Hadoop：大数据解决方案的常胜将军

架构大数据解决方案的软件工程师们都知道，业务分析有一项技术跨越了SQL数据库、NoSQL数据库，非结构化数据、面向文档数据存储及大型处理。如果你猜到了Hadoop，那你回答正确。Hadoop也是许多巨头公司具有的一个共性，如亚马逊、雅虎、AOL、Netflix、eBay、微软、谷歌、Twitter和Facebook。IBM甚至是走在时常的前沿，促进Hadoop进行企业分析。此开源模型无处不在，它在这个舞台上停留的五年，是一个真的角色，我们不得不为此感到惊讶。

　　Hadoop的未来

　　为了了解过去几年发生了什么，我们走访了Chuck Lam，《Hadoop在行动（Hadoop in Action）》一书的作者。Chuck说Hadoop还没有停下来休息。“整个生态系确实是进化，而且改变了许多。现在甚至出现了官方1.0版本。更重要的是，MapReduce的基础编程模型已经重新修订，且做了不少的改变。”一般来说，这些改变都向着有利的方面发展的。开发方向已经使得这个框架易于部署在企业中，并解决一系列的问题，如对于风险规避公司是问题之首的安全问题。

　　好处越来越多，包括高水平的可扩展性。此框架中的分布式计算意味着添加越来越多的数据，而不必改变添加它的方式。没有必要去改变格式，或打乱工作编辑的方式或决定哪一个应用完成的此工作。你只是随着工作的进行添加更的节点即可。你不必挑剔你存储的数据类型或它来源。无模式是此游戏的名称。该框架的并行计算能力还使商品服务器存储究竟的利用率更高。这意味着企业可以保存，使用更多的数据。无论哪个节点出现故障，它都没事。即使系统出现故障，也不会丢失数据，降低性能。

　　助力Hadoop技术

　　Hadoop现在也更加的灵活，允许业务做更的事情，处理更多的数据类型。如此强大的功能源于Hadoop的许多同伴项目，包括像Pig这样的语言，以及如下的可扩展解决方案：

　　1. Hive (数据仓库)

　　2.Mahout (机器学习和数据挖掘)

　　3.HBase (大型表格的结构化存储)

　　4.Cassandra (多主机数据库)

　　当然，此类型的解决方案并不一直都是美好好。Lam说主要的陷阱就是处理做出的假设。换言之，错不在我们的系统而在我们自己。“新技术并不是所有问题的灵丹妙药。正如NoSQL这类的一样简单，但你必须要更深一层地弄清楚你要解决的问题。”这可能意味着慎重地查看你的算法，而不是只是把你的员工扔给MapReduce，然后期望Hadoop自动扩展。使用模式的数据会影响你的扩展模式——尤其是当使用不平均是。然后线性扩展可能就不起作用了。再一次，这个并不是Hadoop本身的问题。Lam相信有工具在手的企业已经足够成熟了。这只是确保IT管理员熟悉这些工具，确保使用Hadoop的软件架构师知道怎样更有效地使用用这项技术。