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应该在什么时候使用Hadoop

发表于: 2013-10-16   作者:datamachine   来源:转载   浏览:
摘要: 原帖地址:http://blog.chinaunix.net/uid-301743-id-3925358.html 存档,某些观点与我不谋而合,过度技术化不可取,且hadoop并非万能。 --------------------------------------------万能的分割线-------------------------------- 有人问我,“你在大数据和Hado
原帖地址:http://blog.chinaunix.net/uid-301743-id-3925358.html

存档,某些观点与我不谋而合,过度技术化不可取,且hadoop并非万能。

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有人问我,“你在大数据和Hadoop方面有多少经验?”我告诉他们,我一直在使用Hadoop,但是我处理的数据集很少有大于几个TB的。

他们又问我,“你能使用Hadoop做简单的分组和统计吗?”我说当然可以,我只是告诉他们我需要看一些文件格式的例子。

他们递给我一个包含600MB数据的闪盘,看起来这些数据并非样本数据,由于一些我不能理解的原因,当我的解决方案涉及到pandas.read_csv文件,而不是Hadoop,他们很不愉快。

Hadoop实际上是有很多局限的。Hadoop允许你运行一个通用的计算,下面我用伪码进行说明:

Scala风格的伪码:
collection.flatMap( (k,v) => F(k,v) ).groupBy( _._1 ).map( _.reduce( (k,v) => G(k,v) ) ) 

SQL风格的伪码:
SELECT G(...) FROM table GROUP BY F(...) 

目标:计算图书馆书籍的数量
Map:你统计奇数书架上书的数量,我统计偶数书架上书的数量。(人越多,统计越快)
Reduce:把我们单独统计后的数据加在一起。

我们所做的只有两个:F(k,v)和G(k,v),除开在中间步骤中的性能优化,一切都是固定的。

它会迫使你在Map中进行所有的计算,分组和统计,执行运算的方式像是穿上了紧身衣,其实很多计算更适合选用其它模型。穿上紧身衣的唯一原因是这可能会扩展到非常大的数据集上,而大多数情况下,你的数据量可能会小几个数量级。

但是由于“大数据”和“Hadoop”这两个热门词,即使很多人实际上不需要Hadoop,他们也愿意穿上“紧身衣”。

一、如果我的数据量是几百兆,Excel可能没法加载它

对于Excel软件来说的“很大的数据”并非大数据,其实还有其它极好的工具可以使用——我喜欢的Pandas。Pandas构建于Numpy库之上,可以以矢量格式的方式有效地把数百兆的数据载入到内存中。在我购买已3年的笔记本上,它可以用Numpy在一眨眼的功夫把1亿的浮点数乘在一起。Matlab和R也是极好的工具。
对于几百兆的数据量,典型的做法是写一个简单的Python脚本按行读取文件行,并处理它,向另一个文件写入。

二、如果我的数据是10GB呢

我买了个新笔记本,它有16GB的内存和256GB的SSD。如果你要载入一个10GB的CSV文件到Pandas,它占用的内存实际上是很小的——其结果是以数字类型的字符串保存的,如“17284832583”作为4字节货8字节的整数,或存储“284572452.2435723”字符串作为8字节的双精度浮点数。
最坏的情况是你或许不能把所有的数据都同时载入到内存中。

三、如果我的数据是100GB、500GB或1TB呢

买个2TB或4TB的硬盘,在桌面PC或服务器上安装一个Postgre来解决它。

四、Hadoop远远比不上SQL或Python脚本

在计算的表达方面,Hadoop弱于SQL,也弱于Python脚本。
SQL是一个很直接的查询语言,适合做业务分析,SQL的查询相当简单,而且还非常快——如果你的数据库使用了正确的索引,二级查询或多级查询另当别论。
Hadoop没有索引的概念,Hadoop只有全表扫描,Hadoop有高度泄露抽象——我花了很多时间来处理Java的内存错误、文件碎片以及集群竞争,这些时间远大于我花在数据分析上的时间。
如果你的数据并不是像SQL表那样的结构化数据(比如纯文本、JSON对象、二进制对象),通常是直接写一个小的Python脚本来按行处理你的数据。把数据存储于文件,处理每一个文件,等等。如果换成是Hadoop就很麻烦。
相比于SQL或Python脚本,Hadoop要慢的多。正确的使用索引后,SQL查询总是非快——PostgreSQL简单的查找索引,检索确切的键值。而Hadoop是全表扫描的,它会把整个表进行重新排序。通过把数据表分片到多台计算机上后,重排序是很快的。另一方面,处理二进制对象,Hadoop需要重复往返于命名节点,目的是查找和处理数据。这适合用Python脚本来实现。

五、我的数据超过了5TB

你应该考虑使用Hadoop,而无需做过多的选择。
使用Hadoop唯一的好处是可伸缩性非常好。如果你有一个包含了数TB数据的表,Hadoop有一个适合全表扫描的选项。如果你没有这样大数据量的表,那么你应该像躲避瘟疫那样避免使用Hadoop。这样使用传统的方法来解决问题会更轻松。

六、Hadoop是一个极好的工具

我并不讨厌Hadoop,当我用其它工具不能很好处理数据时我会选择Hadoop。另外,我推荐使用Scalding,不要使用Hive或Pig。Scalding支持使用Scala语言来编写Hadoop任务链,隐藏了其下的MapReduce。


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