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Hadoop的过去、现在和未来

[日期:2016-08-31] 来源:比特网  作者:佚名 [字体: ]

  Hadoop是目前大数据分析领域中应用最广泛的一种分布式架构,而经过相当长时间的发展,Hadoop在功能上也越来越成熟。不过,在这个星球上,你找不到拥有11年Hadoop经验的人。因为目前在Hadoop领域经验最丰富的人是Doug Cutting,他在Hadoop方面拥有的经验是10年零7个月。而这位Doug Cutting正是Hadoop之父,Cloudera公司首席架构师。

Hadoop

  作为处理海量数据最常用的方法,Hadoop的核心是Map和Reduce,也就是将一个庞大的任务进行分解,然后再将结果进行汇总。但经过10年发展,Hadoop的功能早已不是MapReduce这么简单。今天的Hadoop是分布式计算所涉及的计算、存储、文件系统、网络、安全、负载均衡、管理等一系列软件方法的合集。也正是由于其完整性和成熟度,今天的Hadoop虽然面临Spark等新兴技术的竞争,却仍是分布式计算领域不可或缺的基础和前提。

  作为一个开源项目,Hadoop目前仍在告诉发展、快速更新;作为开源软件服务的成功践行者,Cloudera的Hadoop发行版本正在成为越来越多企业在部署分布式计算系统时的首选。

  开源与商业,过去和未来;身为Hadoop之父、Cloudera公司首席架构师、Apache基金会前主席,Doug Cutting确实有话要说。

  Hadoop成功的基础

  Hadoop无疑是Apache基金会中最引人注目和最庞大的顶级项目之一。由于Hadoop定义了分布式计算的方方面面,因此日常的代码提交量也非常巨大。而在海量的代码见决定Hadoop未来走向的则是一个接近百人的评审委员会。

  Doug Cutting表示:评审委员会的成员来自各个领域,他们有IT企业中的技术达人、有相关学科的大学教授、有应用专家、更有单纯的技术爱好者。而在这个庞大的评审委员会中,所有成员均拥有“一票否决权”。虽然委员们各自有不同的背景甚至公司利益,但在委员会中,所有人的投票都是相当慎重的。投票所考虑的核心因素只有一个,那就是Hadoop未来的发展。而任何否决票的出现也必须给出技术上的合理解释。

  可以说,Hadoop与Apache基金会的其他项目一样,是一个“人人为我、我为人人”的开放环境。

  由于有越来越多Cloudera这样的开源企业源源不断的将自己的创新和Debug回馈给整个社区以及优秀的委员会机制,Hadoop在今天仍保持着相当旺盛的生命力。

  总结Hadoop过去的成功无非两点:一是从技术上开创了分布式计算时代,二是Apache基金会和Hadoop项目开放、合作、共享的管理理念。

  Hadoop如何保持成功

  任何一项技术都有其自身的发展路径。而作为一项非常有潜力的技术,Hadoop的未来发展的根基仍然要依靠广泛的应用基础。

  Cloudera是目前众多Hadoop发行版中最流行的一个,而Cloudera回馈社区的方式也并不只是简单的贡献代码。

  日前,Cloudera与清华大学联合发布BASE (Big Analytics Skill Enablement)倡议,旨在帮助清华大学数据科学研究院培养更多大数据分析专业人才,以填补国内大数据领域人才匮乏的现状。

  换句话说,Cloudera将帮助清华大学数据科学研究院培养更多Hadoop使用者和开发者。这样做一方面能够缓解国内大数据人才紧缺的现状,让大数据技术能够进入更多企业和行业;另一方面也为Hadoop项目在未来能够持续发展创造条件,毕竟对于一向技术来说,有人用才有未来。

  虽然清华大学是国内首家与Cloudera合作的高效,但从全球来看,Cloudera与教育界的合作已经开展多年。Doug Cutting表示:Cloudera已经与美国、欧洲、新加坡以及亚洲其他国家的高校和研究机构开展了广泛的合作,为他们提供全套免费课程,帮助大学生和研究人员能够更好的使用大数据技术。

  显然,Cloudera所执行的是一项相当长远的计划,这也说明Cloudera对Hadoop技术未来发展的信心。

  面对竞争,Hadoop的未来是怎样的?

  与商业领域一样,技术同样面临竞争。在很多人看来,Hadoop目前最大的竞争对手正是非常火爆的Spark。

  对此,Doug Cutting表示:Spark的确在MapReduce方面相比Hadoop拥有更大的性能优势。但Hadoop本身还包括分布式文件系统和任务调度、规划等众多功能;而这些则是Spark所没有的。

  作为开源技术,Hadoop和Spark都是模块化开发的。这也就意味着他们是可以相互融合,一起使用的。

  在未来,我们很可能看到Spark取代了Hadoop中的MapReduce模块,但分布式计算系统中的存储和调度等功能仍需要Hadoop来实现。

  换句话说,Hadoop与Spark之争实际是个伪命题,同样是大数据分析技术,他们的未来应该是融合和协作。

  大数据的故事才刚刚开始

 

  从行业整体的发展来看,人类只是刚刚意识到了大数据的重要性,而大数据技术本身的发展和完善仍需要相当长的时间。而对于像Cloudera这样在大数据领域取得先发优势的企业来说,无论是大数据还是开源技术,故事才知是刚刚开始。未来仍旧不可估量。





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