Hadoop或衰落，但核心元件生命力旺盛！

  關於Hadoop生死的討論已經進入後半場，KPI當前，企業繼續專注自己的業務發展，廠商繼續包裝自己的產品，重心都不再是Hadoop的命運走向。在這之中，我們可能忽略了一些問題，比如Hadoop核心元件與邊緣元件的邊界正在變得越來越清晰;Spark、Flink正在逐漸成長，生態漸漸龐大;可供選擇的元件越來越多，企業對於如何選擇毫無頭緒。

　　本期走訪嘉賓：劉譯璟，百分點集團技術副總裁兼首席架構師。作為Hadoop生態的直接使用者，百分點對Hadoop的命運如何看待?層出不窮的Hadoop生態元件，百分點是如何選擇的呢?

　　所謂專注：Hadoop的優勢恰恰是它最大的劣勢!

　　2011年，Hadoop在百分點正式上線。起初，百分點主要是應用MapReduce、Hive和HDFS三大核心元件做資料倉儲相關的工作。隨後，元件越來越豐富，功能也越來越強大。但總體來講，Hadoop在百分點大資料架構中還是扮演著一個基礎平臺的角色。

　　基於多年Hadoop生態的應用經驗，劉譯璟認為，Hadoop最大的優勢就是可處理的資料量龐大且執行穩定。在節點資源不增加的情況下，Hadoop的執行速度雖然不佔優勢，但卻是十分穩定的。在海量資料處理方面，Hadoop依舊是目前為止可以找到的最合適的解決方案。

　　既是優勢也是劣勢，Hadoop在批處理方面的強大無法掩蓋其在實時處理以及流處理方面的缺憾。作為後來者的Spark和Flink正是彌補了Hadoop的這些劣勢，才在大資料市場分得了一方天下。

　　與其討論龐大的Hadoop生態的命運，不如先看看各元件都過得如何!

　　Gartner在《2017年資料管理技術成熟度曲線》中指出，儘管企業對大資料解決方案的需求在不斷增長，但對Hadoop的需求並沒有像預期那樣加速，企業對Hadoop的熱情很低。劉譯璟認為，企業對Hadoop的關注度降低是正常的，概念炒作階段結束，企業將關注點移回業務和解決方案本身，部分廠商又開始將焦點對準下一輪新興技術，準備著新一波的技術炒作。

▲Gartner認為，Hadoop到達生產成熟期前即被淘汰

　　單就Gartner報告，我們很難對Hadoop判死刑。畢竟，事實上，它已經存在於國內很多企業的大資料架構中，每天都會有成千上萬的任務執行在Hadoop之上，這其中不免核心任務。既然我們對龐大的Hadoop生態的命運搖擺不定，不如先來看看Hadoop各大元件的生存現狀，一旦這些元件逐漸被外來者替換，整個生態自然無法稱之為“Hadoop生態”。

　　雖然，Hadoop生態歷史悠久且成熟，企業沒有必要將執行良好的整個底層架構替換掉。但是，Hadoop生態中各個元件的可替換性還是很高的，Hadoop生態的概念被慢慢淡化是有可能的。比如，不少企業會在機器學習任務中使用Spark或者Tensorflow，甚至嘗試類似Flink這樣的新技術。

　　至於各大元件的生命力，劉譯璟認為企業需要判斷元件之間的差異性，選擇生命力相對較長的元件。他表示，HBase、HDFS以及ZooKeeper這類元件的生命力還是挺長的，短期內不會消失。畢竟，類似HDFS這樣的基礎元件消失是很困難的，無論是Spark還是Flink，底層的檔案系統都是HDFS，很少有第三方廠商基於開源再造一個檔案系統，HDFS在某種程度上奠定了大資料的基礎。

　　其次，應用極其廣泛的Hive也是Hadoop生態表現比較好的元件之一，類SQL的做法易於學習，企業可進一步增加自定義的函式和方法。

　　最後，ZooKeeper和HBase也是可以放心的兩個選擇。目前，不少系統整合了ZooKeeper，因為它是分散式應用程式協調服務很關鍵的工具。在海量資料儲存方面，劉譯璟認為，目前看起來比較靠譜的方案依舊是HBase。無論是時間序列資料庫還是圖資料庫底層往往都是HBase，這也說明其效能的優異。

　　但是，MapReduce、Hive這類元件確實可能被Spark等替換掉，隨著硬體越來越成熟，Spark的優化工作越來越好，企業很可能傾向於在記憶體中計算。此外，Hadoop在機器學習方面確實不太擅長，Mahout等元件表現不佳，成為不少企業選擇Spark的原因之一。最後，資源管理器Yarn與Hadoop的繫結過於緊，而實際上，我們有很多資源排程管理方法可供選擇，比如Kubernetes等，對各種應用的支援某種程度上比Yarn更完善，無論是外部型別應用，大資料應用還是機器學習應用均可處理。

　　不少使用者都在討論：這麼多元件，企業如何搭配才是正確的。其實，元件的選取肯定與具體完成的業務相關，除上述討論，劉譯璟也分享了百分點的大資料作業系統圖，希望對從業者有所幫助。

　　大資料天下咋分?被熱捧的Spark和Flink或許會先大戰一場!

　　對於現在比較熱門的兩大Hadoop替補隊員——Spark和Flink，劉譯璟認為，整體來看，Spark確實還有很大的發展空間。作為後來者，Spark在功能與效果上確實比Hadoop更好。隨著Flink的逐漸完善，Spark與Flink之間的競爭關係會更為直接明顯，因為二者的理念和方法十分相像，都彌補了Hadoop在實時處理和流式處理方面的缺憾。

　　但是，一項技術要想真正發展起來不單單取決於技術本身的價值。想要與Hadoop平起平坐，Flink和Spark還需要來自廠商、開發者甚至是資本方面的支援，暫時無法預測未來的大資料市場會是什麼樣的現象。

　　總之，Hadoop生態可能走向衰落，但核心元件的生命力依然旺盛!

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