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现在,越来越难以定义到底Hadoop是什么,亦或是Hadoop不是什么。几年前,Hadoop基本上等于MapReduce,一个处理海量数据的批处 理系统,让人们误认为Hadoop即为大数据(Big Data),大数据就是“很多很多的数据”。但如果市场上不存在这样的困惑,今天只会更糟。因为Hadoop正承担和提供着各种各样的功能,而这在两年前 被认为是不可能的。
在Hadoop生态繁荣的背后,是开发者们夜以继日的开发与支持。而在用户得益甚至赞赏这些应用的时候,开发者们却不得不面对Hadoop平台中一些可用性较差的地方。本文列举了网络上一些关于Hadoop的缺点,供大家探讨,部分观点来自InfoWorld及开发者博客。
随着互联网的快速发展,特别是移动互联网、物联网的发展, 企业的数据比以往任何时候产生的都要多都要快,面对动辄几十TB、上百TB、甚至PB级别的数据进行分析时,传统架构已近乎“疲于奔命”,难以招架。 Hadoop在企业级市场随之受到关注,逐渐被认为是新形势下最佳乃至唯一的选择 。
本次QCon上海的Hadoop专题出品人王峰(莫问)接受了InfoQ邮件采访,谈到自己在阿里的工作,YARN的优势以及Stream和Spark等平台的比较。
国内外使用Hadoop的公司比较多,全球最大的Hadoop集群在雅虎,有大约25000个节点,主要用于支持广告系统与网页搜索。国内用Hadoop的主要有百度、淘宝、腾讯、华为、中国移动等,其中淘宝的Hadoop集群属于较大的(如果不是最大)。
当下大数据之热使得技术界对Hadoop的话题热火朝天。但在日常工作中,企业往往还是遵循既有模式,对于Hadoop到底能否真正帮到企业的应用依然心存顾虑。Hadoop是不是很年轻?这个开源的事物能否符合公司业务级的严谨要求?有没有企业真的应用过?一系列问题萦绕人们心头。这可以理解,毕竟任何一个新生事物出来都要有一个接受过程 。
在这个博客帖子中,你将会学到一些工作负载评估的原则和它在硬件选择中起着至关重要的作用。在这个过程中,你也将学到Hadoop管理员应该考虑到各种因素。
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