随着大数据时代的到来，Hadoop声名鹊起，这个开源的分布式处理架构似乎可以处理大数据的任何问题。但长期以来，包括即席查询在内的实时分析一直是Hadoop的痛点。

Hadoop可以处理大规模数据集，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据，但Hadoop的是按照批量处理系统来设计的，这也就限制了它的反应速度。

数字广告公司Rubicon Project负责技术运营的副总裁And Jan Gelin表示，在线广告经纪人非常需要快速的分析。

Rubicon Project为广告客户提供平台，通过该平台，广告客户在竞标前能够看到网站访问者的信息，这样就能保证广告只投放到了有兴趣的用户那里。Gelin表示，整个流程包含很多分析，这些分析必须在不足1秒钟的时间内全部完成。

广告竞标平台的搭建，很大程度上依赖于Hadoop。但Gelin表示，把实时分析技术和Hadoop结合起来才是关键。Rubicon公司用Storm复杂事件处理引擎来捕获和快速分析广告竞标流程中的大量数据。之后Storm将这些数据发送到MapR Technologies公司的Hadoop集群中。Hadoop集群主要用于将数据转化到更传统的分析应用，比如商务智能报表。即使在这一阶段，转化过程完成之后，也有很多信息加载到Greenplum分析型数据库中。

Hadoop的实时分析

Gelin表示，公司每天生产的绝对数据量当然要靠Hadoop的处理能力；但对于数据分析，你不得不承认Hadoop是一个批量处理系统。很多运行在Hadoop上的其他技术才是实时分析工具。

有些Hadoop供应商竭力回避Hadoop的实时分析障碍。Cloudera在四月份发布了它的Impala查询引擎，声称可以在Hadoop数据上运行交互式SQL查询语言，实现近实时分析。EMC和VMWare合资成立的新公司Pivotal致力于数据管理和分析，它在三个月后发布了相似的查询引擎Hawq。甚至专注于捕捉机器产生的数据流的Splunk也加入了进来，它推出的Hadoop数据分析工具Hunk在十月末发行。

十月份发布的Hadoop 2.0向应用程序开放了Hadoop系统。Forrester调查公司的分析师Mike Gualtieri认为，随着这些新工具的发布和研发，Hadoop终会解决实时分析的难题。其中一个重要的因素在于，供应商和Hadoop用户都迫切希望在分析应用中实现实时或近实时分析技术。

Gualtieri表示：“Hadoop本质上是一个批处理环境。然而，由于其分布式结构设计，和很多应用案例不得不把数据放到Hadoop上，很多供应商和最终用户都希望在Hadoop上添加实时分析或即席查询。”

发展障碍

Gualtieri认为阻碍Hadoop实现实时分析的主要有两点。首先，大部分的新的Hadoop查询引擎运行速度没能像主流关系型数据库中的查询那样快。在Impala和Hawq这样的工具中，最终用户可以用SQL语言写查询指令，在Hadoop集群执行的时候，这些指令要翻译成MapReduce语言。整个过程是很慢的，远逊于直接在关系型数据库中运行SQL查询。

其次，与关系型数据库相比，Hadoop目前还是一个只读的系统。数据一旦写入Hadoop分布式文件系统（HDFS），用户很难插入、删除或修改存储的数据。

虽然存在着这些困难，但Gualtieri认为这些是可以克服的。Hadoop 2就包含了把数据附加到HDFS文件的能力。

Gartner的分析师Nick Heudecker认为，虽然新查询引擎不支持实时数据分析功能，但它更平民化，没有技术背景的用户也可以访问和分析存储在Hadoop中的数据。因为MapReduce开发人员不需要再写查询指令，所以与运行Hadoop分析相关的时间和成本就大大减少了。

IT服务供应商OpenSource的咨询顾问Patricia Gorla表示，组织需要仔细考虑是否要部署这样的工具。Hadoop的可扩展性和承受能力是很诱人，但它也可能将业务引向歧途。组织需要了解哪些是最适合Hadoop的，而不是让Hadoop去适合一个它本不属于的系统架构。要记住，“Hadoop只擅长它所擅长的东西” 。