Hadoop 已死，Hadoop 萬歲
2019-10-10 來源：raincent
本文作者是 Arun C Murthy，Cloudera 現(xiàn)任 CPO，原 Hortonworks 聯(lián)合創(chuàng)始人與 CPO。自 2006 年 Hadoop 誕生就大量參與數(shù)據(jù)工作。老的體育靈魂，牧羊犬工程師。
最近又有很多關(guān)于“Hadoop 已死”的論調(diào)，似乎每隔一段時間就會有一些類似的文章或聲音。幾年前 Cloudera 就已經(jīng)停止了以 Hadoop 來營銷自己，而是一家企業(yè)數(shù)據(jù)公司。如今，Cloudera 也已進入企業(yè)數(shù)據(jù)云市場：混合 / 多云和多功能分析，具有通用的安全和治理，所有這些都由開源提供支持。
話雖如此，但要挑戰(zhàn)如潮水般“Hadoop 已死”的負面消息，還是有難度的。我的看法是 Hadoop 代表的是數(shù)據(jù)領(lǐng)域的開源社區(qū)，這個社區(qū)本就是由我們共同創(chuàng)造和維護的，這一點在 13 多年的時間里，我從未改變。
什么是 Hadoop
讓我們從基礎(chǔ)開始 - Hadoop 作為 Apache 軟件基金會的一個開源項目開始，使用 HDFS 和 MapReduce 實現(xiàn)批量應(yīng)用，但很快就擴展成為一個廣泛、豐富和開放的生態(tài)系統(tǒng)。今天 Cloudera 的“Hadoop 發(fā)行版”(CDH/HDP/CDP)包含 30 多個開源項目，涉及存儲，計算平臺 (比如 YARN 和未來的 Kubernetes)，批量 / 實時計算框架 (Spark，F(xiàn)link 等)，編排，SQL，NoSQL，ML，安全 / 治理等等。
所以，如果你認為 Hadoop 僅僅就是 MapReduce，那么是的，我同意 - MapReduce 正在沒落。但這與 Spark，F(xiàn)link 以及其它所有我們所接受的創(chuàng)新都沒有關(guān)系，這些新特性或創(chuàng)新令我們的客戶也非常滿意。這就是這個平臺的美麗與強大之處 - 它可以演變?yōu)閾肀碌姆独?/p>
那么，如果 Hadoop 不是“項目”或一組項目，它是什么?
就個人而言，“Hadoop”是一門哲學 - 向管理和分析數(shù)據(jù)現(xiàn)代架構(gòu)的轉(zhuǎn)變。
呃，再說一次?
“Hadoop 哲學”
Hadoop 哲學一直遵循以下原則：
1. 向每個層(存儲，計算平臺，批處理 / 實時 /SQL 等計算框架)分解軟件棧的轉(zhuǎn)變，構(gòu)建為可組合的樂高積木，遠離單一且不靈活的軟件棧(例如具有自定義存儲格式，解析器以及執(zhí)行引擎等垂直整合的數(shù)據(jù)庫)。
a) 特別是，這有助于建立一個開放元數(shù)據(jù)，安全和治理的平臺，以讓分解的軟件棧和諧相處。
2. 利用商用硬件構(gòu)建大規(guī)模分布式系統(tǒng)并遠離專有 / 單一硬件與軟件的轉(zhuǎn)變。
a) 在經(jīng)濟理論中，商品被定義為具有充分或?qū)嵸|(zhì)可替代性且具有廣泛可用性的物品或服務(wù)，這通常導致較小的利潤率并且減少除價格之外的因素(例如品牌名稱)的重要性。
b) 請參閱下文，了解如何從架構(gòu)上做出很好的轉(zhuǎn)變，以應(yīng)對公有云的出現(xiàn)。
3. 利用開放數(shù)據(jù)標準和開源技術(shù)，遠離專有供應(yīng)商控制技術(shù)的轉(zhuǎn)變。它不僅僅是開放標準，標準是實現(xiàn)而不僅僅是“規(guī)范”。
4. 向靈活且不斷變化的技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)(MRv1 -> YARN -> K8s，MapReduce -> Spark/Flink 等)的轉(zhuǎn)變，遠離使用單一技術(shù)棧滿足所有需求，從而在每個層面都實現(xiàn)創(chuàng)新。
在某些方面，“Hadoop 哲學”是數(shù)據(jù)架構(gòu)，Ken Thompson 著名的 Unix Philosophy 是軟件開發(fā)。Eric Raymond 在著名的 Art of Unix Programming 一書中闡述的 17 條 Unix 規(guī)則，許多也適用于這個領(lǐng)域：
Unix Philosophy
https://en.wikipedia.org/wiki/Unix_philosophy
Art of Unix Programming
