01Hadoop概述

Hadoop體系也是一個計算框架，在這個框架下，可以使用一種簡單的編程模式，通過多臺計算機構成的集群，分布式處理大數據集。Hadoop是可擴展的，它可以方便地從單一服務器擴展到數千臺服務器，每臺服務器進行本地計算和存儲。除了依賴于硬件交付的高可用性，軟件庫本身也提供數據保護，并可以在應用層做失敗處理，從而在計算機集群的頂層提供高可用服務。Hadoop核心生態圈組件如圖1所示。

圖1　Haddoop開源生態

02Hadoop生態圈

Hadoop包括以下4個基本模塊。

1)Hadoop基礎功能庫：支持其他Hadoop模塊的通用程序包。

2)HDFS：一個分布式文件系統，能夠以高吞吐量訪問應用中的數據。

3)YARN：一個作業調度和資源管理框架。

4)MapReduce：一個基于YARN的大數據并行處理程序。

除了基本模塊，Hadoop還包括以下項目。

1)Ambari：基于Web，用于配置、管理和監控Hadoop集群。支持HDFS、MapReduce、Hive、HCatalog、HBase、ZooKeeper、Oozie、Pig和Sqoop。Ambari還提供顯示集群健康狀況的儀表盤，如熱點圖等。Ambari以圖形化的方式查看MapReduce、Pig和Hive應用程序的運行情況，因此可以通過對用戶友好的方式診斷應用的性能問題。

2)Avro：數據序列化系統。

3)Cassandra：可擴展的、無單點故障的NoSQL多主數據庫。

4)Chukwa：用于大型分布式系統的數據采集系統。

5)HBase：可擴展的分布式數據庫，支持大表的結構化數據存儲。

6)Hive：數據倉庫基礎架構，提供數據匯總和命令行即席查詢功能。

7)Mahout：可擴展的機器學習和數據挖掘庫。

8)Pig：用于并行計算的高級數據流語言和執行框架。

9)Spark：可高速處理Hadoop數據的通用計算引擎。Spark提供了一種簡單而富有表達能力的編程模式，支持ETL、機器學習、數據流處理、圖像計算等多種應用。

10)Tez：完整的數據流編程框架，基于YARN建立，提供強大而靈活的引擎，可執行任意有向無環圖(DAG)數據處理任務，既支持批處理又支持交互式的用戶場景。Tez已經被Hive、Pig等Hadoop生態圈的組件所采用，用來替代 MapReduce作為底層執行引擎。

11)ZooKeeper：用于分布式應用的高性能協調服務。

除了以上這些官方認可的Hadoop生態圈組件之外，還有很多十分優秀的組件這里沒有介紹，這些組件的應用也非常廣泛，例如基于Hive查詢優化的Presto、Impala、Kylin等。

此外，在Hadoop生態圈的周邊，還聚集了一群“伙伴”，它們雖然未曾深入融合Hadoop生態圈，但是和Hadoop有著千絲萬縷的聯系，并且在各自擅長的領域起到了不可替代的作用。圖2是阿里云E-MapReduce平臺整合的Hadoop生態體系中的組件，比Apache提供的組合更為強大。

圖2　阿里云E-MapReduce的產品架構

下面簡單介紹其中比較重要的成員。

1)Presto：開源分布式SQL查詢引擎，適用于交互式分析查詢，數據量支持GB到PB級。Presto可以處理多數據源，是一款基于內存計算的MPP架構查詢引擎。

2)Kudu：與HBase類似的列存儲分布式數據庫，能夠提供快速更新和刪除數據的功能，是一款既支持隨機讀寫，又支持OLAP分析的大數據存儲引擎。

3)Impala：高效的基于MPP架構的快速查詢引擎，基于Hive并使用內存進行計算，兼顧ETL功能，具有實時、批處理、多并發等優點。

4)Kylin：開源分布式分析型數據倉庫，提供Hadoop/Spark之上的SQL查詢接口及多維分析(OLAP)能力，支持超大規模數據的壓秒級查詢。

5)Flink：一款高吞吐量、低延遲的針對流數據和批數據的分布式實時處理引擎，是實時處理領域的新星。

6)Hudi：Uber開發并開源的數據湖解決方案，Hudi(Hadoop updates and incrementals)支持HDFS數據的修改和增量更新操作。

03Hadoop的優缺點

如今，Hadoop已經演化成了一個生態系統，系統內的組件千差萬別，有的還是孵化階段，有的風華正茂，有的垂垂老矣。其中，最經久不衰的當屬HDFS和Hive兩大組件，曇花一現的包括HBase、MapReduce、Presto等，風華正茂的當屬Spark和Flink。

古語有云，“成也蕭何，敗也蕭何”。大數據成功最核心的原因是開源，但它存在的最大的問題也是開源。很多組件雖然依靠開源可以快速成熟，但是一旦成熟，就會出現生態紊亂和版本割裂的情況，其中最典型的就是Hive。

Hive 1.x之前的版本功能不完善，1.x版和2.x版算是逐步優化到基本可用了，到了3.x版又出現了各種問題，并且大部分云平臺Hive版本都停留在2.x版，新版本推廣乏力。另外，Hive的計算引擎也是飽受爭議的，Hive支持的計算引擎主要有MapReduce、Tez、Spark、Presto。十多年來MapReduce的計算速度并沒有提升;Tez雖然計算速度快，但是安裝需要定制化編譯和部署;Spark的計算速度最快，但是對JDBC支持不友好;Presto計算速度快并且支持JDBC，但是語法又和Hive不一致。申明一下，這里說的快只是相對MapReduce引擎而言的，跟傳統數據庫的速度相比仍然相差1到2個數量級。

總的來說，基于Hadoop開發出來的大數據平臺，通常具有以下特點。

1)擴容能力：能夠可靠地存儲和處理PB級的數據。Hadoop生態基本采用HDFS作為存儲組件，吞吐量高、穩定可靠。

2)成本低：可以利用廉價、通用的機器組成的服務器群分發、處理數據。這些服務器群總計可達數千個節點。

3)高效率：通過分發數據，Hadoop可以在數據所在節點上并行處理，處理速度非常快。

4)可靠性：Hadoop能自動維護數據的多份備份，并且在任務失敗后能自動重新部署計算任務。

Hadoop生態同時也存在不少缺點。

1)因為Hadoop采用文件存儲系統，所以讀寫時效性較差，至今沒有一款既支持快速更新又支持高效查詢的組件。

2)Hadoop生態系統日趨復雜，組件之間的兼容性差，安裝和維護比較困難。

3)Hadoop各個組件功能相對單一，優點很明顯，缺點也很明顯。

4)云生態對Hadoop的沖擊十分明顯，云廠商定制化組件導致版本分歧進一步擴大，無法形成合力。

5)整體生態基于Java開發，容錯性較差，可用性不高，組件容易掛掉。

關于作者：王春波，資深架構師和數據倉庫專家，現任上海啟高信息科技有限公司大數據架構師，Apache Doris和openGauss貢獻者，Greenplum中文社區參與者。 公眾號“數據中臺研習社”運營者。

本文摘編于《高效使用Greenplum：入門、進階與數據中臺》，經出版方授權發布。(書號：9787111696490)轉載請保留文章來源。

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