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Apache Haddo是一個批處理計算引擎，它是大數據核心的開源軟件框架。Hadoop并不適用于真正實時數據可見性所需要的在線互動式數據處理，是這樣的嗎?Hadoop創造者兼Apache Hadoop項目創始人(同時也是Cloudera公司首席架構師)Doug Cutting表示，他相信Hadoop有一個超越批處理的未來。

Cutting表示：“批處理有用武之地，例如你需要移動大量數據以及分析所有數據的時候，但我認為，人們真正想要的是批處理和在線計算的結合體。Hadoop將成為企業未來的主流數據處理系統的內核。”

Hadoop

在紐約O'Reilly Strata Conference + Hadoop World大會上，Cutting解釋了Hadoop堆棧的核心思想以及其發展方向。

“Hadoop被看作是一個批處理計算引擎，事實上，這是我們開始的地方(結合MapReduce)，”Cutting表示，“MapReduce是一個很棒的工具，有很多關于如何在MapReduce上部署各種算法的書籍。”

MapReduce是一個編程模型，由谷歌公司設計，用于使用分布式計算批量并行處理大規模數據。MapReduce得到一個輸入，然后將其分成很多更小的子問題，這些問題唄分配到節點來并行處理。然后，它們重新組合成那些子問題的答案以形成輸出。

“這是非常有效的，”Cutting表示，“它允許你移動你的計算到你的數據，這樣一來，當你處理數據的時候就沒有到處復制數據，并且它還形成了一個共享平臺。構建分布式系統是一個復雜的過程，不是‘一夜間’就能完成的事情，所以我們不希望反反復復重新部署它。MapReduce被證明是一個堅實的基礎，在它上面，我們看到了已經開發了很多工具，例如Pig和Hive。”

他補充說：“當然，這個平臺不僅僅針對批處理計算，它是一個很通用的平臺。”

Hadoop平臺的特性

為了說明這一點，Cutting描述了他認為的Hadoop的兩個核心主題。

首先，Hadoop平臺具有很好的可擴展性，它適用于存儲在內存中的小數據集，同時，它還能夠擴展到處理龐大的數據集。

“而可擴展性的一個關鍵因素是經濟承受能力，雖然我們很少聽到這方面的討論，”他表示，“我們在商品硬件上運行是因為它允許你進一步擴展。如果你可以購買10倍的存儲量，那么，你就可以存儲10倍的數據量。所以經濟承受能力是關鍵，這也是我們使用商品硬件的原因，因為這是最經濟實惠的平臺。”

他指出，同樣主要的是，Hadoop是開源的。

“同樣地，開源軟件是非常實惠的，”他表示，“人們開發其應用程序時，最抵觸的平臺是免費的平臺。你可能向供應商付費，但你是為他們所提供的價值而付費，你不需要年復一年地付費，隨著時間的推移，供應商需要通過向你提供價值來贏得你的信任和信心。”

除此之外，Hadoop的其他特性還包括：

“有這樣一個概念，在你加載數據的時候，你不需要使用嚴格的模式來限制你的數據，”他表示，“而對于Hadoop，你可以以原始形式來保存數據，然后，當你使用數據的時候，再使用不同的模式。”

大數據領域另一種流行的做法是，在通常情況下，與更聰明的算法相比，分析更多的數據能夠幫助你更好地了解你的問題。也就是說，你應該花更多時間來收集數據，而不是調整較小數據集所采用的算法。直觀地說，這很像是具有更高分辨率的圖像，如果你試圖分析圖片，你應該選擇放大高分辨率圖片，而不是低分辨率圖像。

HBase是Hadoop中在線計算的例子

他指出，批處理并不是Hadoop的關鍵特性，而是Apache HBase，它是Hadoop堆棧的一部分，是非常成功的開源非關系型分布式數據庫(模仿谷歌的BigTable)。HBase是一個在線計算系統，而不是批處理計算系統。

Cutting解釋說：“HBase也支持批處理，它與HDFS以及Hadoop堆棧的其他組件共享存儲，我認為這也是其如此受歡迎的原因之一。HBase被整合到系統的其他部分中，而不是成為一個獨立的系統，它可以與堆棧的其他組件進行共享：它可以共享可用性、安全性、災難恢復。”

展望Hadoop“圣杯”

如果Hadoop不單單是批處理計算平臺，而是成為一個更通用的數據處理平臺，它將會變成什么樣，并且它將如何達到那一步?

“對于大數據系統的‘圣杯’，我們認為應該具備很多因素，”Cutting表示，“當然，我們會希望它是開源的，并且能在普通硬件上運行。我們還希望它具有線性擴展：如果你需要存儲10倍數據，你只需要購買10倍的硬件即可，而不管你的數據集變得多大，都可以這樣擴展。”

Cutting表示，性能方面同樣是如此，對于批處理性能，如果你需要更大的批處理吞吐量或更小的延遲，你只需要增加硬件數量即可。而對于交互式查詢，道理同樣如此。增加硬件將為你帶來性能和數據量方面的線性擴展。

他補充說：“人們認為當你采用大數據平臺時，你需要放棄某些東西，我不這樣認為，我認為在長期來看，我們不需要放棄任何功能。”

谷歌為我們提供了路線圖

“谷歌為我們提供了路線圖，”他表示，“我們知道我們的前進方向。在他們開始發布他們的GFS和MapReduce論文后，我們就很快復制到Hadoop項目中，這些年以來，谷歌在很多方面激發了這個開源堆棧。谷歌的Sawzall系統催生了Pig和Hive，而BigTable直接啟發了HBase。我很激動地看到今年谷歌發表的名為Spanner的文章，其中介紹了在分布式系統(在全球各地的數據庫上運行的多表傳輸)中實現傳輸的系統，很多人都會認為這不會很快實現，但卻為我們指明了前進的方向。”

Cutting指出，Spanner是一種復雜的技術，它并不會那么快成為Hadoop的一部分，但它指明了一個方向。同時，他還提到了Impala，Cloudera發布的新的數據庫引擎，它可以使用SQL查詢存儲在HBase中的數據集。

Cutting表示：“我們知道我們的前進方向，并且，我們知道如何實現我們的目標。所以，我鼓勵大家現在開始使用Hadoop，因為在未來你將獲得更多收獲。”