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[博文精选]为什么Hadoop是分布式计算的未来

发表于2011-08-29 09:26| 次阅读| 来源博客园| 0 条评论| 作者leftnoteasy

摘要:写在前面的话: 今天听同事分享了一篇很有意思的讲座,叫做Why Map-Reduce Is Not The Solution To Your Big-Data Problem(为什么Map-Reduce不是你的大数据问题的解决方案)。同事很牛,也分享了很多非常有价值的观点,不过他预言Map-Reduce将会在5年之内消失(而且还呼吁有做存储方面的牛人来预言一下,Hdfs将在5年之内消...

近日,博客园作者leftnoteasy撰写了一篇题为“为什么我相信Hadoop一定是分布式计算的未来”文章,以此与大家分享自己的观点。

写在前面的话

今天听同事分享了一篇很有意思的讲座,叫做"Why Map-Reduce Is Not The Solution To Your Big-Data Problem"(为什么Map-Reduce不是你的“大数据”问题的解决方案)。同事很牛,也分享了很多非常有价值的观点,不过他预言Map-Reduce将会在5年之内消失(而且还呼吁有做存储方面的牛人来预言一下,Hdfs将在5年之内消失),这个话题如果成立的话,让我这个目前在Hadoop工程师,感到无比的压力。这里不为了争个你死我活,只是谈谈自己的一些想法。另外由于这位同事的分享是内部进行的,这里就不透露分享中具体的内容了,只谈谈自己的观点。

(本文需要对Hadoop有一定的基础方可理解)

Hadoop为何物?

虽说Hadoop的名声很大,但是总还是有同学不太了解的,这里一笔带过一下。

Google分布式计算三驾马车:

Hadoop的创始源头在于当年Google发布的3篇文章,被称为Google的分布式计算三驾马车(Google还有很多很牛的文章,但是在分布式计算方面,应该这三篇的影响力最大了):http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ed630e801000bi3.html,链接的文章比我介绍得更清晰,当然最好还是看看原文了,这是做分布式系统、分布式计算的工程师必修课。

Google File System用来解决数据存储的问题,采用N多台廉价的电脑,使用冗余(也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上)的方式,来取得读写速度与数据安全并存的结果。

Map-Reduce说穿了就是函数式编程,把所有的操作都分成两类,map与reduce,map用来将数据分成多份,分开处理,reduce将处理后的结果进行归并,得到最终的结果。但是在其中解决了容错性的问题。

BigTable是在分布式系统上存储结构化数据的一个解决方案,解决了巨大的Table的管理、负载均衡的问题。

Google就靠着这几样技术,在搜索引擎和广告方面取得了举世瞩目的成就。不过Google不是傻的,这三篇文章虽然都是干货,但是不是直接就可以用的。话说Google发表了这三篇文章后,在学术界引起了轩然大波,大家对这三样东西提起了浓厚的兴趣,都想着是不是可以实现一下,以为己用。

Doug Cutting:

Doug Cutting之前是一个非常有名的开源社区的人,创造了nutch与lucene(现在都是在Apache基金会下面的),nutch之前就实现了一个分布式的爬虫抓取系统。等Google的三驾马车发布后,Doug Cutting一看,挖靠这么厉害的技术,于是就实现了一个DFS(distributed file system)与Map-Reduce(大牛风范啊),集成进了Nutch,作为Nutch的一个子项目存在。那时,是2004年左右。

在互联网这个领域一直有这样的说法:

“如果老二无法战胜老大,那么就把老大赖以生存的东西开源吧”

当年与Google还是处在强烈竞争关系的Yahoo!于是招了Doug兄进来,把老大赖以生存的DFS与Map-Reduce开源了。开始了Hadoop的童年时期。差不多在2008年的时候,Hadoop才算逐渐成熟。

现在的Hadoop:

现在的Hadoop不仅是当年的老二Yahoo的专用产品了,从Hadoop长长的用户名单中,可以看到Facebook,可以看到Linkedin,可以看到Amazon,可以看到EMC, eBay,Tweeter,IBM, Microsoft, Apple, HP...(后面的一些未必是完全使用)。国内的公司有淘宝、百度等等。

我来定义一下Hadoop:

Hadoop是一套开源的、基础是Java的、目前能够让数千台普通、廉价的服务器组成一个稳定的、强大的集群,使其能够对pb级别的大数据进行存储、计算。已经具有了强大稳定的生态系统,也具有很多使用的延伸产品。比如做查询的Pig, 做分布式命名服务的ZooKeeper, 做数据库的Hive等等。

为什么世界上只有一个Hadoop?

