搭建Hadoop集群的優(yōu)缺點(diǎn)有哪些

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Hadoop集群是什么？

Hadoop集群是一種專門為存儲和分析海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)而設(shè)計的特定類型的集群。本質(zhì)上，它是一種計算集群，即將數(shù)據(jù)分析的工作分配到多個集群節(jié)點(diǎn)上，從而并行處理數(shù)據(jù)。

搭建Hadoop集群的優(yōu)點(diǎn)

使用Hadoop集群最大的好處在于它非常適合大數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)一般都是分布廣泛并且是非結(jié)構(gòu)化的。而Hadoop非常適合這類數(shù)據(jù)是因為，Hadoop的工作原理在于將數(shù)據(jù)拆分成片，并將每個“分片”分配到特定的集群節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)不必均勻分布，因為每個數(shù)據(jù)分片都是在獨(dú)立的集群節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行單獨(dú)處理的。

Hadoop集群的另外一個優(yōu)點(diǎn)在于可擴(kuò)展性。和其它任何類型的數(shù)據(jù)一樣，大數(shù)據(jù)分析面臨的一個重要question也是數(shù)據(jù)量的不斷增加。而且大數(shù)據(jù)最大的優(yōu)勢在于可以實(shí)時或接近實(shí)時地進(jìn)行分析處理。而Hadoop集群的并行處理能力能明顯提高分析速度，但隨著要分析的數(shù)據(jù)量的增加，集群的處理能力可能會收到影響。但令人欣慰的是，通過添加額外的集群節(jié)點(diǎn)可以有效的擴(kuò)展集群。

Hadoop集群的第三個好處在于成本。這一點(diǎn)聽起來似乎有些奇怪，畢竟分析大數(shù)據(jù)是一個企業(yè)級的IT活動，一直以來企業(yè)級的IT應(yīng)用從未廉價過。但是，事實(shí)證明，Hadoop集群的確是一個高性價比的解決方案。

Hadoop集群較為廉價有兩個主要原因。它所需的軟件是開源的，這樣就可以降低成本。事實(shí)上，你可以自由下載Apache Hadoop發(fā)行版。同時，Hadoop集群通過支持商用硬件控制了成本。不必購買服務(wù)器級硬件，便可以搭建一個強(qiáng)大的Hadoop集群。

Hadoop集群的另一個優(yōu)點(diǎn)在于故障容錯。當(dāng)一個數(shù)據(jù)分片發(fā)送到某個節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分析時，該數(shù)據(jù)在集群其它節(jié)點(diǎn)上會有副本。通過這種方式，即使一個節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障，該節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的額外拷貝仍存在于集群內(nèi)的其它地方，這樣，數(shù)據(jù)仍可以進(jìn)行分析處理。

Hadoop集群的缺點(diǎn)

盡管Hadoop集群有以上眾多的優(yōu)點(diǎn)和好處，但它卻并非是對于所有企業(yè)都適用的數(shù)據(jù)分析解決方案。比如某企業(yè)的數(shù)據(jù)量相對較少，即使亟需數(shù)據(jù)分析也可能不會受益于Hadoop集群。

使用Hadoop集群的另外一個缺點(diǎn)在于集群解決方案是建立在數(shù)據(jù)“可分”以及可在獨(dú)立節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行并行處理的基礎(chǔ)之上的。如果要做的分析不適應(yīng)于并行處理環(huán)境，那么Hadoop集群就不是完成這項任務(wù)的合適工具。

也許使用Hadoop集群最顯著的缺點(diǎn)在于集群的搭建、運(yùn)維和支持是一個陡峭的曲線。除非恰好在你的IT部門里有Hadoop專家，否則學(xué)習(xí)如何搭建集群和執(zhí)行所需的數(shù)據(jù)分析任務(wù)需耗費(fèi)些時日。

既然如此，我們是否應(yīng)該搭建Hadoop集群呢？答案取決于你的數(shù)據(jù)分析需求是否與Hadoop集群功能相符。如果你不確定企業(yè)能否受益于Hadoop集群，那么在提交搭建大型集群之前，可以先下載安裝Apache Hadoop到多余的硬件上看看效果如何。

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