在大数据时代，Hadoop分布式处理架构为IT、数据管理以及数据分析团队带来了新生机的同时，也带来了新的挑战。随着Hadoop生态系统的不断发展壮大，企业需要对快速更新换代的技术做好充足的准备。

上周，Apache软件基金会刚刚宣布了Hadoop 2.0的正式GA，新版本的Hadoop将带来大量变化。以HDFS和基于Java的MapReduce为核心组件，Hadoop的早期采用者都在使用它应对海量数据处理，包括结构化与非结构化数据，从日志文件到文本数据，再从传感器数据再到社交媒体数据不一而足。

Hadoop 1.0向2.0的转变

Hadoop通常以集群的方式运行在廉价服务器上，因此可以有效控制海量数据处理和存储的成本。Ventana研究机构的副总裁Tony Cosentino表示，Hadoop采取了轻架构的数据处理方式， 因此它能够对新型数据源进行充分利用，这是传统关系型数据库架构所不能比拟的。

但Cosentino认为，目前的Hadoop架构也受到了批处理模式的限制，可以把它比作是一辆重型卡车，在性能方面存在较大瓶颈。Hadoop不适合有低延迟需求的应用，它更适合干重活，即海量数据处理。

Hadoop适合分析海量非结构化数据集，它通常是上TB甚至PB的数量级。ScaleOut Software的CEO William Bain表示，由于Hadoop批处理的天性以及大开销所限，它并不适合进行数据集的实时分析。但将Hadoop 2.0与其他厂商所添加的新查询引擎结合，这个问题也将得到有效的解决。

数据仓库之门向Hadoop开启

Impetus Technologies的首席架构师Sanjay Sharma表示，数据仓库应用同样涉及到海量数据处理，因此它是天生的Hadoop目标应用。那么多大的数据比较合适？Sharma认为10 TB左右是Hadoop的理想数据量，如果数据集组成非常复杂，那么这个数量还会有所下降。

像汽车导购类信息提供商Edmunds.com这样的用户，都部署了Hadoop以及相关技术来代替传统的数据仓库。大多数企业的Hadoop集群往往被视为数据进入组织的一个缓冲区域，数据由MapReduce来进行“过滤”，转换成为传统的关系型数据，然后再导入到数据仓库或者数据集市来进行分析。这种方式还提供了一定的灵活性，原始数据可以放在Hadoop系统中，需要进行分析的时候在用ETL进行处理。

Sharma把这种部署方式称为“数据下游处理”，而另外一家研究机构的总裁Colin White则用更准确的方式进行了总结，即“业务炼油厂”。在今年发布的一项调查报告中，Gartner分析师Mark Beyer和Ted Friedman指出，使用Hadoop收集数据并为数据仓库中分析数据做准备，这是目前最主流的大数据分析应用实践。而在272个参与调查的用户当中，有超过一半的用户表示他们计划在未来12个月进行这一工作。

从诞生伊始，Hadoop就吸引了无数软件开发者在其基础之上创建新的工具，来弥补自身所存在的诸多不足。比如HBase（分布式数据库），Hive（基于SQL的数据仓库），Pig（MapReduce中开发数据分析程序的高级语言）等。其他的一些支持项目现在也成为了Apache项目的一部分，比如Hadoop集群调配管理和监控工具Ambari，NoSQL数据库Cassandra以及针对大型分布式系统的可靠协调系统ZooKeeper等。

YARN为Hadoop 2.0带来新活力

Hadoop 2.0目前已经统一称为Hadoop 2，它已经进入越来越多人的视野当中。其中最重要的一部分就是YARN（Yet Another Resource Negotiator），这个更新的资源管理器能够让非MapReduce开发的应用运行在HDFS上。通过这种方式，YARN旨在解除Hadoop的批处理限制，同时提供与现有应用结构的向下兼容。

Cosentino表示，YARN是Hadoop 2.0的最重要发展，它能够让多种工作负载并发运行。Yahoo就是一个很好的例子，他们在YARN上部署了Storm复杂事件处理软件，用来辅助把网站用户行为数据过滤到Hadoop集群当中。

Hadoop 2还提供了在高可用方面的改进，新的特性能够帮助用户在HDFS上创建一个联邦命名节点架构，而无需依靠一个单一的节点来控制整个集群。此外，它还添加了对Windows平台的支持，配合大型厂商定制开发的各种实用工具，Hadoop在企业级层面上的应用将被看好。