我的前公司是国内某一个著名互联网公司的子公司,专注做云计算,我也在这个公司最兴盛的时候进入,当时宣传的口号是“做最好的云计算”,就是希望自己开发一套存储计算系统(就是类似于前面提到过的dfs与map-reduce),并且克服一些Hadoop的缺点(比如说用c++去实现,克服Java的一些性能问题)。后来结局可能大家也猜到了,投入了很多钱,招了不少牛人,确实也做出了还算不错的云计算(至少在国内是数一数二的)。但是最终不管从稳定性还是效率上还是scalable来说,都远远被Hadoop甩在了后面。虽然我前公司这个云计算项目是否会成功,这里没办法预测,但是前途终究还是比较黯淡的。

最近一年还听说国内不少的互联网巨头都成立了云计算部门,做“自己的”云计算,有些小得像创业时期一样的公司,都宁愿自己写一套map-reduce框架,不愿意直接使用Hadoop。可能这个跟国人的想法,武功秘笈一定要自己藏着,不让别人学,传男不传女。对别人白给你的东西,非常不放心,觉得大家都能学到的东西,肯定竞争力是不够的。

除开心态问题不谈,但从技术实力上来说,一般国内公司的核心开发团队的能力和当年的Yahoo!比,还是有非常大的差距的,至少像是Doug兄这样的大牛是很罕见的,从开发者的实力来说,就差了不止一个档次。

其次从积累来说,Hadoop从初创到现在也经过了至少7年的积累的,碰到过很多刁钻客户的问题都慢慢克服了(比如Facebook的超大数据存储),带给用户的经验教训是很充足的,比如说性能调优这一块,就有非常多的文章去介绍。而自己开发一个,什么都需要从头再来。

最后也是最重要的是,Hadoop形成了一个强大稳定的生态系统,里面有生产者(共享改进的代码、fix bug),也有消费者(使用项目并且反馈经验),Hadoop的用户也可以获得较大的经济利益(不花钱买软件,还可以增加效率)。对于一个开源社区来说,构建出一个完整的生态系统是非常非常的困难,一旦构造出来了,项目就会很稳定的往前去进步。

Hadoop的优势

之前分析了一些“虚”的东西,比如生态系统什么的,这里说说一些实际的东西。

Benchmark:

Hadoop现在保持了很多漂亮的记录:

存储:现在世界上最大的Hadoop集群目前在Facebook,可以存储30PB的数据

计算:Hadoop是目前Terasort记录的保持者(参见:http://sortbenchmark.org/),Terasort是给出1TB的随机数据,看谁能够在最短的时间内完成排序,Hadoop使用了1400多个节点,在2分钟内完成1T的数据排序。

这里顺便说一下,之前给出网站里面有很多的benchmark,可以看到Hadoop的集群是最大的,使用的机器最多的,像是TritonSort这样的集群,使用了区区50多个节点,最终的结果并不比Hadoop差太多,但是这里得注意一下。TritonSort是专门用来做排序的,里面加入了相当多的优化,但是Hadoop是一个通用的集群,并没有为了一种任务进行如此多的优化。从用户的角度上来说,愿意花钱去买一个只会排序的电脑是意义不那么大的。

  image

注:左右两边属于两种不同的terasort,hadoop是其中一种的记录保持者

能做什么?

前面说的基本的存储和计算Hadoop是一定能胜任的,下面谈谈一些“高级”的功能。

常见的数据库操作,比如orderby、select这样的操作都可以的,Hive就是支持这样的Sql模型,能够将Sql语句最终转化到Map-Reduce程序中去。其性能和可用性已经得到了证明,Facebook就用它做了不少的数据分析的工作

常见的机器学习、矩阵分析算法,目前Mahout作为一个发展迅速的项目,在逐渐填补Hadoop在机器学习领域的空白,现在常见的分类、聚类、推荐、主成分分析算法(比如SVD)都已经有相应的Map-Reduce实现了。虽然目前从用户群和效率上来说是不够的,但是从它的发展来说应该会很快的达到工业界的标准

Hadoop的劣势

现在Hadoop依然有很多的问题没有解决,这让有些人非常的怀疑Hadoop的未来,这里谈谈Hadoop的一些重要的劣势

HA(High Availability)高可用性:

这一点是Hadoop非常弱的一个缺点,不管是Hdfs还是Map-reduce,都是采用单master的方式,集群中的其他机器都是与一台中心机器进行通信,如果这个中心机器挂了,集群就只有不工作了(不一定数据会丢失,但是至少需要重启等等工作),让可用性变得更低。这个一般叫做单点失败(single point of failure,SPOF)。

虽然现在有些公司已经给出了解决方案,比如EMC就有用Vmware搭建虚拟集群,对master节点进行镜像备份,如果master挂掉,那么立刻换上镜像备份的机器,使其可用性变高,不过这个终究不是一个内置的解决方案,而且Vmware这一套东西也并不便宜。

不过之后这个问题将会得到非常好的解决,我在Hadoop的未来这一章将说以说。

Hadoop目前解决得不那么好的一些算法:

Join等:

Map-Reduce还有一个问题是,对于Join这个最常见的数据库操作,支持力度还是不够,特别是针对那种上TB的数据,Join将会很不给力,现在已经有了一些解决方案,比如说SIGMOD'2010的这篇文章:

A Comparison of Join Algorithms for Log Processing in MapReduce

不过在现在的情况下,只有尽量的避免大数据库的Join操作

需要进行很多轮迭代、循环的算法:

对于循环,Map-Reduce稍好,比如矩阵计算,高斯消元法这样的,循环的次数的确定的算法,实现起来还是不难,只是有点慢。但是迭代就更麻烦了,因为现在的Map-Reduce的mapper和reducer是不太方便去弄这样的终止条件。

还有就是迭代次数超多的算法(比如说矩阵的SVD分解),在超大矩阵的情况下,迭代次数可能会上亿次。而Map-Reduce在每次迭代的时候都会把数据往文件里面读写一遍,这样的浪费的时间是巨大的。

其实Map-Reduce不是绝对没有办法去解决这些问题,而只是现在这个还不是最重要的日程,Hadoop还有很多很多的东西可以优化,比如说前面提到的HA,这些东西只有往后放放,我将在之后的Hadoop的未来部分,谈谈未来版的Hadoop怎么去解决这些问题。

编程复杂,学习曲线陡峭:

对于一般的map-reduce框架,hello world程序就变成了word count,就是给出一堆的文本文件,最终统计出里面每一个不同的单词出现的次数,这样一个简单的任务(可能在linux shell下一行就写出来了),在Map-reduce中需要几十行,一般新人从理解word count到写出自己的word count,到跑通,一个星期是肯定需要的。这样陡峭的学习曲线让许多人难以深入。

另外还有一点Hadoop被人所诟病的是,代码丑陋,虽然Hadoop是用高级语言Java写成的,但是里面对每一个步骤都要分成mapper和reducer,这个被戏称为新时代的汇编语言。

一般来说,做数据分析的人程序都写得不咋地(强哥这样的达人除外),能写写matlab,R,或者spss就差不多了,如果要让他们去写map-reduce,那就等于叫他们别干活了。而大数据的重要的作用就是用来做数据分析,Hadoop的未来发展必须得抓住这群数据分析师的心。

其实现在已经有一些实验中的产品,让用户可以用高级语言编程,不会再看到丑丑的map-reduce了。我在前公司的时候就与团队一起做了还不错的尝试,至少,数据分析师可以用Python来编程了。map-reduce变成了一个底层的东西,现在不是某些人在分析性能的时候就贴上汇编代码吗,之后可能会变成在前段的程序效率不行的时候,就贴上后端Java的map-reduce程序。

所以对这个难题之后肯定会解决掉,底层分布式程序开发与用户将被清楚的分开,之后想要写word-count一定会像hello world一样简单。

Hadoop的未来怎么样?

http://www.slideshare.net/hortonworks/apache-hadoop-023 (hadoop 0.23)

给出这样的一个官方文档,谈谈之后的hadoop的发展。目前的hadoop的稳定版是0.20.x,这个0.23是个未来版,估计将在今年的Q4进行beta的发布(目前看起来,至少代码是写了很多了) 。

HDFS Federation

首先是一个叫做HDFS Federation的东西,它将hdfs的命名空间进行了扩展,目前的HDFS的所有文件的meta信息都保存在一台机器的内存中,使得HDFS支持的文件数目是有限的,现在进行了这样改动后,将hdfs的命名空间做成了分布式的,对之后方便对不同的用户文件夹进行管理,还有从HDFS的实现上来说,都会更为简单。

  

下一代的Map-Reduce:

节点数:从目前的4000增加到6000-10000台

并发的任务数:从目前的40000增加到100000

更高级的硬件支持,目前支持的硬件主要是8core, 16G ram, 4T disk, 之后将会支持16+core, 48/96G ram, 24/48T disk

架构的改变,对现在的JobTracker-TaskTracker的结构做了很大的改进,现在会用ZooKeeper去保存master的状态,避免了之前提到的SPOF

更多的编程模式的支持(这个很重要)

比如MPI,迭代程序的处理,并且在Hadoop中运行这些类型的编程模式,并且这些程序将会被Hadoop统一管理

总结

之前谈了Hadoop的优势、劣势等等,综合来说就是,优势是很明显的(比如这么多牛公司在用,并且也贡献了很多的代码),远远超出了其他的分布式系统,劣势虽然不小,但是改进这些不足的地方是在计划中,已经在实施了。而且Hadoop不仅在学术界或者是工业界,都有很高的地位,综合了这些天时地利人和,那前途还是非常光明的

原文链接:LeftNotEasy博客

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