https://en.wikipedia.org/wiki/Unix_philosophy#cite_note-11
17 Rules for Unix
https://en.wikipedia.org/wiki/Unix_philosophy#Eric_Raymond’s_17_Unix_Rules
1. 模塊化原則 (Rule of Modularity)：寫簡單的，能夠用清晰的接口連接的代碼。
HDFS，YARN/K8s，Spark，Hive 等可以組合并相互依賴。
……
3. 組件化原則 (Rule of Composition): 設(shè)計可以互相關(guān)聯(lián)(拆分)的程序。
Impala，Hive 和 Spark 等都是高度可組合的，用于端到端的解決方案。
……
4. 分離原則 (Rule of Separation)：策略和機制分離，接口和引擎分離。
HDFS 既是文件系統(tǒng)接口，也是文件系統(tǒng)實現(xiàn)。這就是 Spark 通過 Hadoop 兼容文件系統(tǒng)“API”可以與 S3 對話的原因。
……
6. 小巧原則 (Rule of Parsimony)：不要寫大的程序(模塊、方法)。除非很明顯的，沒有別的辦法可以完成。
我們避免“大”/“胖”層，而是使用依賴于另一個的模塊化層。比如 Phoenix 和 HBase。
……
7. 透明原則 (Rule of Transparency)：為可見性設(shè)計，使檢查和調(diào)試更容易。
開源 For The Win(FTW)
……
16. 多樣性原則 (Rule of Diversity)：決不相信所謂 " 不二法門 " 或 " 銀彈 " 的斷言。
我們的生態(tài)系統(tǒng)提供了多種工具，因為它們對于不同的場景有不同的優(yōu)勢 (通過 Spark 或 Hive 進行 ETL，通過 Hive/Tez/LLAP 或 Impala 或 Spark SQL 進行 SQL 查詢)
17. 可擴展性規(guī)則(Rule of Extensibility)：設(shè)計著眼未來, 未來總比預想來得快。
2005-2006 年初，我們無法預測 HBase，Hive，Impala，Spark，F(xiàn)link，Kafka 等的出現(xiàn)，13 年來我們做了很多工作來使它們成為一流的關(guān)鍵組件。
關(guān)于云
現(xiàn)在公有云 (以及私有云) 顯然已經(jīng)成為企業(yè)部署架構(gòu)的組成部分。
公有云基本上是企業(yè)硬件基礎(chǔ)設(shè)施(服務(wù)器，網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)中心等)的商品化。因此，它完全符合“Hadoop 哲學”的原則 - 專注于商品硬件。此外，整個 Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)一直是為了“變形 (shape-shift)”并吸收新的變化而建立的 - Tom White 于 2006 年編寫了第一個 S3-Hadoop connector，亞馬遜在 2009 年推出了 EMR。
Tom White wrote the first S3-Hadoop connector in 2006
https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-574
與此相比，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫供應(yīng)商分解單一和高度工程化 / 融合的硬件 / 軟件棧使其能“原生”的在公有云中運行，可想而知會有多難。
不幸的是，作為一個行業(yè)，我們在幫助市場(特別是金融市場)了解“Hadoop”與傳統(tǒng)技術(shù)在擁抱公有云的能力方面的區(qū)別不是太給力。有些事值得我們?nèi)ニ伎家约叭ソ鉀Q。
AWS EMR，Azure HDInsight 和 Google Dataproc 是 Hadoop 如何在公有云中為客戶大規(guī)模推動價值和業(yè)務(wù)的絕佳例子。
關(guān)于 Cloudera
Cloudera 是一家數(shù)據(jù)公司。我們使人們能夠?qū)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為清晰且可操作的洞察力。我們通過擁抱“Hadoop 哲學”來實現(xiàn)這一目標。我們建立了這個市場 - 我們?yōu)檫^去感到自豪，但不會被它蒙蔽。我們采用新的主流技術(shù) (公有云，Kubernetes 等)，因為這么做是有意義的，使我們的客戶受益，并且與我們的使命一致。
