后产生的数据量一定要少。Impala尽管发布了1.0版本,但在容错性、扩展性、支持自定义函数等方面,有很长的路要走。

  Hortonworks将应用需求进行了如下划分:

Hadoop

 

  映射到上面几种系统,可知:

  (1)实时应用场景(0~5s):Storm、S4、Cloudera Impala,Apache Drill等;

  (2)交互式场景(5s~1m):这种场景通常能要求必须支持SQL,则可行系统有:Cloudera Impala、Apache Drill、Shark等;

  (3)非交互式场景(1m~1h):通常运行时间较长,处理数据量较大,对容错性和扩展性要求较高,可行系统有:MapReduce、Hive、Pig、Stinger等;

  (4)批处理场景(1h+):通常运行时间很长,处理数据量很大,对容错性和扩展性要求很高,可行系统有:MapReduce、Hive、Pig、Stinger等。

  本文链接地址: http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/rethinking-hadoop-from-problems-solved





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