Hadoop無法解決的問題
因為項目的需要，學習使用了Hadoop，和所有過熱的技術一樣，“大數據”、“海量”這類詞語在互聯網上滿天亂飛。Hadoop是一個非常優秀的分布式編程框架，設計精巧而且目前沒有同級別同重量的替代品。另外也接觸到一個內部使用的框架，對于Hadoop做了封裝和定制，使得更滿足業務需求。我最近也想寫一些Hadoop的學習和使用心得，但是看到網上那么泛濫的文章，我覺得再寫點筆記一樣的東西實在是沒有價值。倒不如在漫天頌歌的時候冷靜下來看看，有哪些不適合Hadoop解決的難題呢？
這張圖就是Hadoop的架構圖，Map和Reduce是兩個最基本的處理階段，之前有輸入數據格式定義和數據分片，之后有輸出數據格式定義，二者中間還可以實現combine這個本地reduce操作和partition這個重定向mapper輸出的策略行為?？梢栽黾拥亩ㄖ坪驮鰪姲ǎ?/p>
- 輸入數據和輸出數據的強化，例如通過數據集管理起來，可以統一、合并各式數據集，甚至也可以給數據增加過濾操作作為初篩，事實上業務上的核心數據源是種類繁多的；
- 數據分片策略的擴展，我們經常需要把具備某些業務共性的數據放到一起處理；
- combine和partition的擴展，主要是有一些策略實現是在很多Hadoop的job中都是通用的；
- 監控工具的擴展，這方面我也見過別的公司內部定制的工具；
- 通訊協議和文件系統的增強，尤其是文件系統，***能用起來像接近本地命令一樣，這樣的定制在互聯網上也能找得到；
- 數據訪問的編程接口的進一步封裝，主要也是為了更切合業務，用著方便；
- ……
這些定制從某種程度上也反應了Hadoop在實際使用中略感局限或者設計時無暇顧及的地方，但是這些都是小問題，都是通過定制和擴展能夠修復的。但是有一些問題，是Hadoop天生無法解決的，或者說，是不適合使用Hadoop來解決的問題。
1、最最重要一點，Hadoop能解決的問題必須是可以MapReduce的。這里有兩個特別的含義，一個是問題必須可以拆分，有的問題看起來很大，但是拆分很困難；第二個是子問題必須獨立——很多Hadoop的教材上面都舉了一個斐波那契數列的例子，每一步數據的運算都不是獨立的，都必須依賴于前一步、前二步的結果，換言之，無法把大問題劃分成獨立的小問題，這樣的場景是根本沒有辦法使用Hadoop的。
2、數據結構不滿足key-value這樣的模式的。在Hadoop In Action中，作者把Hadoop和關系數據庫做了比較，結構化數據查詢是不適合用Hadoop來實現的（雖然像Hive這樣的東西模擬了ANSI SQL的語法）。即便如此，性能開銷不是一般關系數據庫可以比擬的，而如果是復雜一點的組合條件的查詢，還是不如SQL的威力強大。編寫代碼調用也是很花費時間的。
3、Hadoop不適合用來處理大批量的小文件。其實這是由namenode的局限性所決定的，如果文件過小，namenode存儲的元信息相對來說就會占用過大比例的空間，內存還是磁盤開銷都非常大。如果一次task的文件處理較大，那么虛擬機啟動、初始化等等準備時間和任務完成后的清理時間，甚至shuffle等等框架消耗時間所占的比例就小得多；反之，處理的吞吐量就掉下來了。（有人做了一個實驗，參閱：鏈接）
4、Hadoop不適合用來處理需要及時響應的任務，高并發請求的任務。這也很容易理解，上面已經說了虛擬機開銷、初始化準備時間等等，即使task里面什么都不做完整地跑一遍job也要花費幾分鐘時間。
5、Hadoop要處理真正的“大數據”，把scale up真正變成scale out，兩臺小破機器，或者幾、十幾GB這種數據量，用Hadoop就顯得粗笨了。異步系統本身的直觀性并不像那些同步系統來得好，這是顯而易見的。所以基本上來說，維護成本不會低。
