Hadoop走入大型机 — Hadoop能够掀起企业工作流的革命，让企业的业务变得更加快捷，能够直接消除平台限制，为企业节省百万成本。基于Hadoop的生态环境与整体解决方案能够大幅度的降低大型机的批处理时间，在更细致的水平上进行数据存取与分析。

Hadoop从诞生到今年已经有7个年头，今年出现了很多新的变化：

1. Hadoop被公认是一套行业大数据标准开源软件，在分布式环境下提供了海量数据的处理能力（Gartner）。几乎所有主流厂商都围绕Hadoop开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务。今年大型IT公司，如EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco都明显增加了Hadoop方面的投入，Teradata还公开展示了一个一体机；另一方面创业型Hadoop公司层出不穷，这次看到的几个是Sqrrl、Wandisco、GridGain、InMobi等等，都推出了开源的或者商用的软件。
2. Hadoop生态系统丰富多彩，但是核心已经被Cloudera、HortonWorks牢牢掌控，基本上没有撼动之可能。今年Hortonworks的宣传是100% open source，Cloudera只好干着急，谁叫他不开放Cloudera Enterprise Manager的源代码呢？Hortonworks介绍Ambari的时候，会场至少5个Cloudera的工程师在仔细聆听，有个小伙不停地在iPad上面速记，竞争可见一斑，个人估计，Cloudera早晚将Enterprise Manager开源。Hortonworks目前Ambari的committer是20+，Contributor 50+，后一个数字可能有些水，但是第一个是没有问题的。目前每天有update，1.25版本比1.0x版本明显好用了。其他大小厂商的生存之道就是搞插件，如Wandisco、vmware、mellanox、GridGain，而且插件均是不用修改内核的外挂 – 这些厂商是没有能力动内核的，持续投入可能会有一些作用，如vmware，但是一线hadoop厂商是绝不会松手的。
3. Hadoop 2.0转型基本上无可阻挡。Hortonworks的VPArun在介绍Tez的时候，给出了很多有趣的ppt，主旨就是一个：MapReduce已经是昨日黄花，Yarn将是未来并行计算的基础设施。我自己还没有使用Yarn，但是Hortonworks已经围绕Yarn开发了很多工具，尤其是Tez，这个玩意可以提升查询计划的执行时间，PIG和Hive将被改写并重装上阵。Hortonworks虽然没有搞出来Impala，但是从更底层的技术上包围Impala，两个老大的布局和较量始终没有停止。
4. SQL over Hadoop是一个重要的技术趋势。去年Hadoop World时，MPP还吹嘘自己如何牛X。但是Google发布了Dremel和PowerDrill，EMC搞出来HAWQ，Cloudera搞出来Impala之后，所有的MPP都开始反思自己的技术路线。和Parccel技术人员（感觉是售前）讨论了一下，她找出一张卡片说Parccel速度是Hive的100X，领先Impala10年。我感觉这个说话很快就会失灵，首先是Hive的优化一直没有停止，Hortonworks搞出来Tez、Stinger（与Facebook合作）。虽然MPP领先Hadoop很多年，根据80：20原则，如果hadoopSQL只做用户需要的20%特性，那么这个差距最多2年，2年内，hadoopSQL将在部分领域超越MPP。MPP企业的出路就是学习HAWQ。列存储也是推陈出新，近期主要是ORC（MS和Hortonworks合作）、Parquet（Twitter和Cloudera合作），有木有看出来两个巨头PK的身影？有木有看到抱团PK？这些技术在测试中均显示出很大的优势
5. IT和开源单位合作广泛。这个不仅仅存在IT厂商和开源之间，实际上开源之间也在密切合作。不太清楚合作的内部信息，但是基本上有两种模式：产品/软件交叉集成（含管理系统集成）；合作开发和推广。在技术方面就要求软件有很好的架构，提供开放的接口，这一点Ambari的设计和俺对HT的要求一模一样，可以俺未能如愿，而Amabri已经开发了好几个版本。
6. 技术上看，大数据和云的整合也是一个选项（注意，不是趋势，而是选项）。今年新增了OpenStack相关议题，一些集成商和厂商也提出了云上Hadoop的适用场景。这个并不是适用于所有人，但是部分用户可以因此获益。Netflix是一个典型的例子，他们的实例都在AWS上面，显然他们的hadoop是基于虚拟机的，和一个Netflix小伙子（日本人）交流，他们大约有2000个虚拟实例，基于EMR，并开发了Gennie管理系统。

网页标题：Hadoop新貌，掀起企业工作流的革命
网站路径：http://csdahua.cn/article/coppihd.html