对话Hadoop之父DougCutting：Spark与Hadoop互补共生

8月5日是个特殊的日子，为了推动大数据技术在中国大范围应用，同时将本土技术回馈到国际开源社区，Cloudera与清华大学合作达成仪式。说到Cloudera，相信业内人士并不陌生，大数据市场的飞速发展使得Hadoop深受欢迎，许多公司都推出了各自版本的Hadoop，也有一些公司则围绕Hadoop开发产品。而在Hadoop生态系统中，规模大、知名度最高的公司则是Cloudera。

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仪式结束后，Hadoop之父、Cloudera首席架构师、Apache软件基金会理事Doug Cutting应邀接受了互联网IDC圈记者的采访，谈及了Hadoop在安全方面的措施，Spark与Hadoop之间的微妙关系以及Hadoop未来的发展等一系列问题。

Hadoop之父、Cloudera首席架构师、Apache软件基金会理事Doug Cutting

Hadoop已成为非常安全的平台

当今时代，社交媒体、网络、移动定位等诸多技术的广泛应用使得数据急速增长。Hadoop作为大数据利器，一直被大肆宣传。忆往昔，Hadoop为搜索引擎建立的网页索引，并不是处理信用卡号，所以其安全问题被搁置。如此一来，许多企业对其态度也从原来的浅尝辄止变成了望而却步。

关于安全方面，Doug Cutting指出，在Hadoop创立的时候是没有做安全这块的，但是我们后来不断的加强对安全模块的研发，现在Hadoop也成为了非常安全的平台。在安全方面有：身份识别—保登录的人群是被合法认证的；用户授权—控制用户能够读取的信息；审计—提供满足监管需求的文档支持，查看是否有违规操作静态数据以及动态数据的加密。

Spark与Hadoop相辅相成、互补共生

Hadoop主要包括三方面的功能：以HDFS为主的存储功能，以MapReduce为代表的Batch处理功能以及以YARN为代表的scheduling功能。

说到Hadoop自然而然会让人联想到Spark，作为实时处理工具Spark在batch processing和streaming代表着下一代技术，并且在某些方面优于MapReduce。那么，假以时日Spark会不会有取代Hadoop的可能，Doug Cutting给出的答案当然是否定的：“我觉得Spark不可能取代Hadoop，它能够取代部分Hadoop的功能，比如说取代MapReduce，二者之间更多的是互补的关系而不是竞争的关系。在存储和scheduling不可能取代Hadoop，Hadoop在batch或streaming处理方面比Spark更强大；在搜索方面很多又是Spark搜不到的，所以Spark只是相当于开源集群计算的框架，它并不能完全取代Hadoop。Cloudera不光是支持Hadoop，也支持Spark，我们是Hadoop+Spark这样的公司。”

Cloudera现在参与的项目有20多个，包括Hadoop、Spark、HBace等生态系统内的项目，也拥有超过100个对于技术和系统都非常资深的技术开发者。其实用户特别希望开源社区以开源形式开发软件，开源社区要进一步发展需要这些厂商来提供支持。作为开源厂商，到底是不是一个商业模式放之四海皆准，现在整个行业都在探索这个问题。Doug Cutting指出：“Cloudera的核心平台是开源的，但是我们可以卖一些加载在核心平台上的软件，这种软件可以让客户更好的管理他的数据，更多地对管理工具进行优化，包括优化、监控数据的管理工具，以收费的方式可以进行出售，我相信是比较成功的。”

中国企业为整个Hadoop的开源社区做了大量的贡献

Doug Cutting不仅任职于Cloudera，同时也是Apache软件基金会的理事。在基金会里，有很多企业参与Hadoop的研发，整个Hadoop版本发布速度非常快。当然，这其中的也不乏来自中国的代码贡献者，Doug Cutting表示：“中国的企业为整个Hadoop的开源社区做了大量的贡献，例如华为、阿里巴巴、腾讯等企业不但是Hadoop的使用者，同时也是Hadoop技术的贡献者。”目前，90%的Hadoop软件运行于Hadoop系统平台上，其中很多软件都是基于Hadoop平台之外的开发。Doug Cutting强调：“在整个生态系统环境内我们会打造一个非常丰富的生态系统，让更多的参与者能够进行开发。”

Cloudera除了与清华大学合作之外，在海外也跟其他大学展开了合作，其中包括美国、新加坡等地的大学，也包括欧洲的一些大学和研究机构。Doug Cutting表示：“我们合作的主要形式就是提供免费的课程，这些全套免费的课程我们开发了很多年，免费提供给这样的大学共同展开合作。我们在中国选取的第一个合作方是清华大学，今后将会与更多的中国大学展开合作。”

本文标题：对话Hadoop之父DougCutting：Spark与Hadoop互补共生
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