云上运行Hadoop会面临哪些挑战

互联网IDC圈6月15日报道，在云上运行Hadoop，很多人担心性能。因为一提到虚拟化就会有人想到有成本，往往得出有偏见的结论-在云上运行肯定比物理机器上运行性能差。确实，在云上运行Hadoop对平台方还是面临一些挑战的，下面主要讲述这些挑战及平台方怎么解决的。

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前言

在云上运行Hadoop，很多人担心性能。因为一提到虚拟化就会有人想到有成本，往往得出有偏见的结论-在云上运行肯定比物理机器上运行性能差。如果单独把10台物理机虚拟化跑Hadoop，这肯定是有部分性能的开销的。但是如果在公共云上，情况就不是这样了。因为公共云虚拟化的开销最终是由平台方来承担的，其一是平台方采购机器有规模优势，其二平台方可以在保证虚拟机性能的情况超卖部分资源。

平台卖给用户8core32g的虚拟机就保证有这个规格的能力的。结合云上的弹性优势，企业的总体成本是会下降的。

在云上运行Hadoop对平台方还是面临一些挑战的，下面主要讲述这些挑战及平台方怎么解决的。

云上Hadoop的挑战-Shuffle

Shuffle分为Push模式，Pull模式。Push模式就是直接通过网络发送到下一个节点，比如：storm、flink。Pull模式就是数据先存储在本地，再启动下一个节点拉取数据，比如：Hadoop MR、Spark。

在push模式下，主要瓶颈点是网络。在一般的云环境中，网络跟线下没有太多的区别，可以满足需求。

在pull模式下，主要瓶颈点是磁盘。在云环境中，会提供本地磁盘或者用SDD加速的方案。如下：

另外：

根据spark社区的报告，在机器学习等很多场景下，瓶颈点现在是CPU了

云上Hadoop的挑战-数据本地化

数据本地化含义是分析时，把计算移动到数据节点的。如果计算存储分离，则存在数据放在OSS中，需要从OSS远程拉取数据。一般情况下，认为这样会有性能问题。

当前，网络的带宽发展非常快：

从09年到16年对比，大约带宽提升100倍左右，让大家影响深刻的是家庭带宽从4Mbps到了100Mbps了，4G也流行起来了，笔者现在基本不在电脑上存放电影，直接在线看的。现在很多机房在做100Gbps点到点的带宽。磁盘本身并没有太大的吞吐量的提升。还可以采取压缩算法把存储量减少。在 ETL场景下，往往只需要晚上运行数个小时，对性能本身不是太敏感;机器学习场景需要内存缓存数据;流式计算本身数据在移动的。

整体来讲，会随着带宽的增加、业务场景的实时化、多元化，数据本地化不是必须的。

云上Hadoop的挑战-自动化运维