我喜歡貝索斯的哲學：專注于不改變的事物。從現(xiàn)在起一百年后，企業(yè)仍然希望將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察力。這就是我們的工作，并將繼續(xù)這樣做。
Focus on things that don’t change
https://www.inc.com/jeff-haden/20-years-ago-jeff-bezos-said-this-1-thing-separates-people-who-achieve-lasting-success-from-those-who-dont.html
對我們來說，有些事情已經(jīng)發(fā)生了變化，我們需要注意到。五年前，當我們成為“it”技術(shù)時，我們獲得了一個大廳通行證 (hall pass)。所有很酷的孩子都想跟我們綁在一起，給我們帶來了他們能找到的所有用例，并將我們展示給他們的朋友。在某種程度上，“答案是 Hadoop - 問題是什么?”是普遍存在的情況。這導致了一些不合理的期望，這些期望在產(chǎn)品生命周期中是不現(xiàn)實的，或者過早。
現(xiàn)在我們必須更努力地說服客戶使用我們帶入市場的東西，但我們帶給他們的價值和理念是毋庸置疑的。我們還需要說服客戶使用我們這些技術(shù)，如 CDP。今天他們依舊與我們合作，正如他們在我們的平臺上運行的數(shù)千 PB 數(shù)據(jù)和數(shù)百萬分析應(yīng)用程序所證明的那樣!
從本質(zhì)上講，我們將通過參與用戶和企業(yè)想要存儲 / 管理 / 保護 / 管理 / 分析數(shù)據(jù)的用例來繼續(xù)蓬勃發(fā)展。我們愿意被誤解一段時間，因為這些負面消息會重復出現(xiàn)，然后會慢慢消退，因為我們用結(jié)果來證明一切。所有偉大的公司會不時被誤解，但經(jīng)久不衰的公司會堅忍不拔。
我前幾天在社交媒體上看到了這個評論：
“如果我在 Kubernetes 上使用 CDP 運行 Spark 來分析 S3 中的數(shù)據(jù)，那么 Hadoop 在哪里?”
我其實笑得很開心，并且想：
只要您使用 CDP 服務(wù)… :-)
Gartner 分析師 Merv Adrian 喜歡講述一個類似的故事，一個客戶稱他“最喜歡的 Hadoop 應(yīng)用程序”是使用 Spark 運行 TensorFlow 分析 S3 中的數(shù)據(jù)。Merv 問他為什么那是 Hadoop，他回答說：“它是“Hadoop”，因為 Hadoop 團隊建立了它”。此外，使用的 Spark 確實來自 Hadoop 發(fā)行版。因此 Merv 指出：“情人眼里出 Hadoop”。
CDP 的基本目標是作為一個云服務(wù)，讓企業(yè)不用面對大量復雜的技術(shù)，而能夠更簡單的從平臺獲取價值。特別是我們在 CDP 中為數(shù)據(jù)倉庫和機器學習提供原生的 SAAS 服務(wù)，使業(yè)務(wù)用戶可以輕松的對云對象存儲中的數(shù)據(jù)進行分析。此外，SDX 使用 ABAC 和存儲在對象存儲和本地 HDFS 中的數(shù)據(jù)的細粒度策略建立完全安全的數(shù)據(jù)湖，以及治理和加密(包括存儲加密和傳輸加密)。我們在這方面取得的進展非常非常令人興奮 - 正如我們從許多企業(yè)客戶提供的反饋中看到的那樣!
所以，Hadoop 已死?
你所認為的傳統(tǒng)的 Hadoop 已經(jīng)死了，確實如此。但 Hadoop 作為一門哲學，推動不斷發(fā)展的開源技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)和開放數(shù)據(jù)標準，使人們能夠?qū)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察力，這門哲學是充滿活力和持久的。
只要有數(shù)據(jù)，就會有“Hadoop”。
Hadoop 已死，“Hadoop”萬歲。
Apache Hadoop，Apache Spark，Apache Flink，Apache Hadoop HDFS，Apache HBase 等都是 Apache Software Foundation 的商標。
原文地址：
https://medium.com/@acmurthy/hadoop-is-dead-long-live-hadoop-f22069b264ac
本文來源：Cloudera 中國
標簽： Hadoop
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