【272期门诊集锦】大数据时代如何能够驾驭Hadoop？
本期我们特邀了国内Hadoop领域的两位专家董西成、蔡斌来共同探讨如何通过源代码来掌握Hadoop的架构设计和实现原理，欢迎午饭积极提问和参与互动，与专家一起探讨。
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精选本期网友提问与专家解答，以供网友学习参考。
Q: 请问《Hadoop技术内幕》书籍适合那些技术人员阅读？
Hadoop能给“云计算”与“大数据”带来那些性能提升，或者说如何提升Hadoop稳定性及高效性？
作为一个初学者，要想掌握Hadoop先要有那些基础，如何循序渐进学习好Hadoop？先感谢你的指导。
A: 《Hadoop技术内幕》对于有一定Hadoop基础的人看有哟帮助，但需要说明的是，对于那些Hadoop应用程序开发者也会有很大帮助，毕竟只有了解了Hadoop内部原理才能编写出更加高效的程序。
Hadoop主要优点是免费、扩展性好、容错性好和易于编程，Hadoop目前有稳定版本，对于大部分公司，已经够用了，你可以直接编写MapReduce程序，也可以使用SQL处理数据（这样开发效率更高）。
Hadoop初学者应该多实践，搭建一个Hadoop集群，使用它，玩弄它，感受它，然后在实践中不断深入理解他。
Q: hadoop2.0+版本与1.0及以下版本差距有多大，如果是全新搭建hadoop环境，用哪个版本比较适合？
A: 现在Hadoop 2.0还不成熟稳定，大部分公司仍在使用1.0,，如果刚开始使用Hadoop，搭建一个全新的环境，推荐使用最新的稳定版，目前主流的是apache的1.1.2(下载地址：http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/stable/). cloudera的cdh3u6(下载地址：http://archive.cloudera.com/cdh/3/hadoop-0.20.2-cdh3u6.tar.gz)，这两种发行版的对比可参考我的这篇文章：http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/how-to-select-hadoop-versions/
Q: mapreduce适合做实时系统吗？我个人认为一个实时系统至少应符合低延迟、高性能、可扩展等的特性，就低延迟而言，mapreduce明显略为逊色。是否有某种架构方式能改善mapreduce的这些缺点？
A: Hadoop最初设计动机是提供一个容错性好、扩展性好、易于编程的计算框架MapReduce，特点是适合离线计算，随着业务发展，实时计算有了新的需求，现在已经出现了很多实时框架，包括 Storm，Spark和yahoo s4等，这些框架的数据来源均可以是HDFS，且都是开源的，思想是减少写磁盘，任务热启动，基于内存等，其中，Storm已被很多大型公司使用，包括陶淘宝。
Q: 以往 Hadoop 似乎就是大数据的代名词。不过最近随着大数据应用的深入，大家已经越来越倾向于仅仅把它看成是大数据的一个存储工具了。
我想问下，对于把Hadoop作为廉价的存储工具真的合适吗?是不是因为开源、代码成熟、稳定而说明它是廉价的？对于视频类网站来说，他们存储模型是如何设计的？
我还想问的是，对于基于Hadoop的应用开发，相较与传统oop，在分析和设计上有哪些异同点和需要注意的地方？也就是设计的角度可以从哪些方面入手？
A: 视频领域，是Hadoop应用的一个典型代表，因为数据量大，很多视频处理算法都可以并行化。
Hadoop的提出，使得应用程序的开发与传统oop非常相近，不过处理问题时，要转化成Hadoop要求的格式和规范，比如用MapReduce护理问题时，要将问题转化成map和reduce两个阶段。
Q: 二位老师好，我对Hbase有一定的理论了解，但是不知道Hbase的应用与实践。现在我的业务需要使用数据库支持，但是业务逻辑是依据关系型数据库而设计的。但是Base好像不支持条件查询，只支持按照ROW KEY来查询，这对对我的业务来说是不可接受的（业务需要多表关联或者join操作）。
对于这种关心型业务逻辑 想使用hbase这样的数据库来说，合适吗？有解吗？我实在不想使用mysql这样的数据库，因为数据量增大时，性能就会出现瓶颈，而我的数据量却可能呈直线上升。
另外，对于碎片文件，您推荐使用hbase，为什么要这样设计？HBase应用的典型案例有哪些呢?
再次感谢！
A: HBase是一个实时存取系统，它没有严格的schema的概念，优点是扩展性和容错性好，但它不适合有多表join的场景。
通常而言，如果有join操作，可以将HBase和数据库结合起来使用，各自发挥优势。
碎片文件推荐使用hbase是相对于HDFS而言的，Hadoop中有两种对外存储，一个是HDFS，一个是hbase。